анализ данных

Традиционных способов обнаружения вторжений и анализа системных журналов уже недостаточно для защиты сложных современных сетей. В данной книге специалист по проблемам безопасности Майкл Коллинз предлагает различные методы и инструменты для сбора и анализа данных о трафике. Вы поймете, как используется ваша сеть и что необходимо для обеспечения ее безопасности.

Эта книга является практическим руководством для аналитиков, трейдеров и исследователей данных, стремящихся углубить свои знания в области анализа финансовых данных. В книге подробно рассматриваются методы кластерного анализа, их применение для оптимизации портфеля, обнаружения аномалий и прогнозирования трендов на финансовых рынках. Материалы книги сопровождается примерами кода на Python, что позволяет читателям немедленно применять изученные методы на практике. Использование популярных библиотек, таких как Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn, делает анализ данных доступным и эффективным.

Кратко описана история появления новой науки, даны основные понятия, связанные с хранением информации, Большими данными, системами счисления, научными парадигмами. Показаны этапы становления кибернетики и моделирования в гуманитарных науках, рассмотрены подходы к кибернетическому моделированию в медицине. Дана базовая информация о суперкомпьютере и квантовом компьютере. Сформулировано определение науки о данных, представлен прогноз ее развития в будущем.

Анализ и визуализация данных имеют большое значение, именно они позволяют принимать обоснованные решения. Но в Excel достаточно много ограничений, которые превращают вашу жизнь в ад. «Excel с Python и R» меняет правила. Стивен Сандерсон — автор пакетов healthyverse для R, Дэвид Кун — соучредитель Functional Analytics, компании, создавшей ownR (платформа для разработки решений на R, Python и других языках обработки данных). Интеграция Python и R с Excel изменит ваш подход к анализу данных с использованием электронных таблиц. Вы сможете автоматизировать задачи статистического анализа и создавать мощные визуализации, научитесь выполнять разведочный анализ данных и анализ временных рядов и даже интегрировать различные API для максимальной эффективности. И новички, и эксперты найдут в этой книге все необходимое, чтобы раскрыть весь потенциал Excel и поднять навыки анализа данных на новый уровень. К концу книги вы освоите приемы импортирования данных из Excel, манипулирования ими в R или Python, сможете решать задачи анализа данных в выбранном вами фреймворке и возвращать результаты обратно в Excel.

Большие языковые модели (LLM) зарекомендовали себя как мощные инструменты для решения широкого круга задач, и предприятия взяли это на заметку. Однако переход от демонстрационных образцов и прототипов к полноценным приложениям может быть затруднен. Эта книга помогает устранить этот пробел, предоставляя инструменты, методы и руководства, которые необходимы инженерам-практикам для создания полезных продуктов, используя возможности языковых моделей. Опытный исследователь в области машинного обучения (ML) Сухас Пай предлагает практические советы по использованию LLM для ваших задач и решению часто встречающихся задач. Эта книга предназначена для широкой аудитории, включая инженеров-программистов, переходящих к разработке приложений ИИ, практиков и ученых в области машинного обучения, а также менеджеров по продуктам. Единственными необходимыми условиями для изучения этой книги являются знание языка программирования Python и понимание основных принципов машинного обучения и глубокого обучения.

Чтобы добиться успеха в области ИИ и Data Science, необходимо сначала освоить API. С помощью этой практической книги ученые, изучающие данные, и разработчики программного обеспечения получат практический опыт разработки и использования API с помощью языка программирования Python и таких популярных фреймворков, как FastAPI и StreamLit. В первой части вы шаг за шагом разберете проекты по созданию API с помощью Python и FastAPI и развертыванию их в облаке. Часть 2 научит вас использовать API в проектах Data Science с помощью стандартных инструментов. А в третьей части вы используете ChatGPT, фреймворк LangChain и другие инструменты для доступа к API с помощью генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM).

Инженеры по обработке данных, владеющие Databricks, в настоящее время пользуются большим спросом. Поскольку организации собирают больше данных, чем когда-либо прежде, квалифицированные инженеры по обработке данных на таких платформах, как Databricks, становятся критически важными для успеха бизнеса. Сертификация Databricks Data Engineer Associate является подтверждением того, что вы обладаете полным пониманием платформы Databricks и ее возможностей, а также необходимыми навыками для эффективного выполнения различных задач инженерии данных на этой платформе. В этом комплексном учебном пособии вы создадите прочную основу для изучения всех тем, рассматриваемых на сертификационном экзамене, включая Databricks Lakehouse, ее инструменты и преимущества. Вы также научитесь разрабатывать конвейеры ETL в пакетном и потоковом режимах.

В книге приведено описание использования всех программ, входящих в состав пакета Microsoft Office. При этом большое внимание уделено практическим примерам и конкретным пошаговым инструкциям, благодаря которым освоение материала происходит эффективно и быстро, даже без предварительных навыков. Особенностью книги является мультиверсионность рассмотренных программ MS Office — от версии 2007 года до последних версий на данный момент. Это позволит пользователям с разными версиями офисных продуктов найти в книге полезный для себя материал именно для своей версии.

В этой книге вы найдете ключевые принципы, алгоритмы и компромиссы, без которых не обойтись при разработке высоконагруженных систем для работы с данными. Материал рассматривается на примере внутреннего устройства популярных программных пакетов и фреймворков.

Причинно-следственный анализ – это метод статистического анализа данных, помогающий выявить, как одно событие влияет на другое. Прочитав данную книгу, читатели научатся находить причинно-следственные связи в данных, применять правильные методы анализа и оценивать достоверность полученных выводов. Мы можем реализовать массу всяких красивых вещей с помощью машинного обучения. Единственное требование состоит в том, чтобы мы формулировали наши задачи как задачи прогнозирования. Однако машинное обучение (ML) не является панацеей. Оно может творить чудеса в условиях жестких ограничений и все же может с треском провалиться, если данные немного отклоняются от того, к чему привыкла модель. Машинное обучение, как известно, плохо справляется с такой проблемой, как обратная причинно-следственная связь. Издание предназначено специалистам по анализу данных, а также будет полезно бизнес-аналитикам и инженерам. В книге используется только свободное программное обеспечение, основанное на языке Python.

Существует большое количество инструментов для автоматической очистки компьютера, но ни один из них не способен освободить значительный объем. В первую очередь потому, что удаляются достаточно небольшие данные в системе, которые со временем появятся снова. Но есть способ ручной очистки, который освободит в разы больше места на длительный срок. Представляем вашему вниманию Files Inspector. Эта утилита работает не с системными файлами, а с вашими файлами и папками. Она позволяет наглядно увидеть, чем именно заняты носители вашего компьютера. Фотографии, документы, фильмы, музыка и многое другое. Все это можно наглядной увидеть в утилите и при необходимости удалить ненужное.

Изучение датамайнинга на примерах и упражнениях в этой книге позволит вам заглянуть за кулисы сложных методов и научиться эффективно работать с данными. По мнению автора, постигать датамайнинг и модели анализа данных лучше всего на практике, выполняя действия одно за другим. В отличие от большинства специализированных инструментов, которые работают по принципу «черного ящика», Excel позволяет просматривать промежуточные результаты в процессе применения метода и досконально понимать происходящее. Издание предназначено всем желающим освоить основные методы машинного обучения. Для чтения потребуются базовые навыки работы с Excel.

Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о данных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней соревнования.

Подробно рассмотрены методы обработки экспериментальных данных и результа­тов моделирования (динамических характеристик), которые содержатся в таких библио­теках, как Spline toolbox и Curve Fitting Toolbox. Рассмотрены методы обработки данных на уровне базовых команд MATLAB, обработка данных в графических окнах MATLAB, интерфейсы и команды библиотек Spline toolbox и Curve Fitting Toolbox и интерфейс про­граммы «Многокритериальное исследование систем управления (MISU)». Система MATLAB в настоящее время принята в качестве официального средства оформления инженерной документации и научных публикаций. Язык программирования системы прост, он содержит несколько десятков операторов, а также большое количество процедур и функций, содержание кото­рых понятно пользователю, позволяет использовать MATLAB практически во всех сферах научной и инженерной деятельности. За счет подключаемых библиотек (Toolbox) MATLAB позволяет решать за­дачи автоматизации, радиотехники, механики, аэродинамики, электротехники и электроники, картографии, биологии и других направлений.

Учебное пособие содержит подробное описание «Статистических функ­ций» и средств анализа данных (инструментов) «Пакета анализа», входящих в настоящее время в MS Excel. В пособии также изложены сведения по осно­вам работы в Excel, представлению первичной статистической информа­ции в виде статистических таблиц и графиков, рассмотрены теоретические основы статистических вычислений, распределения случайных величин. Приведены формульные зависимости, используемые для расчета различных параметров и показателей. Все рассмотренные вопросы сопровождаются примерами решения технических и экономических задач с использованием методов статистики и теории вероятностей. Анализ данных, опирающийся на множество подходов и алгорит­мов, используется практически во всех областях науки, производства и жизнедеятельности общества. Он осуществляется с целью форми­рования определенных представлений о характере анализируемого явления с использованием методов теории вероятностей, статис­тики, эконометрики и других методов, опирающихся на вероят­ностно-статистические закономерности.

Данный курс является модулем более общего курса «Теория стати­стики с элементами эконометрики». Тео­рия статистики является одной из важнейших дисциплин в универси­тетских программах подготовки экономистов. Анализ временных рядов рассматривается как отдельный метод математической статистики, инструментарий прикладного статисти­ческого анализа, с очевидностью приложимый к экономическим иссле­дованиям. Существуют специализированные пакеты статистиче­ской обработки данных, которыми можно формально воспользо­ваться, однако эффективность их применения будет гораздо выше, если пользователь понимает суть используемых в них технологий, алгоритмов, критериев, показателей. И здесь на помощь приходит статистика, понимаемая как совокупность знаний, связанных с изу­чением количественной стороны массовых общественных явлений. Теоретическая часть дополнена вопросами для обсуждения и зада­ниями для самостоятельной работы. Соответствует актуальным требованиям федерального государ­ственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов и преподавателей экономических вузов, а также спе­циалистов, работающих в области экономики, статистики, аудита.

Анализ данных — предмет, порожденный компьютерной революцией, приведшей к накоплению огромного количества конкретных данных о сово­купностях объектов, таких как страны или регионы, веб-сайты, работодатели и работники, товары и продавцы. В отличие от классической математиче­ской статистики анализ данных не пытается вывести свойства окружающего мира исходя из специально собранных данных, а ориентирован на отыскание каких-либо паттернов, закономерностей, структуры в имеющихся данных. В данном учебнике, подготовленном на основе большого международ­ного опыта исследований и преподавания, излагаются основные методы ана­лиза данных, относящихся прежде всего к одному или двум изучаемым признакам. Подробно рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными, двумя качественными, а также качествен­ным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод К-средних для кластерного анализа, включая «интеллектуальную» версию с автоматическим определе­нием числа кластеров и их начального местоположения. Изложение ориен­тировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество иллюстративных примеров применения рассматривае­мых понятий к анализу реальных данных. Для студентов бакалавриата и магистратуры инженерно-технических спе­циальностей, также может использоваться для самостоятельного изучения.

Пособие входит в состав учебно-методического комплекса модуля «Управление данными», компоненты которого традиционно представлены в образовательных программах IT-специальностей различных уровней – от среднего специального образования до магистратуры, и содержит практические задания по основным тематическим разделам этого модуля: данные, как объект управления, концептуальная ER-модель, реляционная модель данных, SQL-программирование, управление физической моделью реляционной БД, управление производительностью и безопасностью систем баз данных.

OriginPro — универсальное средство для анализа данных, обработки математических и статистических функций, построения графиков этих функций, а также инструмент разработки математических программ и средств визуализации графических данных. Origin может составлять конкуренцию таким известным программам, как MathCAD и Mathematica.

Хранилища данных как информационная технология появились в результате применения прикладного искусственного интеллекта в области систем принятия и поддержки решений. И в обозримой перспективе хранилища данных будут оставаться базовым элементом систем бизнес-аналитики в части обработки структурированных данных.