книги по информатике

Python для data science, Васильев Ю., 2023.
 
Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений. Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистеме библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.

Командная строка Linux, Колисниченко Д.Н., 2023.
 
Рассмотрены задачи, которые выполняются из командной строки операционной системы Linux. Объясняется, как попасть в командную строку, работать в консоли, настраивать систему с помощью программ, обладающих только текстовым интер­фейсом. Описаны особенности файловой системы Linux, наиболее полезные команды для работы с текстом, сетью и Интернетом, а также команды системного админи­стратора. Особое внимание уделено написанию сценариев автоматизации рутин­ных задач на языках командных оболочек bash и tcsh. Рассмотрены способы пере­направления ввода-вывода, маски и псевдонимы, различные варианты запуска про­грамм, эффективные приемы использования клавиатуры, примеры сложных команд и другие вопросы.

Имитационное моделирование информационно-вычислительных систем, Разработка модели и организация эксперимента, Учебное пособие, Симонова Е.В., 2023.

Учебное пособие позволяет в интерактивном режиме с единых методологических позиций рассмотреть различные этапы разработки компьютерной имитационной модели информационно-вычислительной системы, включая построение концептуальной модели исследуемой системы и ее формализацию, алгоритмизацию и компьютерную реализацию, анализ модели, планирование и проведение компьютерных экспериментов, получение и интерпретацию результатов моделирования. Содержит иллюстрации всех этапов процесса разработки и реализации модели, а также проведения компьютерных экспериментов с моделью, что имеет большое учебно-методическое значение и необходимо при самостоятельной работе студентов во время выполнения ими лабораторных работ, а также содержит варианты заданий для выполнения лабораторных работ. Предназначено для обучающихся по направлению подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника, выполняющих лабораторные работы по курсу «Моделирование информационно- вычислительных систем». Подготовлено на кафедре информационных систем и технологий.

Искусство Agile-разработки, Теория и практика гибкой разработки ПО, Шор Д., Уорден Ш., 2024.

Большинство компаний, разрабатывающих ПО, якобы используют Agile, но на самом деле не понимают, что это такое. Хотите повысить гибкость своей команды? В книге вы найдете четкие, конкретные и подробные рекомендации о том, что, как и почему следует делать, а когда стоит пойти на компромиссы. Джеймс Шор предлагает реальные решения по освоению, планированию, разработке и управлению, основанные на более чем двадцатилетнем опыте Agile. Он объединяет актуальные идеи экстремального программирования, Scrum, Lean, DevOps и многих других в единое целое. Узнайте, как успешно внедрить гибкую разработку в вашей команде и организации, или разберитесь, почему Agile вам не подходит.

Визуализация информации и оборудования химических лабораторий посредством, Создания виртуальных туров, Шмакова Е.Г., Кузнецов А.С., Разливинская С.В, Садеков Л.В., 2022.

Учебный практикум предназначен для самостоятельного изучения разделов дисциплины «Информатика». Самостоятельное выполнение приведенных в сборнике заданий должно дать студенту основные навыки подготовки к практическим занятиям по дисциплине «Информатика». Предназначено для студентов 1 курса бакалавриата направлений подготовки «04.03.01 Химия, 18.03.01 Химическая технология, 19.03.01 Биотехнология, 20.03.01 Техносферная безопасность».

Практикум по дисциплине «Теоретическая инноватика» для студентов направления «Инноватика», Учебное пособие, Новоселов С.В., Новоселов А.С., 2023.

Учебное пособие предназначено для студентов бакалавриата обучающихся по дисциплине «Теоретическая инноватика» учебного процесса по направлению «Инноватика». Практикум предназначен для выполнения практических работ, расчетного задания и включает вопросы для самостоятельной работы студента. Основы процесса разработки модели производства инновационного проекта. С целью решения задач процесса НИД «от идеи до потребителя» для трансформации технических объектов и систем (ТО, ТС) из существующего состояния в новое желаемое на основе творчества специалистов необходима организация инновационного исследования по актуальной теме. Выполняется ИнИс для решения проблемы региона и отрасли на основе инновационного проекта (ИПр) с применением информационных систем, базы данных, базы знаний, методов, методик и др. Основой для инновационного исследования является идея для разработки ИПр. Она формируется специалистами и пред- полагает перспективы для практического применения результатов в виде модели наукоемкого производства НТ и услуг ИПр в граничных условиях региона и отрасли.

Практикум по дисциплине «Информационные технологии в Инноватике» для студентов направления «Инноватика», Учебное пособие, Новоселов С.В., Исаева Н.В., Новоселов А.С., 2023.

Учебное пособие предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по дисциплине «Информационные технологии в Инноватике» учебного процесса по направлению «Инноватика». Практикум предназначен для выполнения лабораторных работ, расчетного задания и курсовой работы с учетом самостоятельной работы студента по актуальной теме инновационного исследования. На этой основе формируются основные положения инновационного проекта с целью развития предприятия в граничных условиях региона и отрасли.

Системы сбора и предобработки данных, Методы статического анализа с использованием Google Colab, Учебное пособие, Никульчев Е.В., Алексеенко А.С., Ильин Д.Ю., 2023.

Учебное пособие содержит теоретические сведения, практические примеры и варианты практических работ по дисциплине «Системы сбора и предобработки данных», разделу «Методы статического анализа». Предназначено для магистрантов, обучающихся по направлению 09.04.02 Информационные системы и технологии, а также для студентов и аспирантов смежных специальностей для получения практических навыков анализа данных.