В пособии излагается содержание курса по дисциплине "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. .Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Технологии интеллектуального анализа данных". Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных. .

В пособии излагается содержание курса по дисциплине "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. .Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Технологии интеллектуального анализа данных". Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных. .

В пособии излагается содержание курса по дисциплине "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Технологии интеллектуального анализа данных". Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.

В учебном пособии излагаются материалы дисциплин, непосредственно связанных с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т.п., профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации». В представленном пособии рассмотрены основные приемы интеллектуального анализа данных, ориентированные на обретение профессиональных компетенций в виде лабораторного практикума. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.

В учебном пособии излагаются материалы дисциплин, непосредственно связанных с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т.п., профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации». В представленном пособии рассмотрены основные приемы интеллектуального анализа данных, ориентированные на обретение профессиональных компетенций в виде лабораторного практикума. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.

В пособии рассматривается использование пакета программ WEKA для решения задач классификации и кластеризации. Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавров "Системный анализ и управление" и "Информационные системы и технологии". Оно может быть также использовано при обучении студентов других направлений подготовки и в учреждениях дополнительного профессионального образования.

В пособии рассматривается использование пакета программ WEKA для решения задач классификации и кластеризации. Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавров "Системный анализ и управление" и "Информационные системы и технологии". Оно может быть также использовано при обучении студентов других направлений подготовки и в учреждениях дополнительного профессионального образования.

В учебном пособии излагаются материалы дисциплин, непосредственно связанных с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т. п., профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации». В представленном пособии рассмотрены основные приемы интеллектуального анализа данных, ориентированные на обретение профессиональных компетенций в виде лабораторного практикума. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.

В пособии рассматривается использование пакета программ WEKA для решения задач классификации и кластеризации. Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавров "Системный анализ и управление" и "Информационные системы и технологии". Оно может быть также использовано при обучении студентов других направлений подготовки и в учреждениях дополнительного профессионального образования.

Особенность данного учебника по статистическому анализу данных (Data Analysis) в том, что главное внимание уделяется тем примерам, которые хотя и используют верные теоретические модели и методы, но содержат одну или несколько широко распространенных ошибок, приводящих к неправильным выводам. .Подробно излагаются необходимые понятия для понимания ошибки, показывается правильное решение, и альтернативные подходы к анализу ситуации, основанные на методах интеллектуального анализа данных (Data Mining). .В пособии раскрыто использование программных продуктов MS Excel, Statistica, Genehunter, FuzzyXI для различных задач анализа данных: проверке гипотез, поиску зависимостей, выделению трендов, прогнозированию, разбиению объектов на кластеры. .Учебное пособие рекомендуется для социологов, маркетологов, политологов, специалистов в области финансов, экономики, менеджмента, государственного управления.

Особенность данного учебника по статистическому анализу данных (Data Analysis) в том, что главное внимание уделяется тем примерам, которые хотя и используют верные теоретические модели и методы, но содержат одну или несколько широко распространенных ошибок, приводящих к неправильным выводам. .Подробно излагаются необходимые понятия для понимания ошибки, показывается правильное решение, и альтернативные подходы к анализу ситуации, основанные на методах интеллектуального анализа данных (Data Mining). .В пособии раскрыто использование программных продуктов MS Excel, Statistica, Genehunter, FuzzyXI для различных задач анализа данных: проверке гипотез, поиску зависимостей, выделению трендов, прогнозированию, разбиению объектов на кластеры. .Учебное пособие рекомендуется для социологов, маркетологов, политологов, специалистов в области финансов, экономики, менеджмента, государственного управления.

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки "Информационная безопасность" направленность "Организация и технология защиты информации" и "Компьютерная безопасность", направленность "Математические методы защиты информации", изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.

Учебное пособие посвящено актуальной проблеме моделирования экс-пертных знаний в виде экспертных оценок, экспертных правил, экспертных операций на основе нового инструмента интеллектуального анализа данных и математического моделирования — нечетких моделей. .Содержание пособия включает изложение решения практических задач нечеткого моделирования объектов, нашедших применение в учебном процессе, а также комплекс лабораторных работ в системе SciLab. .Учебное пособие соответствует содержанию профессиональной образовательной программы ГОС нового поколения по направлению подготовки «Прикладная информатика», «Программная инженерия», «Прикладная математика» дневной, вечерней, заочной и дистанционной форм обучения, будет полезным при изучении дисциплин «Информационные интеллектуальные системы», «Проектирование информационных систем в экономике», «Нечеткая логика и нейронные сети», «Анализ данных», а также для специалистов, магистрантов и аспирантов, специализирующихся в области интеллектуальной обработки данных. . .

Учебное пособие посвящено актуальной проблеме моделирования экс-пертных знаний в виде экспертных оценок, экспертных правил, экспертных операций на основе нового инструмента интеллектуального анализа данных и математического моделирования — нечетких моделей. .Содержание пособия включает изложение решения практических задач нечеткого моделирования объектов, нашедших применение в учебном процессе, а также комплекс лабораторных работ в системе SciLab. .Учебное пособие соответствует содержанию профессиональной образовательной программы ГОС нового поколения по направлению подготовки «Прикладная информатика», «Программная инженерия», «Прикладная математика» дневной, вечерней, заочной и дистанционной форм обучения, будет полезным при изучении дисциплин «Информационные интеллектуальные системы», «Проектирование информационных систем в экономике», «Нечеткая логика и нейронные сети», «Анализ данных», а также для специалистов, магистрантов и аспирантов, специализирующихся в области интеллектуальной обработки данных. . .