обработка данных

Kafka Streams и ksqlDB, Данные в реальном времени, Сеймур М., 2023.
 
Работа с неограниченными и быстрыми потоками данных всегда была сложной задачей. Но Kafka Streams и ksqlDB позволяют легко и просто создавать приложения потоковой обработки. Из книги специалисты по обработке данных узнают, как с помощью этих инструментов создавать масштабируемые приложения потоковой обработки, перемещающие, обогащающие и преобразующие большие объемы данных в режиме реального времени. Митч Сеймур, инженер службы обработки данных в Mailchimp, объясняет важные понятия потоковой обработки на примере нескольких любопытных бизнес-задач. Он рассказывает о достоинствах Kafka Streams и ksqlDB, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящий инструмент для каждого уникального проекта потоковой обработки. Для разработчиков, не пишущих код на Java, особенно ценным будет материал, посвященный ksqlDB.

Data Science, Наука о данных с нуля, Грас Д., 2021.
 
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рас­ смотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным ней­ронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.

Apache Kafka, Потоковая обработка и анализ данных, Шапира Г., Палино Т., Сиварам Р., Петти К., 2023.
 
При работе любого enterprise-приложения образуются данные: это файлы логов, метрики, информация об активности пользователей, исходящие сообщения и т. п. Правильные манипуляции над всеми этими данными не менее важны, чем сами данные. Если вы — архитектор, разработчик или выпускающий инженер, желающий решать подобные проблемы, но пока не знакомы с Apache Kafka, то именно отсюда узнаете, как работать с этой свободной потоковой платформой, позволяющей обрабатывать очереди данных в реальном времени.

Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных, Румбешт В.В., 2007.

   Учебно-практическое пособие по курсу "Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных" для студентов заочной формы обучения представляют собой теоретический материал и лабораторный практикум по тому же курсу. Учебно-практическое пособие составлено в соответствии с требованиями по обязательному минимуму содержания и уровню подготовки специалиста с высшим образованием Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по специальности 010503 -"Математическое обеспечение и администрирование информационных систем", а также в соответствии с учебной программой.

Основы представления и обработки данных в цифровых системах, Учебное пособие, Котов О.М., Котова Е.Н., Верхозин А.М., 2020.
 
Настоящее учебное пособие содержит теоретический материал, примеры с решениями, задания для самостоятельных упражнений, а также рекомендации для практического освоения технологий обработки данных с использованием универсального программного обеспечения. Раздел 14 и приложение 2 подготовлены А. М. Верхозиным, разделы 10-13 — Е. Н. Котовой, остальные разделы подготовлены О.М. Котовым.

Анализ данных, Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров, Брандт З., 2003.

Учебное пособие по статистическим методам и их применению в прикладных науках с использованием численных методов, написанное известным математиком-прикладником (Германия). В книге отражена связь строгих математических методов с практическими приложениями. После введения в теорию вероятностей и математическую статистику автор подробно излагает ряд наиболее известных статистических методов. Изложение сопровождается примерами и упражнениями с решениями из разнообразных областей приложений. Большое внимание автор уделяет компьютерным аспектам реализации статистических процедур. По существу, этот раздел является учебником в учебнике. Книга представляет большой интерес как пособие по математической статистике для студентов и преподавателей нематематических специальностей и как справочник по статистическим и компьютерным аспектам обработки экспериментальных данных для научных работников и исследователей различных специальностей (включая биологов, медиков, экономистов и специалистов из инженерии), занимающихся обработкой статистических данных.

Прикладная статистика, Основы моделирования и первичная обработка данных, Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1983

Книга посвящена методам предварительного статистического анализа данных и построения модели реального явления, характеризуемого этими данными. Приводятся сведения по теории вероятностей и математической статистике, освещаются вопросы программной реализации излагаемых методов. Для статистиков, экономистов, математиков и других специалистов, использующих методы статистической обработки данных.

Информатика, Технология работы с табличными данными, Учебно-методическое пособие для студентов вузов, Сакулин В.А., Сакулина Ю.В., 2019.

Пособие содержит краткие теоретические сведения, лабораторные и самостоятельные работы по технологии обработки числовой информации, графического представления данных, обработки статистических данных и решения некоторых математических задач в редакторе Microsoft Excel из пакета Microsoft Office. Представлен примерный вариант итоговой контрольной работы. Рассмотрены понятия, методы и приемы, относящиеся к созданию таблиц с помощью персонального компьютера. Для студентов вузов, изучающих информатику, информационные технологии, для преподавательского состава, обеспечивающего занятия но этим дисциплинам.