Сергей Яковлевич Криволапов
Список книг автора Сергей Яковлевич КриволаповАнализ данных. Методы теории вероятностей и математической статистики на языке Python
Учебное пособие содержит изложение вероятностно-статистических методов, составляющих теоретическую основу анализа данных. Отличается интенсивным использованием средств языка Python. Для всех примеров и задач приведены подробные решения. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов, аспирантов, научных сотрудников и преподавателей.
Введение в анализ данных. Поиск структуры данных с применением языка Python
В учебном пособии рассматриваются средства языка Python для выявления и последующего использования внутреннего устройства данных с использованием методов марковских процессов, статистического, кластерного и регрессионного анализа данных. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов, аспирантов, научных сотрудников и преподавателей.
Законы распределения случайных величин в языказ R и Python. (Бакалавриат, Магистратура). Учебное пособие.
В пособии представлена информация о двухстах законах распределений случайных величин, реализованных в языках R и Python. Приведены формулы для плотности, функции распределения, числовых характеристик. Для функций языков R и Python, посвященных конкретным законам распределения, рассмотрены методы, позволяющие вычислять плотность распределения, функцию распределения, квантиль, а также генерировать выборку данного распределения.
Математика на Python. (Бакалавриат, Магистратура). Учебник.
Содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практических примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа, линейной алгебры и аналитической геометрии. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, изучающих математический анализ и линейную алгебру, которые стремятся знать самые современные вычислительные технологии, а также тех, кто хочет научиться программировать на языке Python и продолжать изучать его применение в статистическом анализе и анализе данных, может быть интересен аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.
Анализ данных в экономике. Сборник задач. (Бакалавриат, Магистратура). Учебник.
Составлен на основе учебника В. И. Соловьева «Анализ данных в экономике» и содержит задачи первых шести глав (теория вероятностей, математическая статистика) учебника. Для всех задач даны решения с применением Microsoft Excel, языков R и Python. Для ряда задач кроме аналитических решений использовался метод Монте-Карло. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению подготовки «Экономика и управление», а также для практических специалистов.
Математика на Python. (Бакалавриат, Магистратура). Учебник.
Содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практических примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа, линейной алгебры и аналитической геометрии. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, изучающих математический анализ и линейную алгебру, которые стремятся знать самые современные вычислительные технологии, а также тех, кто хочет научиться программировать на языке Python и продолжать изучать его применение в статистическом анализе и анализе данных, может быть интересен аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.
Статистические вычисления на платформе Jupyter Notebook с использованием Python. (Бакалавриат, Магистратура). Учебник.
Излагаются основные понятия и методы математической статистики и их реализация средствами языка Python на платформе Jupiter Notebook. Рассмотрены графические методы представления статистической информации, способы задания многочисленных дискретных, непрерывных и многомерных законов теории вероятности, методы построения точечных и интервальных оценок, способы проверки статистических гипотез различных видов, методы подбора закона распределения по экспериментальным данным. Для описания средств Python, реализующих статистические методы, использована документация об используемых классах и функциях Python. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям «Экономика» и «Бизнес-информатика».
Математика на Python. (Бакалавриат). Учебник.
Содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практических примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа, линейной алгебры и аналитической геометрии. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, изучающих математический анализ и линейную алгебру, которые стремятся знать самые современные вычислительные технологии, а также тех, кто хочет научиться программировать на языке Python и продолжать изучать его применение в статистическом анализе и анализе данных, может быть интересен аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.
Анализ данных в экономике. Сборник задач. (Бакалавриат, Магистратура). Учебник.
Сборник задач по дисциплине «Анализ данных» составлен на основе учебника В.И. Соловьева «Анализ данных в экономике» и содержит задачи первых шести глав (теория вероятностей, математическая статистика) учебника. Для всех задач даны решения с применением Microsoft Excel, языков R и Python. Для ряда задач, кроме аналитических решений, использовался метод Монте-Карло. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки экономики и управления, а также для практических специалистов.
Использование языка Python в теории вероятностей
В учебнике излагаются основные понятия и методы теории вероятностей и их реализация средствами языка Python. Рассмотрены способы задания многочисленных дискретных, непрерывных и многомерных законов теории вероятностей. Для описания средств Python, реализующих статистические методы, использована документация об используемых классах и функциях Python. Учебник адресован студентам бакалавриата и магистратуры, аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.