Название: R in Action: Data analysis and graphics with R and Tidyverse, 3rd Edition
Автор: Robert I. Kabacoff
Издательство: Manning Publications
Год: 2022
Формат: ePUB
Страниц: 656
Размер: 15,8 Mb
Язык: English

R in Action, Third Edition makes learning R quick and easy. That’s why thousands of data scientists have chosen this guide to help them master the powerful language. Far from being a dry academic tome, every example you’ll encounter in this book is relevant to scientific and business developers, and helps you solve common data challenges. R expert Rob Kabacoff takes you on a crash course in statistics, from dealing with messy and incomplete data to creating stunning visualizations. This revised and expanded third edition contains fresh coverage of the new tidyverse approach to data analysis and R’s state-of-the-art graphing capabilities with the ggplot2 package.

Название: Программирование. Математические основы, средства, теория
Автор: Лавров С.С.
Издательство: СПб.: БХВ-Петербург
Год: 2002 (2001)
Cтраниц: 320
Формат: pdf
Размер: 16 мб
Язык: русский

Современное программирование излагается как искусство заставить компьютер решить задачу, возникшую перед человеком. Даны единые основания математики и программирования, краткие сведения из области графов, теории вероятностей и информации (в ее математическом толковании). Приведены основные понятия и конструкции современных языков программирования. Рассмотрен ряд вопросов теории программирования с упором на математическую семантику языковых конструкций.

Название: The First Line of Code: Android Programming with Kotlin
Автор: Lin Guo
Издательство: Springer
Год: 2022
Формат: True PDF
Страниц: 714
Размер: 18 Mb
Язык: English

This book is not obscure and goes from easy to more complicated. It can help both beginners and professionals. You do not need to know anything about Android or Kotlin; however, some fundamental knowledge about Java helps smooth the learning curve as all the codes in this book are written in Kotlin which is based on Java.

Название: Типизированный Python для профессиональной разработки
Автор: Алексей Голобурдин
Издательство: СИ
Год: 2022
Формат: PDF
Страниц: 68
Размер: 10 Mb
Язык: Русский

Цель этой книги — помочь тебе научиться писать более красивые, надёжные и легко сопровождаемые программы на Python. То, о чём мы здесь будем говорить, это не начальный уровень владения языком, предполагается, что ты уже минимально умеешь программировать, но хочешь научиться делать это лучше.

Название: jаvascript Crash Course
Автор: Nick Morgan.
Издательство: No Starch Press
Год: 2022 Early Access edition, 5/2/22
Формат: True PDF
Страниц: 103
Размер: 10 Mb
Язык: English

jаvascript Crash Course is a fast-paced, thorough introduction to programming in jаvascript that will have you writing your own software and web applications in no time. Like the bestselling Python Crash Course , this hands-on guide is a must-have for anyone who wants to learn how to code from the ground up, this time using the popular jаvascript programming language.

Название: Системное программирование в среде Linux: учебное пособие
Автор: Гунько А.В.
Издательство: Новосибирск: Изд-во НГТУ
Год: 2020
Формат: pdf
Страниц: 235
Размер: 13 mb
Язык: Русский

В данном пособии описан интерфейс прикладного программирования (API) UNIX-совместимых операционных систем: от файловых операций и использования библиотек до методов и средств разработки многозадачного и многопоточного программного обеспечения, а также средства межзадачной (IPC) и межпоточной коммуникации: программные каналы и каналы FIFO, очереди сообщений, семафоры, разделяемая память System V и POSIX, взаимные исключения и условные переменные. Кроме того, кратко обсуждаются средства коммуникации процессов по сети и особенности взаимодействия приложений и системных служб.

Название: Observability Engineering
Автор: Charity Majors, Liz Fong-Jones and George Miranda
Издательство: O’Reilly Media
Год: 2022
Формат: True PDF
Страниц: 321
Размер: 10 Mb
Язык: English

Observability is critical for engineering, managing, and improving complex business-critical systems. Through this process, any software engineering team can gain a deeper understanding of system performance, so you can perform ongoing maintenance and ship the features your customers need. This practical book explains the value of observable systems and shows you how to build an observability-driven development practice.

Название: Регрессия: теория и практика
Автор: Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2022
Формат: pdf
Страниц: 750
Размер: 81,4 Мб
Язык: русский

Регрессия – это статистический метод, который позволяет найти уравнение, наилучшим образом описывающее совокупность данных. Регрессионный анализ позволяет моделировать, проверять и исследовать пространственные отношения, а в ряде случаев устанавливать причинно-следственные связи между независимыми и зависимыми переменными. В этой книге представлен практический подход к компьютерному построению регрессионных моделей. Прочитав ее и проработав упражнения, вы научитесь выбирать, создавать, интерпретировать и оценивать линейные и обобщенные линейные модели и использовать их, чтобы делать прогнозы и выводы.

Название: Algorithms and Data Structures for Massive Datasets
Автор: Dzejla Medjedovic and Emin Tahirovic
Издательство: Manning Publications
Год: 2022
Формат: True PDF
Страниц: 306
Размер: 21,4 Mb
Язык: English

In Algorithms and Data Structures for Massive Datasets , you'll discover methods for reducing and sketching data so it fits in small memory without losing accuracy, and unlock the algorithms and data structures that form the backbone of a big data system.
Data structures and algorithms that are great for traditional software may quickly slow or fail altogether when applied to huge datasets. Algorithms and Data Structures for Massive Datasets introduces a toolbox of new techniques that are perfect for handling modern big data applications.

Название: Training Data for Machine Learning
Автор: Anthony Sarkis
Издательство: O’Reilly Media
Год: 2022-05-26: Fifth release
Формат: ePUB
Размер: 11 Mb
Язык: English

Your training data has as much to do with the success of your data project as the algorithms themselves--most failures in deep learning systems relate to training data. But while training data is the foundation for successful machine learning, there are few comprehensive resources to help you ace the process. This hands-on guide explains how to work with and scale training data. You'll gain a solid understanding of the concepts, tools, and processes needed to