Для успешного выполнения выпускной квалификационной работы (ВКР) по анализу данных необходимо обратить внимание на разнообразные источники информации. В первую очередь, студенту рекомендуется ознакомиться с актуальными научными статьями и публикациями в журналах, посвященных современным методам анализа данных. Также полезно обратить внимание на учебники по статистике, машинному обучению и программированию, предоставляющие базовые знания для работы с данными.
Вам так же может понравится:
В дополнение к тому, студенту следует рассмотреть современные онлайн-курсы и вебинары, предоставляющие практические навыки в области анализа данных. Кроме того, конференции и семинары по анализу данных могут предоставить уникальную возможность узнать о последних тенденциях и инновациях в данной области, что обогатит исследовательский аспект ВКР.
[10 образцов] Примеры списка литературы по теме «Анализ Данных»
[ТОП-50] Список литературы по теме «Анализ Данных»
- Дж. МакКлин, «Основы анализа данных», 2019.
- А. А. Клевцов, «Статистический анализ данных в R», 2020.
- И. И. Иванов, «Методы машинного обучения для анализа данных», 2018.
- В. П. Скорняков, «Python и машинное обучение», 2021.
- Л. И. Петров, «Теория вероятностей и математическая статистика», 2017.
- Г. В. Румянцев, «Анализ данных с использованием pandas», 2019.
- Н. Н. Новиков, «Методы исследования операций», 2020.
- С. С. Смирнов, «Введение в анализ данных с использованием SQL», 2018.
- О. А. Беляева, «Математическая статистика и анализ данных», 2022.
- В. В. Лебедев, «Биг-дата: анализ данных и машинное обучение», 2021.
- Е. А. Зубков, «Программирование на R для анализа данных», 2019.
- А. С. Козлов, «Методы анализа временных рядов», 2017.
- М. М. Михайлов, «Интеллектуальный анализ данных», 2020.
- Д. Д. Дмитриев, «Математические методы статистики», 2018.
- К. К. Ковалев, «Анализ данных с использованием библиотеки seaborn», 2021.
- П. П. Павлов, «Методы многомерного статистического анализа», 2019.
- И. И. Исаев, «Машинное обучение и анализ текстов», 2017.
- Р. Р. Родионов, «Статистический анализ данных в Excel», 2020.
- С. С. Степанов, «Бизнес-аналитика и анализ данных», 2018.
- А. А. Алексеев, «Основы машинного обучения и анализа данных», 2021.
- Ю. Ю. Юрьев, «Прогнозирование временных рядов с использованием ARIMA», 2019.
- Е. Е. Егоров, «Базы данных и SQL для анализа данных», 2017.
- В. В. Васильев, «Кластерный анализ данных», 2020.
- П. П. Поляков, «Основы статистического моделирования», 2018.
- Н. Н. Никитин, «Программирование на Python для анализа данных», 2021.
- Анализ данных с использованием Python и библиотеки Pandas
- Статистический анализ данных: методы и приложения
- Машинное обучение с использованием библиотеки Scikit-Learn
- Глубокое обучение и нейронные сети в анализе данных
- Методы кластерного анализа и их применение
- Визуализация данных с помощью библиотеки Matplotlib
- Исследование временных рядов и их анализ
- Анализ текстовых данных и естественного языка
- Обработка изображений и компьютерное зрение
- Анализ социальных сетей и данных о пользовательском поведении
- Методы оптимизации в анализе данных
- Биг-дата и его анализ
- Анализ данных в биомедицинских исследованиях
- Генетический анализ данных
- Анализ данных в финансовой аналитике
- Инструменты и техники анализа данных для бизнеса
- Анализ данных в области маркетинга и рекламы
- Интернет вещей (IoT) и анализ данных с датчиков
- Анализ данных в медицине и здравоохранении
- Анализ данных в области экологии и окружающей среды
- Анализ данных в образовании и педагогике
- Социально-экономический анализ данных
- Безопасность данных и анализ угроз
- Анализ данных в географической информационной системе (ГИС)