Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Knigob Matieres
Печать
/Упрощенная форма/Экспорт (Excel)
Дисциплина: Python для анализа данных 3к - доп.
| № | Дисциплина | Кафедра | Цикл | Студ. осен. | Студ. весн. | Курс | Сем. | ||||||
| 1 | Python для анализа данных 3к - доп. | Факультет гуманитарных наук | Вся образовательная программа : Data Culture | 0 | 0 | 3 | 6 | ||||||
| № | Учебная литература | Гриф | Год | Экз. | Осенний сем. | Весенний сем. | ∑ КО | ||||||
| Дисц. | Студ. | КО | Дисц. | Студ. | КО | ||||||||
| 1 | Singer, J. D, Applied Longitudinal Data Analysis. New York : Oxford University Press | 2003 | 1 | 1 | 0 | --- | 4 | 0 | --- | --- | |||
| 2 | Bluman, A. G, Critical Thinking Challenges and Data Analysis Projects. Dubuque, IA : WCB | 1996 | 8 | 5 | 0 | --- | 6 | 0 | --- | --- | |||
| 3 | Люгер, Д. Ф, Искусственный интеллект : стратегии и методы решения сложных проблем. М. ; СПб. ; Киев : Вильямс | 2003 | 5 | 2 | 0 | --- | 5 | 0 | --- | --- | |||
| 4 | Дёмкин, В. М, Основы алгоритмизации и императивного программирования. Нижний Новгород : НФ ГУ-ВШЭ | 2003 | 100 | 7 | 0 | --- | 8 | 0 | --- | --- | |||
| 5 | Колдаев, В. Д, Основы алгоритмизации и программирования. М. : ФОРУМ | Гриф Допущено Министерством образования и науки Российской Федерации | 2017 | 25 | 7 | 0 | --- | 8 | 0 | --- | --- | ||
| 6 | Бабкин, Э. А, Принципы и алгоритмы искусственного интеллекта. Нижний Новгород : Изд. НГТУ | 2006 | 29 | 4 | 0 | --- | 7 | 0 | --- | --- | |||
| Итого по дисциплине : Python для анализа данных 3к - доп. | 168 | --- | --- | --- | |||||||||