Введение в модель данных SQL — Учебное пособие посвящено описанию базовых средств языка SQL в соответствии со стандартом SQL:2003. Задача состоит в том, чтобы представить язык как специфическую модель данных, происходящую от реляционной модели, но значительно от нее отличающуюся.

Базы данных. Проектирование, программирование, управление и администрирование — Базы данных - одно из направлений IT-индустрии, в рамках которого традиционно рассматриваются технологии надежного хранения больших объемов информации, ее эффективного поиска и извлечения по запросам потребителей.

Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных — Овладейте искусством превращения необработанных первичных данных в плодотворные догадки, гипотезы и новые знания с помощью языка R.

Python и анализ данных — Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных.

Python и наука о данных для чайников, 2-е издание — Наука о данных — это вовсе не страшно! Изучите программирование на языке Python для анализа данных и статистики. Пишите код в облаке, используя Google Colab. Обменивайтесь данными и визуализируйте информацию.
Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно!

Программные коллекции данных. Проектирование и реализация — Настоящий учебник предназначен для изучения основных типов программных коллекций, хранящих множества данных, фундаментальных структур данных и алгоритмов управления ими.

Анализ поведенческих данных на R и Python — Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа.

Параллельные системы баз данных — Цель учебного пособия состоит в изложении основ технологий параллельных систем баз данных. Особое внимание уделяется вопросам реализации СУБД для кластерных систем. Дается классификация известных форм параллельной обработки транзакций.

Наука о данных: учебный курс — Для того чтобы понять мир, необходимо собрать и проанализировать данные о нем. Объединение последних технологических тенденций предоставляет новые возможности для применения анализа данных к более сложным задачам, чем когда-либо прежде.

Структуры и алгоритмы обработки данных — Рассмотрены математические основы анализа вычислительной сложности алгоритмов, типовые структуры данных для представления множеств: массивы и динамические списковые структуры, стеки, очереди и деревья.