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.

Система управления базами данных Microsoft Access 2019 — Учебное пособие подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования бакалавров по направлению подготовки 35.03.06 «Агроинженерия».

Структуры данных в C#: линейные и нелинейные динамические структуры — Учебное пособие включает разделы, которые подробно описывают абстрагирование типов, идентификацию объектов, классы оперативной памяти, линейные динамические структуры данных (односвязные, двусвязные списки, мультисписки)

Структуры и алгоритмы обработки данных. Линейные структуры — Учебное пособие содержит 6 лабораторных работ, посвященных линейным структурам данных. Среди них динамические массивы, односвязный линейный список, стек, очередь, множества. В лабораторных работах предлагается 30 вариантов заданий для закрепления темы лабораторной работы.

Перспективные методы проектирования реляционных баз данных — В пособии рассматриваются основные понятия баз данных, модели данных, этапы жизненного цикла баз данных, чаще всего используемые модели данных.

Обработка данных и компьютерное моделирование — Учебное пособие содержит введение, постановку задачи к курсовой работе, задания на выполнение, сведения о математических пакетах, необходимые для выполнения курсовой работы, методические рекомендации по выполнению заданий, дидактический материал, требования к оформлению пояснительной записки курсовой

Сетевые технологии высокоскоростной передачи данных — В компактной форме изложены вопросы построения инфокоммуникационных сетей, обеспечивающих высокоскоростную передачу данных.

Анализ данных на компьютере — В учебном пособии без лишнего формализма излагаются основные идеи и понятия математической статистики, необходимые на практике для анализа данных. На примерах подробно рассмотрены важнейшие постановки статистических задач и методы их решения, включая расчеты на компьютере в пакете SPSS.

Python. Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn, Mayavi — Книга “Python. Визуализация данных” посвящена библиотеками для визуализации данных на языке программирования Python: Matplotlib, Seaborn, Mayavi. По каждой библиотеке приведено подробное описание инструментов для визуализации данных, средств настройки внешнего вида и компоновки графиков.