ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Поиск связей между индикаторами развития стран в базе данных всемирного банка

    Авторы: А.С. Носов, Г.В. Аверин

    Описание: В данной работе рассмотрена структура базы данных индикаторов развития стран мира предоставляемая Всемирным банком. Разработана структура системы интеллектуального анализа данных использующая базу данных Всемирного банка. Рассмотрены основные индикаторы и группы индикаторов развития стран мира. Рассмотрены основные направления и задачи Data Mining.

    Источник: Материалы III всеукраинской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. — Донецк, ДонНТУ — 2012.

  2. Анализ методов защиты программных кодов с помощью обфускации

    Авторы: А.С. Носов, Н.Е. Губенко

    Описание: В работе перечислены наиболее распространенные методы борьбы с компьютерным пиратством, а также был поверхностно описан, такой метод защиты программных продуктов, как обфускация.

    Источник: Конкурс научных работ студентов в Виннице 2012 год.

  3. Автореферат квалификационной работы магистра

    Авторы: А.С. Носов

    Описание: Представляет собой описание магистерской работы согласно следующим пунктам: актуальность работы, научная значимость работы, предполагаемая практическая ценность результатов работы, обзор исследований по теме в ДонНТУ, Украине, мире, основные результаты работы и заключение.

    Источник: Автореферат квалификационной работы магистра ДонНТУ Носова А.С. / Материалы сайта магистра ДонНТУ Носова А.С. — Донецк, ДонНТУ — 2013

  4. Тематические статьи

  5. Технология Data Mining — интеллектуальный анализ данных

    Автор: Степанов Роман Григорьевич

    Описание: Данное руководство посвящено технологии интеллектуального анализа данных (Data Mining) — одной из активно развивающихся областей информационных технологий, предназначенной для выявления полезных знаний из баз данных различной природы.

    Источник: http://kek.ksu.ru/EOS/dm.pdf

  6. Визуализация и анализ многомерных данных

    Авторы: Дмитрий Эйдензон, к.т.н., Корпорация NovoSpark, Ватерлоо, Канада, Дима Шамрони, Корпорация NovoSpark, Ватерлоо, Канада, Виталий Воловоденко, к.т.н., доцент, ОСУ АВТФ ТПУ, Томск, Россия.

    Описание: Традиционные методы визуализации многомерных данных (множественные диаграммы рассеивания, полярные координаты, лица Чернова и другие) обладают известным недостатком: невозможностью отобразить всю многомерную информацию, как статическую, так и динамическую, в едином образе. В статье рассматривается метод визуализации и качественного анализа многомерных данных, реализованный в программном обеспечении NovoSpark® Visualizer и обсуждаются различные области применения метода.

    Источник: www.tsu.ru/upload/content/static/files/90_s4.doc

  7. Введение в язык анализа и визуализации данных R

    Описание: Руководство для начинающего аналитика при работе с языком анализа и визуализации R

    Источник: http://www.inp.nsk.su/~baldin/DataAnalysis/R/R-01-intro.pdf

  8. Human development report

    Автор: Программа развития ООН

    Описание: В статье расказывается об особенностях вычисления таких показателей развития человечества как: human development index, inequality—adjusted human development index, gender inequality index, multidimensional poverty index,

    Источник: База данных ООН, http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2011_EN_TechNotes.pdf

  9. Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования

    Автор: К.В. Воронцов

    Описание: В статье подробно рассматриваются алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования.

    Источник: http://www.ccas.ru/voron/download/Clustering.pdf

  10. Введение в анализ данных: "Поиск ассоциативных правил"

    Автор: Юлия Киселёва

    Описание: Статья знакомит читателя со следующими алгоритмами: поиск ассоциативных правил, A—Priori, PCY.

    Источник: www.censys.ru/stuff/get_file.php?ticket...action=download

  11. Переводы статей

  12. Интеллектуальный анализ данных

    Описание: Статья содержит описание технологии Data Mining, а также раскрывает суть основных стадий процесса добычи знаний из данных.

    Источник: Википедия — свободная энциклопедия [Электронный ресурс, режим доступа].