Ссылки по теме выпускной работы
-
Приходько А.С. Разработка информационной системы визуализации пространственных данных.
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.
Руководитель: к.т.н., доцент Телятников А.О.
-
Пающик Ю.В. Анализ Интернет-трафика с использованием интеллектуального анализа данных.
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.
Руководитель: проф. Аверин Геннадий Викторович, консультант асс. Родригес Залепинос Рамон Антонио.
-
Поминчук Е.В. Исследование метода интеллектуального анализа данных, прецедентов для прогнозирования метеорологических параметров.
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.
Руководитель: проф. Аверин Г.В.
-
Серик М.А. Методы интерактивной визуализации геоинформационных данных сложной структуры.
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2010 г.
Руководитель: Бабков Виктор Светозарович.
-
http://lnfm1.sai.msu.ru/~rastor/Books/Chubukova-Data_Mining.pdf
Описание: Курс знакомит читателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining.
-
http://habrahabr.ru/post/105220/
Описание: В данной статье рассказывается о проблеме классификации данных методом опорных векторов (Support Vector Machine, SVM).
-
http://ru.wikipedia.org/wiki/Ассоциатиыная_память
Описание: На сайте википедии рассказывается об ассоциативном запоминающем устройстве (АЗУ) которое является особым видом машинной памяти.
-
http://www.BusinessDataAnalytics.ru
Описание: Сайт представляет собой набор актуальных материалов об алгоритмах, технологиях добычи знаний и интеллектуальному анализу данных (Data Mining).
-
https://sites.google.com/site/upravlenieznaniami/tehnologii-upravlenia-znaniami/data-mining#TOC-Associations-
Описание: На сайте рассказывается про технологию DataMining. DM – это процесс обнаружения в базах данных нетривиальных и практически полезных закономерностей.
-
http://www.twirpx.com/file/116669/
Описание: Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.
-
http://habrahabr.ru/post/101338/
Описание: Обзор и сравнительный анализ алгоритмов кластеризации данных.
-
http://habrahabr.ru/post/67078/
Описание: В статье рассказывается о двух алгоритмах кластеризации (k-means и c-means), описываются преимущества и недостатки, даются некоторые рекомендации по их использованию.
-
http://ru.wikipedia.org/wiki/K-means
Описание: Рассказывается о k-means (метод k-средних) — наиболее популярный метод кластеризации.
-
http://www.basegroup.ru/library/analysis/clusterization/datamining/
Описание: Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining.
-
http://igenstat.ru/
Описание: Сайт представляет собой обсуждение методов и алгоритмов прикладного статистического анализа многомерных данных, таких как: регрессионный анализ, дискриминантный анализ, метод главных компонент, кластерный анализ, таблицы сопряженности, Data Mining, разведочный анализ данных, моделирование и прогнозирование временных рядов, а также методы целенаправленного проецирования.
-
http://ru.wikipedia.org/wiki/Кластерный_анализ
Описание: На сайте рассказывается об кластерном анализе данных.
-
http://www.ami.nstu.ru/~vms/lecture/data_mining/kurs_klaster.htm
Описание: Задачи кластеризации в Data Mining.
-
http://www.inftech.webservis.ru/it/database/datamining/ar1.html#Кластеризация
Описание: На сайте рассматривается отличие метода кластеризация от классификации.
-
http://www.businessdataanalytics.ru/DataMiningSQLServer2005-2.htm
Описание: Про кластеризацию в БД.
-
http://gendocs.ru/v3610/?cc=9
Описание: Лекции о корпоративных информационных системах.
-
http://www.iteam.ru/publications/it/section_92/article_1649/
Описание: В настоящей статье речь пойдет о Data Mining ? технологии, широко используемой в современном бизнес-анализе и способной при грамотном применении принести предприятию немалую прибыль.
-
http://fsecrets.ru/2010/10/типы-закономерностей-выявляемых-мет/
Описание: Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining.
-
http://www.inftech.webservis.ru/it/database/datamining/ar2.html
Описание: Про метод ассоциаций.
-
www.sciyouth.ru/sites/207/text1s.doc
Описание: Проводится сравнительная характеристика методов Data Mining.
-
http://wiki.auditory.ru/Лекция_1_-_Введение_в_Data_Mining
Описание: Определение методов Data Mining.
-
http://ru.wikipedia.org/wiki/Деревья_решений
Описание: Про деревья решений.
-
http://www.ami.nstu.ru/~vms/lecture/data_mining/trees.htm#_Toc123289771
Описание: Data Mining является мультидисциплинарной областью, возникшей и развивающейся на базе достижений прикладной статистики.
-
http://citforum.ru/database/oracle/data_miner_trees/
Описание: Описание метода деревьев решений.
-
http://habrahabr.ru/post/116385/
Описание: В данной статье сделан обзор деревьев принятия решений (Decision trees) и трех основных алгоритмов, использующих эти деревья для построение классификационных и регрессионных моделей.
-
http://inter-vuz.tuit.uz/Elib_baza//INTUIT.ru/html/department/database/datamining/9/1.html
Описание: Описывается метод деревьев решений.
-
http://x-on.ru/work/2-2-metody-i-stadii-data-mining/
Описание: Методы и стадии Data Mining.
-
logic.pdmi.ras.ru/~yura/internet/01ia-seminar.ppt
Описание: Введение в добычу данных (Data Mining).
-
http://www.booksgid.com/other/14425-.html
Описание: Курс лекций (INTUIT) по data mining.
-
http://termit.lds.net.ua/SIAD/?p=424
Описание: Статья о многомерной визуализации.
-
http://www.inp.nsk.su/~baldin/DataAnalysis/R/R-07-datamining.pdf
Описание: Анализ данных с помощью языка программирования R.
-
C# для вундеркиндов. Часть 1. Первое знакомство
Данная книга представляет собой подробное описание языка C#, который рассматривается во всех его аспектах и сферах применения.
-
C# для профессионалов.
Данная книга представляет собой подробное описание языка C#, который рассматривается во всех его аспектах и сферах применения.
-
Язык программирования C# 2010 и платформа .NET 4.
Книга рассчитана в первую очередь на опытных разработчиков программного обеспечения и/или студентов, обучающихся по направлению «Компьютерные науки».
-
Основы языка программирования C Sharp (C#).
Изучаем C Sharp (C#), а точнее, его основы. Показано, каким образом осуществляется переход с html и php-кода на сайта на Web-приложение с использованием технологии ASP .NET (C# + html).
-
Описание языка С# на сайте википедии.
Ссылка на страницу всемирно извествестной библиотеки. Имеется информация об истории возникновения, названии, особенностях, версиях, препроцессоре, стандартизации, критике языка.
-
Знакомство с C#. Локальные переменные.
На странице сайта показаны примеры использования локальных переменных после изложения теории.
-
Visual C# Developer Center.
Страница сайта MSDN, на которой имеются ссылки на документацию и примеры, описывающие C# 4.0 и особенности интегрированной среды разработки. Имеется возможность загрузить API для асинхронной разработки.
-
http://www.uni-vologda.ac.ru/~c3c/articles/CScritics.htm
Достоинства и критика языка С#.
-
http://uk.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Visual_Studio
Опис середовища програмування Microsoft Visual Studio.
-
http://www.microsoft.com/visualstudio/rus/products/compare
Сравнение функций разных версий visual studio.
-
http://www.microsoft.com/visualstudio/rus/products/visual-studio-ultimate-2012
О функциях visual studio.
-
http://ru.wikipedia.org/wiki/R_(язык_программирования)
Описание языка программирования R.
-
http://habrahabr.ru/post/162583/
Язык R в помощь аналитику.
-
http://r-statistics.livejournal.com/
Язык и среда R.
-
http://ru.wikibooks.org/wiki/Язык_программирования_R
Учебник к языку программирования R.
-
www.inp.nsk.su/~baldin/DataAnalysis/R/R-01-intro.pdf
Книга про введение в язык программирования R.
-
http://www.osp.ru/os/2012/04/13015768/
Язык R: из учебной лаборатории — в мир больших данных.