База данных: Статьи
Страница 1, Результатов: 12
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
60.5
Т 52
Толстова, Ю. Н.
Социология и компьютерные технологии [Текст] / Ю. Н. Толстова // СОЦИС=Социологические исследования. - 2015. - №8. - С. 3-13
ББК 60.5
Рубрики: Социология
Кл.слова (ненормированные):
компьютерные технологии -- анализ данных -- интеллектуальный анализ данных -- большие данные -- цифровые гуманитарные науки -- наука о данных -- знание -- информационные технологии
Аннотация: В статье кратко описаны перспективные для социологии технологии, показана их полезность.
Держатели документа:
ЗКГУ им.М.Утемисова
Т 52
Толстова, Ю. Н.
Социология и компьютерные технологии [Текст] / Ю. Н. Толстова // СОЦИС=Социологические исследования. - 2015. - №8. - С. 3-13
Рубрики: Социология
Кл.слова (ненормированные):
компьютерные технологии -- анализ данных -- интеллектуальный анализ данных -- большие данные -- цифровые гуманитарные науки -- наука о данных -- знание -- информационные технологии
Аннотация: В статье кратко описаны перспективные для социологии технологии, показана их полезность.
Держатели документа:
ЗКГУ им.М.Утемисова
2.
Подробнее
74.58
А 23
Агаев, Ф. Т.
Применение методов анализа больших данных в электронном образовании [Текст] / Ф. Т. Агаев // Инновации в образовании. - 2018. - №9. - С. 83-95
ББК 74.58
Рубрики: Высшее образование. Педагогика высшей школы
Кл.слова (ненормированные):
электронное образование -- большие данные -- data mining в электронном образовании -- методы обработки больших данных
Аннотация: B среде электронного образования существует большое количество различных типов данных, как структурированных, так и неструктурированных, обработку которых трудно осуществить традиционными статистическими методами. В статье проводится обзор существующих технологий для обработки таких типов данных. Для обработки и персонализации больших данных в среде электронного образования предлагается использовать технологии MapReduce, Hadoop, NoSQL.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Мамедова, Г.А.
Зейналова, Л.А.
Меликова, Р.Т.
А 23
Агаев, Ф. Т.
Применение методов анализа больших данных в электронном образовании [Текст] / Ф. Т. Агаев // Инновации в образовании. - 2018. - №9. - С. 83-95
Рубрики: Высшее образование. Педагогика высшей школы
Кл.слова (ненормированные):
электронное образование -- большие данные -- data mining в электронном образовании -- методы обработки больших данных
Аннотация: B среде электронного образования существует большое количество различных типов данных, как структурированных, так и неструктурированных, обработку которых трудно осуществить традиционными статистическими методами. В статье проводится обзор существующих технологий для обработки таких типов данных. Для обработки и персонализации больших данных в среде электронного образования предлагается использовать технологии MapReduce, Hadoop, NoSQL.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Мамедова, Г.А.
Зейналова, Л.А.
Меликова, Р.Т.
3.
Подробнее
74
Л 83
Лугачев, М. И.
Информационные революции, экономика и экономическое образование [Текст] / М. И. Лугачев // Вестник. Московского университета. - 2017. - №4. - С. 142-160
ББК 74
Рубрики: Образование
Кл.слова (ненормированные):
информационная революция -- премышленная революция -- информационный капитализм -- большие данные -- индустрия 4.0 -- учебный план
Аннотация: Концепция перманентной революции была сформулирована еще в XIX в. и стала предметом постоянных дискуссий в гуманитарной среде. В отличие от этого научно-техническая или технологическая революции являются естественными составляющими на всех этапах человеческого развития. Их перманентность - общепризнанный императив, подтверждения которому следуют с убедительной неотвратимостью. Информационная и промышленная революции, происходящие сейчас в мире, находятся в череде таких доказательств. Эксперты фиксируют сегодня четвертую промышленную революцию. Питер Друкер справедливо предсказал наступление четвертой информационной революции. Интересно, что важнейшей инструментальной или технологической основой обеих революций является искусственный интеллект, работающий в среде больших данных и интернета вещей. Содержательной базой (не единственной) послужила экономика - ее структура и содержание. Специалисты говорят о появлении информационного капитализма и информационной экономики - инновациях, обладающих нетипичными и революционными чертами. Статья посвящена анализу главных свойств этих инноваций и формулированию проблем их отражения в учебных планах подготовки современных экономистов и менеджеров.
Держатели документа:
ЗКГУ
Л 83
Лугачев, М. И.
Информационные революции, экономика и экономическое образование [Текст] / М. И. Лугачев // Вестник. Московского университета. - 2017. - №4. - С. 142-160
Рубрики: Образование
Кл.слова (ненормированные):
информационная революция -- премышленная революция -- информационный капитализм -- большие данные -- индустрия 4.0 -- учебный план
Аннотация: Концепция перманентной революции была сформулирована еще в XIX в. и стала предметом постоянных дискуссий в гуманитарной среде. В отличие от этого научно-техническая или технологическая революции являются естественными составляющими на всех этапах человеческого развития. Их перманентность - общепризнанный императив, подтверждения которому следуют с убедительной неотвратимостью. Информационная и промышленная революции, происходящие сейчас в мире, находятся в череде таких доказательств. Эксперты фиксируют сегодня четвертую промышленную революцию. Питер Друкер справедливо предсказал наступление четвертой информационной революции. Интересно, что важнейшей инструментальной или технологической основой обеих революций является искусственный интеллект, работающий в среде больших данных и интернета вещей. Содержательной базой (не единственной) послужила экономика - ее структура и содержание. Специалисты говорят о появлении информационного капитализма и информационной экономики - инновациях, обладающих нетипичными и революционными чертами. Статья посвящена анализу главных свойств этих инноваций и формулированию проблем их отражения в учебных планах подготовки современных экономистов и менеджеров.
Держатели документа:
ЗКГУ
4.
Подробнее
32.97
Т 48
Ткач, Т. В.
Машинное обучение и обработка больших данных в условиях современной школы. [Текст] / Т. В. Ткач // Информатика в школе. - 2020. - №7. - С. 25-29
ББК 32.97
Рубрики: вычислительная техника
Кл.слова (ненормированные):
машинное обучение -- большие данные -- реляционная структура данных -- визуализация табличных данных -- математические модели обработки данных
Аннотация: В статье рассказывается про машинное обучение на уроках информатики.
Держатели документа:
ЗКУ
Т 48
Ткач, Т. В.
Машинное обучение и обработка больших данных в условиях современной школы. [Текст] / Т. В. Ткач // Информатика в школе. - 2020. - №7. - С. 25-29
Рубрики: вычислительная техника
Кл.слова (ненормированные):
машинное обучение -- большие данные -- реляционная структура данных -- визуализация табличных данных -- математические модели обработки данных
Аннотация: В статье рассказывается про машинное обучение на уроках информатики.
Держатели документа:
ЗКУ
5.
Подробнее
26.82
Б 68
Блануца, В. И.
Социально-экономическое районирование: постсоветские тренды и альтернативная перспектива / В. И. Блануца // Известия Российской академии наук. - 2018. - №6. - С. 7-16. - (Серия географическая )
ББК 26.82
Рубрики: Физическая география
Кл.слова (ненормированные):
социально-экономическая география -- районирование -- контент-анализ -- тренд -- прогнозирование -- большие данные -- социально-экономическое районирование -- экстраполяция -- районология -- районообразование
Аннотация: Представлены результаты впервые проведенного обобщения отечественных и зарубежных работ (журнальных статей и монографий) по социально-экономическому районированию, опубликованных в 1992–2016 гг. Цель обобщения – выявление трендов развития для групп видов районирования и их экстраполяция на 2017–2026 гг. Проанализировано распределение публикаций между пятью группами – интегральным экономическим, отраслевым социально-экономическим, политико-административным, рекреационно-географическим и культурно-географическим районированием. Установлено, что в постсоветский период в мире имели место снижение относительной значимости первых трех групп и увеличение для последних двух групп. Для российских публикаций зафиксировано более существенное снижение значимости интегрального экономического районирования, не столь большое падение второй и третьей группы на фоне менее бурного роста четвертой и пятой группы. Экстраполяция мировых трендов на 2017–2026 гг. позволила оценить влияние будущего на современные оценки: первые три группы видов районирования стали оцениваться менее пессимистично, а последние две – не столь оптимистично. Показано, что вне выявленных трендов в будущем могут формироваться новые виды социально-экономического районирования, опирающиеся на “большие данные”.
Держатели документа:
ЗКГУ
Б 68
Блануца, В. И.
Социально-экономическое районирование: постсоветские тренды и альтернативная перспектива / В. И. Блануца // Известия Российской академии наук. - 2018. - №6. - С. 7-16. - (Серия географическая )
Рубрики: Физическая география
Кл.слова (ненормированные):
социально-экономическая география -- районирование -- контент-анализ -- тренд -- прогнозирование -- большие данные -- социально-экономическое районирование -- экстраполяция -- районология -- районообразование
Аннотация: Представлены результаты впервые проведенного обобщения отечественных и зарубежных работ (журнальных статей и монографий) по социально-экономическому районированию, опубликованных в 1992–2016 гг. Цель обобщения – выявление трендов развития для групп видов районирования и их экстраполяция на 2017–2026 гг. Проанализировано распределение публикаций между пятью группами – интегральным экономическим, отраслевым социально-экономическим, политико-административным, рекреационно-географическим и культурно-географическим районированием. Установлено, что в постсоветский период в мире имели место снижение относительной значимости первых трех групп и увеличение для последних двух групп. Для российских публикаций зафиксировано более существенное снижение значимости интегрального экономического районирования, не столь большое падение второй и третьей группы на фоне менее бурного роста четвертой и пятой группы. Экстраполяция мировых трендов на 2017–2026 гг. позволила оценить влияние будущего на современные оценки: первые три группы видов районирования стали оцениваться менее пессимистично, а последние две – не столь оптимистично. Показано, что вне выявленных трендов в будущем могут формироваться новые виды социально-экономического районирования, опирающиеся на “большие данные”.
Держатели документа:
ЗКГУ
6.
Подробнее
22.1
М 42
Медиева , Г. А.
Цифровизация нефтегазового комплекса: опыт мировых лидеров [Текст] / Г. А. Медиева // Вестник Национальной инженерной академии Республики Казахстан. - 2019. - №1. - С. 25-33
ББК 22.1
Рубрики: Математика
Кл.слова (ненормированные):
цифровая промышленность -- цифровое месторождение -- интеллектуальные технологии -- цифровизация -- большие данные -- интеллектуальное месторождение -- нефтедобыча -- эффективность -- мировые нефтяные компании -- дистанционное управление
Аннотация: Нефтегазовая промышленность в настоящее время сталкивается с трудностями различного характера,к которым относятся сложные природно-климатические условия, обусловливающие трудноизвлекаемостиь углевородных ресурсов, снижение коэффициента извлечения нефти, заводнение скважин и др. При постоянно растущем спросена нефтегазовое сырье возникают сложности технологической обеспеченности и безопасности.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Чигаркина, О.А.
М 42
Медиева , Г. А.
Цифровизация нефтегазового комплекса: опыт мировых лидеров [Текст] / Г. А. Медиева // Вестник Национальной инженерной академии Республики Казахстан. - 2019. - №1. - С. 25-33
Рубрики: Математика
Кл.слова (ненормированные):
цифровая промышленность -- цифровое месторождение -- интеллектуальные технологии -- цифровизация -- большие данные -- интеллектуальное месторождение -- нефтедобыча -- эффективность -- мировые нефтяные компании -- дистанционное управление
Аннотация: Нефтегазовая промышленность в настоящее время сталкивается с трудностями различного характера,к которым относятся сложные природно-климатические условия, обусловливающие трудноизвлекаемостиь углевородных ресурсов, снижение коэффициента извлечения нефти, заводнение скважин и др. При постоянно растущем спросена нефтегазовое сырье возникают сложности технологической обеспеченности и безопасности.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Чигаркина, О.А.
7.
Подробнее
65
L20
Lambekova, A. N.
Efficiency of internal audit: large data analysist [Текст] / A. N. Lambekova // Қазақстан Республикасының ұлттық ғылым академиясының баяндамалары=Доклады Национальной академии наук Республики Казахстан. - 2017. - №6. - С. 11-14.
ББК 65
Рубрики: Экономика.
Кл.слова (ненормированные):
эффективность -- внутренний аудит -- анализ -- большие данные -- традиционный анализ -- данные -- технологический аудит
Аннотация: В статье рассматриваются вопросы влияния новых технологий на работу внутреннего аудита организаций.
Держатели документа:
ЗКГУ им.М.Утемисова.
L20
Lambekova, A. N.
Efficiency of internal audit: large data analysist [Текст] / A. N. Lambekova // Қазақстан Республикасының ұлттық ғылым академиясының баяндамалары=Доклады Национальной академии наук Республики Казахстан. - 2017. - №6. - С. 11-14.
Рубрики: Экономика.
Кл.слова (ненормированные):
эффективность -- внутренний аудит -- анализ -- большие данные -- традиционный анализ -- данные -- технологический аудит
Аннотация: В статье рассматриваются вопросы влияния новых технологий на работу внутреннего аудита организаций.
Держатели документа:
ЗКГУ им.М.Утемисова.
8.
Подробнее
74
Н 63
Никольский , В. С.
Современный мировой ландшафт онлайн- обучения наукам о данных [Текст] / В. С. Никольский , М. А. Лукашенко, Е. А. Шарова // Высшее образование в России. - 2022. - №4. - С. 129-147.
ББК 74
Рубрики: Образование
Кл.слова (ненормированные):
Науки о данных -- МООК -- онлайн- платформы -- большие данные -- обучение
Аннотация: Науки о данных показывают высокую динамику в качестве новой отрасли прикладного знания, а также новой области обучения. В связи целью нашего исследования явилось обобщение и систематизация сведений о программах обучения в области наук о данных, представленных на онлайн- платформах основных макрорегионов: Америки, Европы и Азии. Полученные данные позволили сделать выводы о специфике мирового ландшафта онлайн- обучения наукам о данных, а также определить специфику российского сегмента и сформулировать рекомендации для решения значимых задач отечественной экономики с помощью онлайн- обучения наукам о данных
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Лукашенко, М.А.
Шарова, Е.А.
Н 63
Никольский , В. С.
Современный мировой ландшафт онлайн- обучения наукам о данных [Текст] / В. С. Никольский , М. А. Лукашенко, Е. А. Шарова // Высшее образование в России. - 2022. - №4. - С. 129-147.
Рубрики: Образование
Кл.слова (ненормированные):
Науки о данных -- МООК -- онлайн- платформы -- большие данные -- обучение
Аннотация: Науки о данных показывают высокую динамику в качестве новой отрасли прикладного знания, а также новой области обучения. В связи целью нашего исследования явилось обобщение и систематизация сведений о программах обучения в области наук о данных, представленных на онлайн- платформах основных макрорегионов: Америки, Европы и Азии. Полученные данные позволили сделать выводы о специфике мирового ландшафта онлайн- обучения наукам о данных, а также определить специфику российского сегмента и сформулировать рекомендации для решения значимых задач отечественной экономики с помощью онлайн- обучения наукам о данных
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Лукашенко, М.А.
Шарова, Е.А.
9.
Подробнее
74
М 59
Микиденко, Н. Л.
Большие данные и их применение для оценки работы пользователей с электронной библиотекой вуза [Текст] / Н. Л. Микиденко, С. П. Сторожева // Педагогика. - 2023. - №1. - С. 102-111.
ББК 74
Рубрики: Образование
Кл.слова (ненормированные):
Информация -- цифровизация -- большие данные -- электронная библиотека -- библиотечная смарт- система -- пользователи -- цифровая образовательная среда -- образовательный контент -- онлайн- обучения -- компетенции -- кодинг
Аннотация: В статье рассматриваются большие данные, их применение для оценки работы пользователей с электронной библиотекой вуза, при выборе библиотечной подписки и формировании качественного авторского верифицированного контента в образовательном процессе в условиях цифровой среды
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Сторожева, С.П.
М 59
Микиденко, Н. Л.
Большие данные и их применение для оценки работы пользователей с электронной библиотекой вуза [Текст] / Н. Л. Микиденко, С. П. Сторожева // Педагогика. - 2023. - №1. - С. 102-111.
Рубрики: Образование
Кл.слова (ненормированные):
Информация -- цифровизация -- большие данные -- электронная библиотека -- библиотечная смарт- система -- пользователи -- цифровая образовательная среда -- образовательный контент -- онлайн- обучения -- компетенции -- кодинг
Аннотация: В статье рассматриваются большие данные, их применение для оценки работы пользователей с электронной библиотекой вуза, при выборе библиотечной подписки и формировании качественного авторского верифицированного контента в образовательном процессе в условиях цифровой среды
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Сторожева, С.П.
10.
Подробнее
74
К 82
Криштал, М. М.
Цифровой след: оценка удовлетворённости студентов качеством образования [Текст] / М. М. Криштал, А. В. Богданова, М. Г. Мягков, Ю. К. Александрова // Высшее образование в России. - 2024. - №2. - С. 89-108.
ББК 74
Рубрики: Образование
Кл.слова (ненормированные):
высшее образование -- качество образования -- Росдистант -- онлайн- обучение -- дистанционное обучение -- цифровой след -- большие данные (Big Data) -- анализ настроений
Аннотация: Значение удовлетворённости студентов качеством образовательного процесса при онлайн- обучении повышается, поскольку является важным условием мотивации. Для понимания удовлетворённости студентов при переходе к новому формату реализации образовательного процесса был проанализированы цифровые следы студентов и социальной сети В Контакте с применением отельных инструментов Big Data на программной платформе PolyAnalyst.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Богданова, А.В.
Мягков, М.Г.
Александрова, Ю.К.
К 82
Криштал, М. М.
Цифровой след: оценка удовлетворённости студентов качеством образования [Текст] / М. М. Криштал, А. В. Богданова, М. Г. Мягков, Ю. К. Александрова // Высшее образование в России. - 2024. - №2. - С. 89-108.
Рубрики: Образование
Кл.слова (ненормированные):
высшее образование -- качество образования -- Росдистант -- онлайн- обучение -- дистанционное обучение -- цифровой след -- большие данные (Big Data) -- анализ настроений
Аннотация: Значение удовлетворённости студентов качеством образовательного процесса при онлайн- обучении повышается, поскольку является важным условием мотивации. Для понимания удовлетворённости студентов при переходе к новому формату реализации образовательного процесса был проанализированы цифровые следы студентов и социальной сети В Контакте с применением отельных инструментов Big Data на программной платформе PolyAnalyst.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Богданова, А.В.
Мягков, М.Г.
Александрова, Ю.К.
Страница 1, Результатов: 12