В данной рубрике «Алгоритмы и структуры данных» рассматриваются вопросы, связанные с методикой и приемами изучения алгоритмов решения задач и структур данных, подлежащих обработке. Хорошо известно, что алгоритмы решения прикладных задач и структуры данных составляют фундамент любой программы на алгоритмическом языке программирования
В статьях рубрике показано, что необходимость глубокого изучения алгоритмов решения задач и структур данных на начальном этапе освоения основ программирования ничем не обоснована, но что касается профессиональных программистов, то им знать алгоритмы и структуры данных не только необходимо, но и обязательно.
Использование среды программирования для изучения алгоритмов решения задач является одной из возможных методик освоения уже существующих алгоритмов. Для этого необходимо выбрать, изучить основы одного из языков программирования, хорошо освоить его среду программирования и ее возможности по отладке программ.
Среди множества структур данных в статьях рубрики большое внимание уделяется понятию большие данные(Big Data), которое появилось примерно в 2008 году, когда стало ясно, что объемы массивов данных, поступающих от различных источников измерений, оказываются настолько велики, что обрабатывать их стандартными средствами математической статистики стало либо затруднительно, либо не возможно.
Рассматриваются методы интеллектуального анализа больших данных Data Mining, которые в основном используются в бизнесе и информатике, а также в коммерческих отраслях для повышения эффективности бизнеса.
Поскольку алгоритмы решения прикладных задач и структуры данных составляют фундамент любой программы на алгоритмическом языке программирования, им следует уделять большое внимание как при изучении языков программирования, так и различных приемов программирования, соответствующих парадигм программирования.
Основные подходы к изучению алгоритмов Программирование и алгоритмы решения задач тесно взаимосвязаны между собой и их отделить друг от друга не всегда возможно. Для создания качественного программного обеспечения требуется хорошая алгоритмическая база программиста. Далее рассмотрим как изучать алгоритмы решения задач… Продолжить чтение
Программирование и алгоритмы решения задач на ЭВМ не разрывно взаимосвязаны при разработке хорошего программного обеспечения. Поэтому вопрос как изучать алгоритмы решения задач вовсе не риторический. В данной статье показано, что алгоритмы и математика в программировании настолько тесно связаны между собой,… Продолжить чтение
Использование среды программирования для изучения алгоритмов Хорошо известно, что программирование и алгоритмы решения задач на ЭВМ не разрывно взаимосвязаны при разработке хорошего программного обеспечения. Поэтому изучение алгоритмов решения задач неотъемлемый атрибут становления программистом. Методика изучения алгоритма решения задач программисту при… Продолжить чтение
Интеллектуальный анализ больших данных Интеллектуальный анализ больших данных Data Mining в основном используется в бизнесе и информатике, а также в коммерческих отраслях для повышения эффективности бизнеса. Это наука, необходимая для извлечения информации из необработанных источников информации и раскрытия показателей и тенденций, чтобы избежать… Продолжить чтение
Понятие и характеристики больших данных В данной стать показано, что такое большие данные, откуда они берутся, их характеристики и какую пользу можно извлечь из громадного набора данных? Большие данные(Big Data) это такие массивы данных, поступающих от различных источников измерений и… Продолжить чтение
Необходимость глубокого изучения алгоритмов на начальном этапе освоения языков программирования ничем не обоснована. Что касается профессиональных программистов, то им знания алгоритмов обязательно. Продолжить чтение