ЧИСЛОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Основные понятия и элементы

Представление чисел в компьютере

Биты, байты и слова

Представление знака числа

(знаковый и беззнаковый форматы)

Представление целых и дробных чисел

(fixed-point, floating-point)

Ошибки округления и точность вычислений

Типы чисел

Целые числа

подтема

Дробные числа

Комплексные числа

Другие типы (рациональные, иррациональные и т.д.)

Операции с числами

Арифметические операции

(+, -, *, /)

Логические операции

(AND, OR, NOT)

Сравнение чисел

(>, <, =)

Ошибки округления и точность вычислений

Инструменты

Таблицы и электронные таблицы

Языки программирования и библиотеки

Системы управления базами данных (СУБД)

Инструменты визуализации данных

Среды разработки (IDE) и блокноты

Системы математического моделирования и анализа

Инструменты аналитики данных

Библиотеки машинного обучения

Применение числовой информации в различных областях

Вычисления в программировании

Криптография и шифровани

Графики и визуализация данных

Научные и инженерные расчеты

Финансы и экономика

Искусственный интеллект и машинное обучение

Компьютерная графика и обработка изображений

Большие данные и анализ данных

Программы

Microsoft Excel, Google Sheets

Позволяют организовывать, анализировать и визуализировать числовые данные в виде таблиц

Python (NumPy, Pandas, Matplotlib)

NumPy для работы с массивами данных, Pandas для обработки и анализа данных, Matplotlib для визуализации.

Язык программирования R

Используется для статистического анализа и визуализации данных.

MySQL, PostgreSQL, SQLite

Реляционные базы данных для хранения и управления числовыми данными

Tableau, Power BI

Позволяют создавать интерактивные диаграммы и визуализации для числовых данных

Jupyter Notebook

Интерактивная среда для создания документов, содержащих код, визуализации и текстовые описания

Matlab, Mathematica

Используются для выполнения математических и численных вычислений, моделирования и анализа данных

IBM SPSS, SAS

Программы для статистического анализа и создания прогностических моделей

scikit-learn, TensorFlow, PyTorch

Используются для разработки моделей машинного обучения на основе числовых данных