Top.Mail.Ru
Перейти к основному содержанию
    • Закрыть
      Изменить данные поисковой строки
    Логотип

    Нереляционные базы данных

    Закрыть
    Изменить данные поисковой строки
    1. Курсы
    2. Разное
    3. Искусственный интеллект
    4. Ядерные курсы ИИ
    5. Нереляционные базы данных
    6. Описание

    Нереляционные базы данных

    • Преподаватель: Даммер Диана Дамировна
    • Преподаватель: Марухина Ольга Владимировна
    • Преподаватель: Мокина Елена Евгеньевна
    • Преподаватель: Мокина Елена Евгеньевна
    • Преподаватель: Пожидаев Михаил Сергеевич
    • Преподаватель: Фукс Мария Александровна

    Пропустить Навигация

    Навигация

    • В начало

      • ФорумНовости электронного обучения

      • ВикиЭлемент "Вики"

      • Курсы

        • Разное

          • Институт экономики и менеджмента

          • НОЦ "Институт инноваций в образовании"

          • Олимпиады и конкурсы

          • Тестовая категория

          • Центр оценки развивающих программ и популяризации ...

          • Международный научно-методический центр

          • Центр прикладного анализа данных

          • Факультет иностранных языков

          • Искусственный интеллект

            • Ядерные курсы ИИ

              • Машинное обучение и большие данные в социальной сфере

              • Статистические методы машинного обучения

              • Интеллектуальные системы

              • Технологии высокопроизводительной обработки данных

              • Прикладной статистический анализ

              • Визуализация данных и представление знаний

              • Нереляционные базы данных

                • Участники

                • Общее

                • Модуль 0. Реляционная модель данных

                • Модуль1. Введение постреляционные базы данных

                • Модуль 2. Документо-ориентированные базы данных

                • Тема 2.1 Введение в MongoDB

                • Тема 2.2. Агрегирование данных в MongoDB

                • Модуль 3. Графовые базы данных

                • Тема 3.1. Введение в NEO4j

                • Тема 3.2. Агрегирование данных. Python

                • Модуль 4. Хранилища "ключ-значение"

                • Модуль 5. Колоночные базы данных

                • Модуль 6. Поисковые базы данных (Search Engines)

              • Глубинное обучение

              • Нейронные сети

              • Обработка естественного языка

              • Прикладные аспекты машинного обучения

            • Элективы Педагогика

            • Искусственный интеллект 2024

            • Искусственный интеллект 2023

            • Искусственный интеллект 2022

          • Основы российской государственности

          • Тестовый курс Karpov.courses

          • Математическое моделирование Aspen

          • Цифровая гигиена

          • Обратный инжиниринг в химической промышленности

          • Использование ИИ и нейросетей в проектировании обр...

          • Сибирская школа цифровой дидактики

          • 190302-ОНХ

          • Тестовый курс (Чистякова)

          • Тестовый курс (Федорова)

          • Тестовый курс (Лесун)

          • Тестовый курс (Караваева)

        • Содействие занятости

        • Библиотековедение

        • Бизнес-образование

        • Геология. География

        • Государственное и муниципальное управление

        • Дизайн

        • Иностранные языки

        • Информационно-коммуникационные технологии

        • Информационные и педагогические технологии в иннов...

        • Культура. Искусство

        • Личностное развитие

        • Образование. Педагогика

        • Обучение по стандартам Worldskills

        • ОСУ

        • Психология

        • Социальная работа

        • Сфера услуг

        • Управление персоналом

        • Экономика. Управление

        • Юриспруденция. Право

        • БФ В.Потанина "Создание центров знаний по целевым...

        • Стажировки

        • САЕ Институт "Умные материалы и технологии"

        • Президентская программа

        • МБА-Агробизнес

        • ИЭМ ДПО

        • Цифровые профессии 2022

        • Профессиональное обучение

        • Универсальные компетенции

        • Новые медиа и журналистика

        • Передовая инженерная школа «Агробиотек»

        • Код Будущего 2023-2024

        • Аналитик данных - модули программы

        • Искусственный интеллект 2024

        • Кадры для беспилотных авиационных систем.

        • Русский язык как иностранный

    Наш адрес: 634050, Томск,
    пр. Ленина, 36.

    Институт дистанционного образования ТГУ

    +7 (3822) 78-56-53
    office@ido.tsu.ru

    Техническая поддержка:

    +7 (3822) 78-56-54
    support-ido@ido.tsu.ru

    Ссылка на официальное сообщество ВК: vk.gif

    Сводка хранения данных
    Скачать мобильное приложение