Курсовая работа: Технологические платформы обработки больших данных

Список использованных источников

1. 
   Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 490 с.
   
2. 
   Галицкий Е.Б., Галицкая Е.Г. Маркетинговые исследования. Теория и практика: учебник для вузов – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2019. – 570 с.
   
3. 
   Кушнир Е. А. Противостояние XXI века / Е. А. Кушнир, Л. А. Телегина. в 2-х томах. Т. 1. – Саров: ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 2019. – 354 с.
   
4. 
   Макшанов А.В., Журавлев А.Е., Тындыкарь Л.Н. Большие данные. Big Data: учебник. – Санкт-Петербург: Лань, 2021. – 188 с.
   
5. 
   Миркин Б. Г. Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 174 с.
   
6. 
   Руткаускас Т.К. [и др.] Экономика организации (предприятия): учебное пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – Екатеринбург: Изд-во УМЦ УПИ, 2018. – 260 с.
   
7. 
   Яхонтова И. М., Крамаренко Т. А. Компьютерные технологии в науке, производстве и образовании: учеб. пособие. – Краснодар: КубГАУ, 2019. – 86 с.
   
8. 
   Артонкина Н.В. Специалист по работе с данными // Мотивация и оплата труда. – 2019. – № 1. – С.74–85.
   
9. 
   Бабанов А. Б. Перспективы внедрения больших данных в бизнесе / А. Б. Бабанов, В. В. Кадацкая. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 28 (370). — С. 174-176.
   
10. 
    Гальченко С.А., Согачева А.С. Особенности цифрового маркетинга и его инструменты // В сборнике: Стратегическое развитие социально-экономических систем в новых геоэкономических условиях: международная научно-практическая конференция. Курск, – 2021. – С. 409–414.
    
11. 
    Кондрашова Н.Г., Русу Я.Ю. Применение программных продуктов в сфере управления бизнес-проектами // Modern Economy Success. 2020. -№5.- С. 94-99.
    
12. 
    Сардаров Я.Б. и др. Об архитектуре BIG DATA COMPUTING. Наука, образование, общество: актуальные вопросы, достижения и инновации: сборник статей III Международной научно-практической конференции. – Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение». –2021. – С.20-24.
    
13. 
    Симакина М. А. Особенности использования технологий Big Data в маркетинге // Бюллетень науки и практики. – 2018. – № 4. – С. 255–260.
    
14. 
    Ткаченко А.Л. Business Intelligence: Современный взгляд // В сборнике: Информационные технологии в экономике, бизнесе и управлении. Материалы V Международной научно-практической конференции. 2018.- С. 194-202.
    
15. 
    Алексеев К.А. Использование Big Data в международном бизнесе / К.А. Алексеев // Труды ИСП РАН. 2020. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-big-data-v-mezhdunarodnom-biznese (дата обращения: 15.09.2022)
    
16. 
    Библиотека для визуализации Matplotlib [Электронный ресурс]. – URL: https://matplotlib.org (дата обращения: 16.09.2022)
    
17. 
    Библиотека для визуализации Plotly [Электронный ресурс]. – URL: https://plotly.com (дата обращения: 16.09.2022)
    
18. 
    Библиотека для визуализации Seaborn [Электронный ресурс]. – URL: https://seaborn.pydata.org (дата обращения: 16.09.2022)
    
19. 
    Как используются большие данные в бизнесе: примеры и сервисы [Электронный ресурс]. – URL: https://vc.ru/services/74841-kak-ispolzuyutsya-bolshie-dannye-v-biznese-primery-i-servisy (дата обращения: 16.09.2022).
    
20. 
    Платформа Loginom [Электронный ресурс]. – URL: https://basegroup.ru/deductor/description. – Дата доступа 26.01.2022 (дата обращения: 16.09.2022)
    
21. 
    Что такое большие данные [Электронный ресурс].- URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Большие_данные_(Big_ Data) (дата обращения: 16.09.2022)
    
22. 
    Big Data: перспективы развития, тренды и объемы рынка больших данных. [Электронный ресурс]. - URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/big-data-perspektivy-razvitiya-trendy-i-obemy-rynka-bolshikh-dannykh/ (дата обращения: 16.09.2022)
    
23. 
    Statistic: Big data market size revenue forecast worldwide from 2011 to 2027 (in billion U.S. dollars) [Электронный ресурс]. - URL: https://www.statista.com/statistics/254266/global-big-data-market-forecast/ (дата обращения: 15.09.2022).