Cuốn sách Giới thiệu về hệ thống cơ sở dữ liệu, bao gồm một bộ câu hỏi mở rộng cho mỗi chương. Các chủ đề bao gồm, định nghĩa, chuẩn hóa, SQL.

Là cuốn sách thứ hai trong loạt Anyone Can Code, Algorithmic Thinking tập trung vào logic đằng sau lập trình máy tính và thiết kế phần mềm. Với cách tiếp cận lấy dữ liệu làm trung tâm, cuốn sách bắt đầu với các thuật toán đơn giản hoạt động trên các mục dữ liệu đơn giản và tiến tới các thuật toán phức tạp hơn bao gồm các cấu trúc dữ liệu và lớp.

Nhà xuất bản Taylor & Francis Group là một trong những nhà xuất bản học thuật hàng đầu thế giới. Cơ sở dữ liệu "The Journal of The Textile Institute" là nguồn tài liệu số quý giá, cung cấp hệ thống các tạp chí khoa học chuyên sâu, cập nhật các công trình nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực Dệt may và các ngành liên quan.

Cuốn sách truy cập mở này, dựa trên các chỉ số tĩnh và dữ liệu lớn động từ xe điện địa phương, là báo cáo nghiên cứu thường niên đầu tiên về Dữ liệu lớn của Xe năng lượng mới (NEV) tại Trung Quốc. Sử dụng dữ liệu lớn thời gian thực do Nền tảng giám sát và quản lý quốc gia của Trung Quốc dành cho NEV thu thập, cuốn sách này đi sâu vào tiến trình công nghệ hàng năm chính của NEV, đặc điểm vận hành của xe và cũng dự đoán xu hướng của ngành công nghiệp NEV.

Sáng ngày 14 tháng 3 năm 2025, Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội (ĐHCNHN) phối hợp cùng Công ty Cổ phần Công nghệ và Thông tin Tư liệu Việt (MDATA) tổ chức chương trình tập huấn chuyên đề “Khai thác và sử dụng Cơ sở dữ liệu trực tuyến” nhằm nâng cao kỹ năng và năng lực khai thác thông tin cho đội ngũ cán bộ viên chức thuộc Trung tâm Thông tin - Thư viện. Sự kiện có sự tham dự và chỉ đạo trực tiếp của Tiến sĩ Ngô Đức Vĩnh, Giám đốc Trung tâm, cùng toàn thể cán bộ viên chức đang công tác tại Trung tâm.

Phạm vi nghiên cứu này tập trung vào việc quản lý Dữ liệu lớn và cuối cùng là trực quan hóa thông tin cốt lõi của chính dữ liệu. Cụ thể, tôi nghiên cứu ba thí nghiệm quy mô lớn có hai thách thức về Dữ liệu lớn: kích thước dữ liệu lớn (Khối lượng) và dữ liệu không đồng nhất (Biến thể), và cung cấp hình ảnh trực quan cuối cùng thông qua trình duyệt web trong đó kích thước của dữ liệu đầu vào phải được giảm trong khi vẫn bảo toàn thông tin quan trọng.

Cuốn sách này cung cấp tổng quan về Khoa học dữ liệu và quyết định (DDS) và những tiến bộ và ứng dụng gần đây trong các hệ thống dựa trên không gian và các quy trình kinh doanh, y tế và nông nghiệp, mô hình hóa tối ưu hóa quyết định và ra quyết định nhận thức. Được biên soạn bởi các chuyên gia, tập sách này được tổ chức thành bốn phần và bảy chương. Đây là nguồn tài nguyên có giá trị cho các nhà giáo dục, kỹ sư, nhà khoa học và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực DDS.

Cuốn sách tập trung vào các yếu tố thiết yếu thực tế thay vì lý thuyết. Nếu bạn đã lập trình bằng một ngôn ngữ nào đó trong quá khứ (cho dù ngôn ngữ đó là SAS, SPSS, C, C++, C#, Java, Python, Perl, Visual Basic, Ruby, Scala, tập lệnh shell hay SQL cũ), ngay cả khi bạn còn kém, cuốn sách này sẽ giúp bạn bắt đầu và chạy R chỉ trong một ngày, viết chương trình để phân tích dữ liệu và trực quan hóa

Nội dung của cuốn sách bao gồm các khía cạnh của phương pháp không lưới, mô phỏng số, mô hình toán học, học sâu và phân tích dữ liệu. Các phương pháp không lưới, chẳng hạn như phương pháp Galerkin không có phần tử cải tiến, phương pháp phân tách thứ nguyên, nội suy, di chuyển, bình phương nhỏ nhất, phương pháp Galerkin phân tách thứ nguyên, tổng quát hóa, nội suy, không có phần tử và nội suy cải tiến, biến phức, phần tử - Phương pháp Galerkin miễn phí được trình bày

Trong khuôn khổ chương trình tăng cường tiếp cận các nguồn tài nguyên học thuật số, Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội xin trân trọng giới thiệu đến cán bộ, giảng viên trong Nhà trường tài khoản dùng thử truy cập Cơ sở dữ liệu (CSDL) EBSCO. Đây là một trong những nền tảng cung cấp tài liệu học thuật hàng đầu thế giới, được sử dụng rộng rãi bởi các học giả, nhà nghiên cứu và tổ chức giáo dục trên toàn cầu. Thông qua chương trình dùng thử này, hy vọng thầy/cô và các bạn sẽ tận dụng tối đa để phục vụ nhu cầu giảng dạy, học tập và nghiên cứu khoa học.