Задачи по базе данных

Необходимо выполнить лабораторные работы по физике с установленным дедлайном в понедельник в 18:00. Все детали и требования указаны в приложенном ТЗ. Подходите к задаче ответственно, учитывая сроки выполнения.

Необходимо выполнить два лабораторных задания с использованием языка программирования Python в среде разработки PyCharm. Задания требуют знания основ Python и работы с интерпретатором.

Необходимо выполнить лабораторную работу по коллоидной химии в течение 2-3 часов. Все детали и требования указаны в приложенном файле. Задача требует быстрого выполнения и точности.

Срочное выполнение лабораторных работ в P-CAD до 28-го числа. Начать со 2-й лабораторной работы (корпусная библиотека). Прилагаются схемы, элементы и настроенный файл P-CAD. Возможен старт с 1-й лабораторной работы. Обратите внимание на символьную библиотеку.

Требуется выполнение пяти лабораторных работ на Python. Подробности будут предоставлены при отклике. Ожидается качественное выполнение заданий с учетом всех требований.

Необходимо выбрать программное решение для создания витрины данных, описать предметную область, создать схему хранилища данных и физический источник данных. Требуется визуализировать информацию с минимум тремя срезами и добавить дашборд с показателями по фактам.

Задача заключается в выполнении лабораторной работы на СИ++, в которой необходимо найти процент неуспевающих студентов. Предоставить решение с кодом и комментариями.

Требуется реализовать автомат световых эффектов на языке Си. Долгое нажатие кнопки BTN1 изменяет эффект, кратковременное — стартует/останавливает. Эффекты можно менять только при остановке. Необходимо внести небольшие изменения в готовый код. Ожидаемое время выполнения — около часа.

Требуется выполнить лабораторную работу по архитектуре компьютерной техники и операционных систем, вариант 12. Задание представлено в конце документа. Обратите внимание на выделенный текст.

Необходимо выполнить задание в R-studio, включая анализ переменных из датасета, построение тепловой карты, множественную регрессию с интерпретацией предикторов и оценку моделей на гетероскедастичность. Задание охватывает множество аспектов статистического анализа и построения моделей.