Контрольная по дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
-
Категории:
СибГУТИ, Обработка и анализ данных, Работа Контрольная
-
Добавлен:
02.08.2026
-
Размер:
14 MB
-
Покупок:
0
-
Добавил:
Учеба "Под ключ"
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
|
|
|
|
data.csv
|
|
StudentsPerformance.csv
|
|
train_new.csv
|
Отчет_КР.docx
|
|
|
|
1.py
|
|
2.py
|
|
3.py
|
Необходимые программы
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Листинг программ
Результат работы программы
Выводы
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы:
получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.
Задачи:
1. Установить необходимые библиотеки.
2. Импортировать библиотеки.
3. Загрузить набор данных.
4. Изучить существующие функции и проделать агрегации.
Листинг программы
Результат работы программы
Выводы
Задание 3. Построение системы ИИ с помощью инструментов Scikit Learn для решения задачи классификации
Цель работы:
научиться строить модели классификации.
Задачи:
1. Научиться строить классификаторы.
2. Научиться оценивать его качество.
3. Изучить вклад используемых переменных в решения классификатора.
4. Научиться визуализировать классификатор (дерево решений).
Листинг программы
Результат работы программы
Выводы
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Листинг программ
Результат работы программы
Выводы
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы:
получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.
Задачи:
1. Установить необходимые библиотеки.
2. Импортировать библиотеки.
3. Загрузить набор данных.
4. Изучить существующие функции и проделать агрегации.
Листинг программы
Результат работы программы
Выводы
Задание 3. Построение системы ИИ с помощью инструментов Scikit Learn для решения задачи классификации
Цель работы:
научиться строить модели классификации.
Задачи:
1. Научиться строить классификаторы.
2. Научиться оценивать его качество.
3. Изучить вклад используемых переменных в решения классификатора.
4. Научиться визуализировать классификатор (дерево решений).
Листинг программы
Результат работы программы
Выводы
Дополнительная информация
Зачет без замечаний!
Год сдачи: 2025 г.
Преподаватель: Данилова Л.Ф.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
Год сдачи: 2025 г.
Преподаватель: Данилова Л.Ф.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
Похожие материалы
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Ход работы
Загрузка набора данных
Проверка пропусков
Восстановление пропущенных значений
Разделение на
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
1500 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант общий
xtrail
: 15 августа 2024
*** Контрольная состоит из отчета (docx) и файлов программы, написанных на языке Python ***
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель - получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Листинг программы
Результат р
xtrail
: 15 августа 2024
1400 руб.
Лабораторная работа №3 По дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Лабораторная работа №3. Работа с БД
Создать программу для работы с базой данных, при этом добавив обработку исключительных ситуаций. База данных должна содержать не менее 5 связанных таблиц. У программы должен быть графический интерфейс (возможность отображать таблицы с помощью библиотеки Pandas, редактировать таблицы с помощью интерактивных форм) [https://colab.research.google.com/notebooks/forms.ipynb]. По сохраненным данным в таблицах построить минимум 3 различных аналитических графика [ht
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
500 руб.
Лабораторная работа №2 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Лабораторная работа №2. Работа с файлами. Списки
Задание.
Программа должна создавать файл *.xls, записать в него сгенерированный случайным образом массив чисел. Затем, с помощью реализованного алгоритма сортировки, одного из предложенных преподавателем, записать отсортированную последовательность чисел в ранее созданный файл *.xls.
Алгоритмы сортировки:
- Сортировка выбором;
- Сортировка вставками;
- Сортировка «Методом пузырька»; (используется в данной работе)
- Сортировка Шелла;
-
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
500 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант для всех
SibGUTI2
: 27 июля 2024
Контрольная работа включает 3 комплексных задания и посвящена анализу данных и построению моделей интеллектуальной обработки данных при помощи библиотек Python. Все 3 задания должны быть выполнены и представлены в одном отчете. Для каждого из трех заданий задан определенный набор данных, доступные для скачивания в архиве по ссылке:
задание 1 – train_new.csv
задание 2 – StudentsPerformance.csv
задание 3 – data.csv
Каждое комплексное задание содержит 4 простых задания. Выполнение каждого простого
SibGUTI2
: 27 июля 2024
300 руб.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа. Вариант ОБЩИЙ.
aleshin
: 22 октября 2022
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы:
получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.
Задачи:
1. Ус
aleshin
: 22 октября 2022
451 руб.
Лабораторные работы №2-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
Учеба "Под ключ"
: 2 августа 2026
Лабораторная работа №2. Работа с файлами. Списки
Задание
Программа должна создавать файл *.xls, записать в него сгенерированный случайным образом массив чисел. Затем, с помощью реализованного алгоритма сортировки, одного из предложенных преподавателем, записать отсортированную последовательность чисел в ранее созданный файл *.xls.
Алгоритмы сортировки:
- Сортировка выбором;
- Сортировка вставками;
- Сортировка “Методом пузырька”;
- Сортировка Шелла;
- Быстрая сортировка.
(!) При вып
Учеба "Под ключ"
: 2 августа 2026
900 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №01
IT-STUDHELP
: 11 октября 2023
Контрольная работа
Вариант №01
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Листинг программы
*******************
Результат работы программы
---------------------
IT-STUDHELP
: 11 октября 2023
450 руб.
Другие работы
Защита информации. Лабораторные работы №№1 - 5
danila1271
: 8 января 2018
Задание:
1. Написать и отладить набор подпрограмм (функций), реализующих ал-горитмы возведения в степень по модулю, вычисление наибольшего общего делителя, вычисление инверсии по модулю.
2. Используя написанные подпрограммы, реализовать систему Диффи-Хеллмана, шифры Шамира, Эль-Гамаля и RSA, в частности:
2.1. Для системы Диффи-Хеллмана с параметрами p = 30803, g = 2, XA = 1000, XB = 2000 вычислить открытые ключи и общий секретный ключ.
2.2 Для шифра Шамира с параметрами p = 30803, g = 2, cA = 5
danila1271
: 8 января 2018
80 руб.
Электронная торговля экономическая сущность и значение в мировой экономике
alfFRED
: 7 ноября 2013
Содержание
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .стр. 3-4
Глава 1. Понятие и сущность электронной торговли . . . . . . . . . . . . .стр. 5-10
1.1Определение электронной торговли. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . стр. 5-7
1.2 Классификация и стадии электронной торговли. . . . . . . . . . .стр. 7-8
1.3 Субъекты и направление взаимодействий субъектов . . . . . . стр. 8-9
1.4 Виды электронной торговли и их особенности .
alfFRED
: 7 ноября 2013
10 руб.
Газотурбинные установки ТОГУ 2018 Вариант 96
Z24
: 2 февраля 2026
Расчет теоретического и действительного циклов ГТУ
Выполняется расчет простого цикла ГТУ для условной двухвальной установки. Схема установки и теоретический цикл в координатах «давление — удельный объем » представлены на рис. 1.
Исходные данные:
— параметры окружающей среды р0=0,1 МПа; Т0=293 К;
— степень повышения давления в компрессоре πК;
— степень повышения температуры в КС θ;
— изоэнтропический (адиабатический) КПД компрессора ηК;
— внутренний КПД турбины ηТ.
При ра
Z24
: 2 февраля 2026
700 руб.
