Контрольная работа и Лабораторные работы №1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №5
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Контрольная работа
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. Установить необходимые библиотеки.
2. Импортировать библиотеки.
3. Загрузить набор данных.
4. Изучить существующие функции и проделать агрегации
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).
Лабораторная работа №1
Введение в Python
Вариант 2
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необходимо сменить знак с минуса на плюс.
Для вычисления примеров вам понадобится библиотека math. Подключить ее можно, записав в ячейке кода: import math.
Задание 2
Разработать программу для вычисления выражения и вывода полученного результата. Соответствующие исходные данные ввести с клавиатуры.
Лабораторная работа №2
Работа с файлами. Списки
Вариант 2
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
Лабораторная работа №3
Работа с БД
Вариант 2
Задание
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).
По сохраненным данным в таблицах построить минимум 3 различных аналитических графика, с помощью библиотеки matplotlib.
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. Установить необходимые библиотеки.
2. Импортировать библиотеки.
3. Загрузить набор данных.
4. Изучить существующие функции и проделать агрегации
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).
Лабораторная работа №1
Введение в Python
Вариант 2
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необходимо сменить знак с минуса на плюс.
Для вычисления примеров вам понадобится библиотека math. Подключить ее можно, записав в ячейке кода: import math.
Задание 2
Разработать программу для вычисления выражения и вывода полученного результата. Соответствующие исходные данные ввести с клавиатуры.
Лабораторная работа №2
Работа с файлами. Списки
Вариант 2
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
Лабораторная работа №3
Работа с БД
Вариант 2
Задание
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).
По сохраненным данным в таблицах построить минимум 3 различных аналитических графика, с помощью библиотеки matplotlib.
Дополнительная информация
Оценка: Зачет
Дата оценки: 01.12.2021
Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Дата оценки: 01.12.2021
Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Похожие материалы
Обработка и анализ данных. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 1 декабря 2021
Контрольная работа
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,
900 руб.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа и Лабораторные работы 1, 2, 3. Вариант 09.
rmn77
: 24 августа 2022
Обработка и анализ данных. Контрольная работа и Лабораторные работы 1, 2, 3. Вариант 09.
Каждая работа выполняется по одному из 4-х вариантов. Номер варианта рассчитывается посредством деления двух последних цифр своего пароля на 4, получению остатка от деления и увеличения его на 1.
****************************************************************
Помогу с вашим вариантом, дисциплиной, сессией, гос.экзаменом, дипломной или онлайн-тестом.
Возможна бесплатная сдача онлайн-тестов на особых усло
1600 руб.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа и Лабораторные работы 1, 2, 3. Вариант 03.
rmn77
: 24 августа 2022
Обработка и анализ данных. Контрольная работа и Лабораторные работы 1, 2, 3. Вариант 03.
Каждая работа выполняется по одному из 4-х вариантов. Номер варианта рассчитывается посредством деления двух последних цифр своего пароля на 4, получению остатка от деления и увеличения его на 1.
****************************************************************
Помогу с вашим вариантом, дисциплиной, сессией, гос.экзаменом, дипломной или онлайн-тестом.
Возможна бесплатная сдача онлайн-тестов на особых усло
1600 руб.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа и Лабораторные работы 1, 2, 3. Вариант 05.
rmn77
: 24 августа 2022
Обработка и анализ данных. Контрольная работа и Лабораторные работы 1, 2, 3. Вариант 05.
Каждая работа выполняется по одному из 4-х вариантов. Номер варианта рассчитывается посредством деления двух последних цифр своего пароля на 4, получению остатка от деления и увеличения его на 1.
****************************************************************
Помогу с вашим вариантом, дисциплиной, сессией, гос.экзаменом, дипломной или онлайн-тестом.
Возможна бесплатная сдача онлайн-тестов на особых усло
1600 руб.
Лабораторные работы №№1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 1 декабря 2021
Лабораторная работа №1
Введение в Python
Вариант 2
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необходимо сменить знак с минуса на плюс.
Для вычисления примеров вам понадобится библиотека math. Подключить ее можно, записав в ячейке кода: import math.
Задание 2
Разработать программу для
1200 руб.
Онлайн Тест 3 по дисциплине: Обработка и анализ данных.
IT-STUDHELP
: 1 октября 2023
Вопрос №1
Являются ли метрики данными?
да, если приводят к отличному результату
нет
в вопросе не хватает информации
да, если все согласны
да, если они записаны
Вопрос №2
Что такое «витрина данных»?
витрина, где выставлены данные
единица измерения данных в хранилище
срез хранилища данных
промежуточный уровень хранилища
Вопрос №3
Алгоритм кластеризации последовательностей подходит для решения следующих задач (укажите несколько вариантов):
нахождение групп схожих элементов
п
800 руб.
Контрольная работа и Лабораторные работы №№1-3 по дисциплине: Информатика. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 3 декабря 2021
Задачи для контрольной работы
В соответствии с индивидуальным заданием, номер которого совпадает с Вашими двумя последними цифрами пароля, разработать алгоритмы и программу на языке Си.
5 Написать программу
1.Создать файл Wedomost.dat, содержащий записи следующей структуры:
• фамилия и инициалы студента;
• номер группы;
• успеваемость по трем предметам;(массив из трех чисел)
2. программа должна выполнять следующую обработку файла Wedomost.dat:
• поиск в файле информации о студентах, имеющих хот
950 руб.
Лабораторная работа №3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант для всех
SibGUTI2
: 27 июля 2024
Лабораторная работа No3. 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
350 руб.
Другие работы
Товароведение продовольственных и непродовольственных товаров - тест с Ответами Синергия - 2022
StudentHelp
: 15 января 2023
Товароведение продовольственных и непродовольственных товаров - тест с Ответами Синергия - 2022
48 вопросов с ответами.
Сдано на 100 баллов в 2022 году.
Ответы выделены цветом.
390 руб.
Гидромеханика РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина Гидростатика Задача 28 Вариант 9
Z24
: 6 декабря 2025
Решите задачу 27 для случая, когда весом подвижных частей устройства можно пренебречь.
Задача 27
В днище резервуара с водой имеется круглое спускное отверстие, закрытое плоским клапаном. Определить, при каком диаметре D цилиндрического поплавка клапан автоматически откроется при достижении высоты уровня жидкости в резервуаре равной H? Длина цепочки, связывающей поплавок с клапаном, равна l, вес подвижных частей устройства G, давление на свободной поверхности жидкости измеряется мановакуумм
150 руб.
Заплатят за страх. Порядок исчисления взносов во внебюджетные фонды в 2011 году
Elfa254
: 8 ноября 2013
Страховые взносы во внебюджетные фонды
Порядок исчисления и уплаты страховых взносов на обязательное пенсионное страхование, на обязательное социальное страхование на случай временной нетрудоспособности и в связи с материнством, а также на обязательное медицинское страхование в 2011 г. в основном остается прежним. Изменения, внесенные в Федеральный закон от 24.07.2009 N 212-ФЗ "О страховых взносах в Пенсионный фонд Российской Федерации, Фонд социального страхования Российской Федерации, Федерал
10 руб.
Полиакриламидные флокулянты
Lokard
: 19 марта 2013
Флокулянты - это водорастворимые высокомолекулярные соединения, которые при введении в дисперсные системы адсорбируются или химически связываются с поверхностью частиц дисперсной фазы и объединяют частицы в агломераты (флокулы), способствуя их быстрому осаждению. История применения высокомолекулярных веществ для очистки жидкостей от взвешенных примесей уходит своими корнями в глубокую древность. Так, еще за 2000 лет до н.э. в Индии вытяжки некоторых растений, содержащие природные полимеры, приме
5 руб.