Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант для всех

Цена:
300 руб.

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon
material.view.file_icon KR_4.docx
material.view.file_icon kr_1.py
material.view.file_icon kr_2.py
material.view.file_icon kr_3.py
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

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 задания оценивается от 0 до 2 баллов. Таким образом, за каждое комплексное задание можно получить до 8 баллов. Контрольная работа считается зачтенной, если суммарное число баллов составляет не менее 15.

NB:
Следует помнить, что бо́льшая часть недоразумений и ошибок, возникающих при выполнении заданий, происходит из-за невнимательного либо неполного прочтения заданий. Поэтому прежде чем приступить к выполнению какой-либо лабораторной работы или задания контрольной работы, следует внимательно прочесть задание от начала до конца, а также изучить соответствующий теоретический материал.

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.

Критерии оценки:
Каждый пункт задания оценивается в 2 балла.
Итого за выполнение можно получить 8 баллов.
Для положительной оценки необходимо получить не менее 5 баллов.

Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы: получить навыки работы с библиотеками Pandas, Numpy.

Задачи:

Установить необходимые библиотеки
Импортировать библиотеки
Загрузить набор данных
Изучить существующие функции и проделать агрегации
Ответ на задание необходимо предоставить в виде файла формата в формате Word или PDF. В файле снимками экрана с текстовыми пояснениями должны быть зафиксированы основные результаты работы (созданы по инструкции и самостоятельно).

Критерии оценки:
1) Выполнение задания: Выполнено меньше половины задания 0 баллов Большая часть выполнена 1 балл Выполнено полностью 2 балла
2) Качество отчета: Сильные огрехи в оформлении или удовлетворяет менее половины требований к отчету 0 баллов Хорошее оформление. Удовлетворяет большей части требований 1 балл Соответствует всем требованиям 2 балла
3) Программный код: Код нерабочий или непонятный. 0 баллов Программный код рабочий. Нет комментариев или есть незначительные огрехи к его написанию 1 балл Полностью понятный код. Содержит комментарии к коду 2 балла
4) Выводы по работе: Выводов нет или они не соответствуют полученным результатам 0 баллов Выполнены не по всем разделам работы или частично объясняют результат 1 балл Выполнены по всем разделам работы и полностью объясняют результат 2 балла

Итого за выполнение лабораторной работы можно получить 8 баллов

Задание 3. Построение системы ИИ с помощью инструментов Scikit-Learn для решения задачи классификации
Цель работы: научиться строить модели классификации.

Задачи:

Научиться строить классификаторы
Научиться оценивать его качество
Изучить вклад используемых переменных в решения классификатора
Научиться визуализировать классификатор (дерево решений)
Ответ на задание необходимо предоставить в виде файла формата в формате Word или PDF. В файле снимками экрана с текстовыми пояснениями должны быть зафиксированы основные результаты работы (созданы по инструкции и самостоятельно).

Критерии оценки:
1) Выполнение задания: Выполнено меньше половины задания 0 баллов Большая часть выполнена 1 балл Выполнено полностью 2 балла
2) Качество отчета: Сильные огрехи в оформлении или удовлетворяет менее половины требований к отчету 0 баллов Хорошее оформление. Удовлетворяет большей части требований 1 балл Соответствует всем требованиям 2 балла
3) Программный код: Код нерабочий или непонятный. 0 баллов Программный код рабочий. Нет комментариев или есть незначительные огрехи к его написанию 1 балл Полностью понятный код. Содержит комментарии к коду 2 балла
4) Выводы по работе: Выводов нет или они не соответствуют полученным результатам 0 баллов Выполнены не по всем разделам работы или частично объясняют результат 1 балл Выполнены по всем разделам работы и полностью объясняют результат 2 балла Итого за выполнение лабораторной работы можно получить 8 баллов.

Дополнительная информация

Уважаемый студент дистанционного обучения,
Оценена Ваша работа по предмету: Обработка и анализ данных
Вид работы: Контрольная работа
Оценка: Зачет
Дата оценки: 10.06.2024
Рецензия: Уважаемый ...............................................,

Данилова(Ермоленко) Любовь Филипповна


В отчете файл: .doc и .ipynb
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
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
User Учеба "Под ключ" : 9 марта 2026
1500 руб.
promo
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант общий
*** 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
User xtrail : 15 августа 2024
1400 руб.
promo
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №01
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 ---------------------
User IT-STUDHELP : 11 октября 2023
450 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №01 promo
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №23
Контрольная работа Вариант №23 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 библиотек
User IT-STUDHELP : 20 мая 2023
900 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №23 promo
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 02
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, N
User IT-STUDHELP : 14 мая 2022
900 руб.
promo
Обработка и анализ данных. Вариант №5
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,
User IT-STUDHELP : 1 декабря 2021
900 руб.
promo
Контрольная работа Обработка и анализ данных Вариант №02
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. Уст
User romanovpavel : 23 января 2025
350 руб.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа. Вариант 03.
ДАННУЮ РАБОТУ НУЖНО ПЕРЕДЕЛАТЬ ПОД СЕБЯ!!! 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 работ
User banderas0876 : 30 апреля 2023
300 руб.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа. Вариант 03.
Последствия аварии на Чернобыльской АЭС
26 апреля 1986 года произошел взрыв на Чернобыльской АЭС, которая расположена в 100 км от Киева в Украине (в то время части СССР), и последующий пожар реактора, длившийся 10 дней. Хотя авария произошла более двух десятилетий тому назад, в отношении ее реальных последствий продолжают вестись споры. Эти события привели к беспрецедентному выбросу радиоактивного материала из ядерного реактора и пагубным последствиям для населения и окружающей среды. В результате загрязнения окружающей среды радиоакт
User Никита115 : 22 августа 2017
10 руб.
Последствия аварии на Чернобыльской АЭС
Анализ финансовых результатов в деятельности предприятия
ВВЕДЕНИЕ В условиях рынка каждый хозяйствующий субъект выступает как обособленный товаропроизводитель, который экономически и юридически самостоятелен в выборе сферы бизнеса, формировании товарного ассортимента, цены, определении затрат, учета выручки от реализации, а следовательно и в выявлении финансового результата – прибыли или убытка. Оценка финансового результата является частью финансового анализа. Она характеризуется определенной совокуп­ностью показателей, отраженных в балансе по состо
User Qiwir : 26 октября 2013
10 руб.
Оборудование машиностроительного производства
1. Основные понятия и область применения, классификация и компоновка автоматических линий(АЛ). 2. Функции устройства транспортирования отходов производства, их виды. Централизованная система удаления отходов. Система отсоса пыли. Технология переработки стружки. 3. Гибкие производственные модули(ГПМ) на базе многоцелевого станка, ГПМ для нарезания зубчатых колёс.
User alex0701 : 19 апреля 2012
Проект зоны ТР
1 ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАСЧЕТА 2 2 ТРАНСМИССИЯ 4 2.1 Назначение трансмиссии 4 2.2 Принцип работы трансмиссии 4 2.3 Причинно-следственная связь неисправностей 5 3 РАСЧЕТ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ 6 4 РАСЧЕТ ГОДОВОГО ОБЪЕМА РАБОТ, ЧИСЛЕННОСТИ 9 ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РАБОЧИХ И КОЛИЧЕСТВА ПОСТОВ В ЗОНЕ ТР 9 5 РАСЧЕТ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПЛОЩАДИ ЗОНЫ ТР 14 5.1 Подбор технологического оборудования 14 5.2 Определение площади зоны ТР 15 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 16
User GnobYTEL : 1 августа 2012
44 руб.
up Наверх