Страницу Назад
Поискать другие аналоги этой работы
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант для всехID: 245557Дата закачки: 27 Июля 2024 Продавец: SibGUTI (Напишите, если есть вопросы) Посмотреть другие работы этого продавца Тип работы: Работа Контрольная Форматы файлов: Microsoft Word Сдано в учебном заведении: ДО СИБГУТИ 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. Комментарии: 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 Размер файла: 486,7 Кбайт Фаил: 
(.rar)
------------------- Обратите внимание, что преподаватели часто переставляют варианты и меняют исходные данные! Если вы хотите, чтобы работа точно соответствовала, смотрите исходные данные. Если их нет, обратитесь к продавцу или к нам в тех. поддержку. Имейте ввиду, что согласно гарантии возврата средств, мы не возвращаем деньги если вариант окажется не тот. -------------------
Коментариев: 0 |
||||
Есть вопросы? Посмотри часто задаваемые вопросы и ответы на них. Опять не то? Мы можем помочь сделать! |
||||
Вход в аккаунт:
Страницу Назад
Cодержание / Обработка и анализ данных / Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант для всех
Вход в аккаунт: