Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант для всех
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Необходимые программы
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.
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
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
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
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
1400 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
---------------------
450 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №23
IT-STUDHELP
: 20 мая 2023
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
900 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 02
IT-STUDHELP
: 14 мая 2022
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
900 руб.
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.
Контрольная работа Обработка и анализ данных. Вариант 04
hellofromalexey
: 11 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.
250 руб.
Контрольная работа Обработка и анализ данных Вариант №02
romanovpavel
: 23 января 2025
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
350 руб.
Другие работы
Основные принципы избирательного права
alfFRED
: 14 сентября 2013
Содержание
Введение
1. Понятие избирательного права
2. Основные принципы избирательного права
3. Цензы избирательного права и ограничения избирательного права
Заключение
Список использованной литературы
Введение
Государственное право в каждой стране является основной, главной отраслью национальной системы права. Как и всякая другая отрасль права, оно представляет собой совокупность юридических норм, выражающих волю либо правящих политических элит, либо определенных социальных групп общества. Ко
10 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Сети радиодоступа (часть 1). Вариант 11
SibGOODy
: 21 ноября 2018
Задание
По заданным параметрам определить чувствительность приёмника. Для найденной чувствительности приёмника определить расстояние, на котором данная аппаратура может работать. Необходимые исходные данные взять из таблицы 2 для своего варианта.
Исходные данные:
Вариант: 11
- Частота f=0,8ГГц;
- Высота передающей h1=5 и приёмной h2=1,5 антенны, м;
- Усиление передающей G1=7 и приёмной G2=2 антенны, дБ;
- Позиционность модуляции М=2;
- Коэффициент шума приёмника n=1,1 дБ;
- Мощность передатчика
500 руб.
Пересечение цилиндра и конуса. Чертеж. Вариант 7
Laguz
: 25 февраля 2025
Задание ИКГ 16. Пересечение пирамиды и призмы
Вариант 7
Задание подходит для всех универов использующих методичку Вольхина.
Чертеж конуса с призматическим отверстием и модель сделаны в компас 21 и сохранен дополнительно формат джпг.
Файлы компаса можно просматривать и сохранять в нужный формат бесплатной программой КОМПАС-3D Viewer.
Если есть какие-то вопросы или нужно другой вариант, пишите.
140 руб.
Реконструкция и модернизация промышленных производств в условиях инновационной политики Республики Казахстан
Qiwir
: 16 августа 2013
Актуальность темы исследования. Определяя направления вхождения страны в новый этап развития, Президент Республики Казахстан неоднократно в своих Посланиях поставил задачу всесторонней ускоренной модернизации во всех сферах экономики Казахстана.
Динамичное развитие промышленности невозможно без внедрения инновационных технологий, проектов и освоения конкурентоспособной продукции.
Промышленность в значительной степени является определяющим сектором национальной экономики. Анализ состояния промышл
10 руб.