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 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
Учеба "Под ключ"
: 2 августа 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.
Листинг программ
Результат работы программы
Выводы
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель раб
1500 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.
Другие работы
Чорнобильська катастрофа та її наслідки для України
Aronitue9
: 19 марта 2013
День народження атомної промисловості можна рахувати 12 квітня 1943 р. коли було підписано ухвалу уряду про створення в Москві Лабораторії № 2 АН СРСР, що згодом стала Інститутом атомної енергії. Перша в світі атомна електростанція була побудована і введена в експлуатацію 27 червня 1954 року в місті Обнінськ Калузької області. Створення цієї станції було першою спробою використовувати атомну енергію в мирних цілях.
Не пройшло ще і десяти років, з часу трагедії Хіросіми і Нагасакі, коли людство в
10 руб.
Теплотехника СибАДИ 2009 Задача 2 Вариант 15
Z24
: 14 декабря 2025
Для отопления гаража используют трубу, по которой протекает горячая вода. Рассчитать конвективный коэффициент теплоотдачи и конвективный тепловой поток от трубы к воздуху в гараже, если наружный диаметр и длина трубы соответственно равны dн и l. Температура поверхности трубы tc, при этом температура воздуха в гараже должна составлять tв. Данные для расчета принять по табл. 2.1. Теплофизические свойства воздуха определить по табл. 2.2.
200 руб.
Маслоотделитель центробежного турбокомпрессора АА-117/1.5-5GУХЛ4 -Деталировка-Сборочный чертеж-Чертежи-Графическая часть-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа
leha.nakonechnyy.2016@mail.ru
: 5 сентября 2020
Маслоотделитель центробежного турбокомпрессора АА-117/1.5-5GУХЛ4 -Деталировка-Сборочный чертеж-Чертежи-Графическая часть-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
98 руб.
Расчеты по теплообмену УрФУ Задача 3 Вариант 6
Z24
: 3 января 2026
Определить время нагрева τ до заданной температуры поверхности tпов, а также температуру на оси неограниченного цилиндра tc в момент окончания нагрева.
В печь, температура которой tпеч все время поддерживается постоянной, помещают длинный стальной цилиндр диаметром d. В момент загрузки в печь температура металла была равномерна по всему сечению и составляла tнач. Физические свойства стали приняты постоянными, не изменяющимися с температурой: коэффициент теплопроводности λм, теплоемкость см и
200 руб.