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

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.

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 04
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.
User hellofromalexey : 11 марта 2026
250 руб.
Контрольная работа Обработка и анализ данных. Вариант 04
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.
Основные принципы избирательного права
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
User alfFRED : 14 сентября 2013
10 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Сети радиодоступа (часть 1). Вариант 11
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
User SibGOODy : 21 ноября 2018
500 руб.
promo
Пересечение цилиндра и конуса. Чертеж. Вариант 7
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.
User Laguz : 25 февраля 2025
140 руб.
Пересечение цилиндра и конуса. Чертеж. Вариант 7
Реконструкция и модернизация промышленных производств в условиях инновационной политики Республики Казахстан
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
User Qiwir : 16 августа 2013
10 руб.
up Наверх