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 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. Листинг программ Результат работы программы Выводы Задание 2. Исследовательский анализ данных Цель раб
User Учеба "Под ключ" : 2 августа 2026
1500 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
Основы программирования и эксплуатации промышленного робота РМ-01 модели «PUMA-560» и УЧПУ модели «СФЕРА-36»
Общие сведения о роботе РМ – 01. Промышленный робот РМ-01 может использоваться в следующих основных направ-лениях: механизация и автоматизация одиночных технологических операций, выполняе-мых на универсальном оборудовании или на оборудовании с ЧПУ; механизация и автоматизация транспортных и погрузочно-разгрузочных опера-ций на поточных и автоматических линиях для обработки или изготовления заго-товок и деталей; комплексная автоматизация производств по видам технологии (сварка, штамповка и т.
User GrantForse : 12 января 2013
10 руб.
Дескрипторы молекулярной структуры. Общая классификация дескрипторов
Дескрипторы Общая классификация дескрипторов: Электронные дескрипторы Топологические дескрипторы Геометрические дескрипторы Физико-химические дескрипторы Химические дескрипторы Список литературы
User Elfa254 : 18 декабря 2013
5 руб.
Теплотехника Задача 11.11 Вариант 93
Газ массой М имеет начальные параметры — давление р1 и температуру t1. После политропного изменения состояния объем газа стал V2, а давление р2пол. Определите характер процесса (расширение или сжатие газа), показатель политропы n, конечную температуру t2, теплоемкость политропного процесса c, работу и теплоту в процессе, а также изменение внутренней энергии и энтропии газа. Определите эти же величины и конечное давление p2, если изменение состояния газа до того же объема V2 происходит: а) по изо
User Z24 : 8 февраля 2026
200 руб.
Теплотехника Задача 11.11 Вариант 93
Экономическое обоснование создания строительной организации
ВВЕДЕНИЕ 1. ОСНОВЫ И ОРГАНИЗАЦИОННО-ПРАВОВЫЕ ФОРМЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ 1.1 Законодательные основы деятельности юридических лиц 1.2 Основы налогообложения предприятий 1.3 Специфика выбранной организационно-правовой формы 2. Учредительные документы и структура создаваемой организации 2.1 Создание и регистрация общества 2.2 Организационная структура создаваемой организации 3. Формирование имущества предприятия 3.1 Определение потребности в финансировании 3.2 Обоснование лизинга имуще
User evelin : 9 ноября 2013
5 руб.
up Наверх