Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант для всех
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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 №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.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа. Вариант 03.
banderas0876
: 30 апреля 2023
ДАННУЮ РАБОТУ НУЖНО ПЕРЕДЕЛАТЬ ПОД СЕБЯ!!!
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 работ
300 руб.
Другие работы
Последствия аварии на Чернобыльской АЭС
Никита115
: 22 августа 2017
26 апреля 1986 года произошел взрыв на Чернобыльской АЭС, которая расположена в 100 км от Киева в Украине (в то время части СССР), и последующий пожар реактора, длившийся 10 дней. Хотя авария произошла более двух десятилетий тому назад, в отношении ее реальных последствий продолжают вестись споры. Эти события привели к беспрецедентному выбросу радиоактивного материала из ядерного реактора и пагубным последствиям для населения и окружающей среды.
В результате загрязнения окружающей среды радиоакт
10 руб.
Анализ финансовых результатов в деятельности предприятия
Qiwir
: 26 октября 2013
ВВЕДЕНИЕ
В условиях рынка каждый хозяйствующий субъект выступает как обособленный товаропроизводитель, который экономически и юридически самостоятелен в выборе сферы бизнеса, формировании товарного ассортимента, цены, определении затрат, учета выручки от реализации, а следовательно и в выявлении финансового результата – прибыли или убытка. Оценка финансового результата является частью финансового анализа. Она характеризуется определенной совокупностью показателей, отраженных в балансе по состо
10 руб.
Оборудование машиностроительного производства
alex0701
: 19 апреля 2012
1. Основные понятия и область применения, классификация и компоновка автоматических линий(АЛ).
2. Функции устройства транспортирования отходов производства, их виды. Централизованная система удаления отходов. Система отсоса пыли. Технология переработки стружки.
3. Гибкие производственные модули(ГПМ) на базе многоцелевого станка, ГПМ для нарезания зубчатых колёс.
Проект зоны ТР
GnobYTEL
: 1 августа 2012
1 ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАСЧЕТА 2
2 ТРАНСМИССИЯ 4
2.1 Назначение трансмиссии 4
2.2 Принцип работы трансмиссии 4
2.3 Причинно-следственная связь неисправностей 5
3 РАСЧЕТ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ 6
4 РАСЧЕТ ГОДОВОГО ОБЪЕМА РАБОТ, ЧИСЛЕННОСТИ 9
ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РАБОЧИХ И КОЛИЧЕСТВА ПОСТОВ В ЗОНЕ ТР 9
5 РАСЧЕТ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПЛОЩАДИ ЗОНЫ ТР 14
5.1 Подбор технологического оборудования 14
5.2 Определение площади зоны ТР 15
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 16
44 руб.