Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант общий
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
*** 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 работы программы
Выводы
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы:
получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.
Задачи:
1. Установить необходимые библиотеки.
2. Импортировать библиотеки.
3. Загрузить набор данных.
4. Изучить существующие функции и проделать агрегации
Листинг программы
Результат работы программы
Выводы
Задание 3. Построение системы ИИ с помощью инструментов Scikit Learn для решения задачи классификации
Цель работы:
научиться строить модели классификации.
Задачи:
1. Научиться строить классификаторы.
2. Научиться оценивать его качество.
3. Изучить вклад используемых переменных в решения классификатора.
4. Научиться визуализировать классификатор (дерево решений).
Листинг программы
Результат работы программы
Выводы
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
Выводы
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы:
получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.
Задачи:
1. Установить необходимые библиотеки.
2. Импортировать библиотеки.
3. Загрузить набор данных.
4. Изучить существующие функции и проделать агрегации
Листинг программы
Результат работы программы
Выводы
Задание 3. Построение системы ИИ с помощью инструментов Scikit Learn для решения задачи классификации
Цель работы:
научиться строить модели классификации.
Задачи:
1. Научиться строить классификаторы.
2. Научиться оценивать его качество.
3. Изучить вклад используемых переменных в решения классификатора.
4. Научиться визуализировать классификатор (дерево решений).
Листинг программы
Результат работы программы
Выводы
Дополнительная информация
Без замечаний.
2023 год
Преподаватель: Данилова Л.Ф.
2023 год
Преподаватель: Данилова Л.Ф.
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 для всех
SibGUTI2
: 27 июля 2024
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
300 руб.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа. Вариант ОБЩИЙ.
aleshin
: 22 октября 2022
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. Ус
451 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.
Лабораторные работы №2-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант общий
xtrail
: 15 августа 2024
*** Лабораторные состоят из отчетов (docx) и файлов программы, написанных на языке Python ***
Лабораторная работа №2
Тема: Работа с файлами. Списки
Задание
Программа должна создавать файл *.xls, записать в него сгенерированный случайным образом массив чисел. Затем, с помощью реализованного алгоритма сортировки, одного из предложенных преподавателем, записать отсортированную последовательность чисел в ранее созданный файл *.xls.
Алгоритмы сортировки:
- Сортировка выбором
- Сортировка вставками
900 руб.
Обработка и анализ данных. Лабораторная работа 3. Работа с БД. Вариант ОБЩИЙ
aleshin
: 22 октября 2022
Задание
Создать программу для работы с базой данных, при этом добавив обработку исключительных ситуаций. База данных должна содержать не менее 5 связанных таблиц. У программы должен быть графический интерфейс (возможность отображать таблицы с помощью библиотеки Pandas, редактировать таблицы с помощью интерактивных форм).
По сохраненным данным в таблицах построить минимум 3 различных аналитических графика, с помощью библиотеки matplotlib.
451 руб.
Другие работы
Лекции по информационным системам
GnobYTEL
: 5 октября 2012
Причины внедрения ИТ в государственную сферу
Направления оптимизации в системе гос. управления
Электронное правительство
Архитектура возможных решений в области гос. управления
Элементы административных регламентов
Основным средством реализации административного регламента является система автоматизированного документооборота.
Для оценки эффективности выполнения различных процедур существуют следующие факторы эффективности бизнес-цикла
2 руб.
Техническая термодинамика и теплотехника УГНТУ Задача 8 Вариант 68
Z24
: 20 декабря 2025
Водяной пар с начальным давлением р1=5 МПа и степенью сухости х1=0,95 поступает в пароперегреватель, где его температура повышается на Δt; после перегревателя пар изоэнтропно (адиабатно) расширяется в турбине до давления p2. Пользуясь h-s — диаграммой для водяного пара (приложение Д, рисунок Д1), определить:
— количество теплоты (на 1 кг пара), подведенной к нему в пароперегревателе;
— работу цикла Ренкина и степень сухости пара х2 в конце расширения;
— термический КПД цикла;
— работ
180 руб.
Проект строительства сети широкополосного доступа по технологии GPON в микрорайоне «Светлый» города Бийска. Выпускная квалификационная работа. ВКР. Диплом
SibGUTI2
: 29 ноября 2018
Оглавление
Введение ..................................................................................................................... 3
1 Анализ существующего состояния сети доступа ............................................... 5
1.1 Характеристика микрорайона «Светлый». Основные показатели проектируемой сети доступа .................................................................................. 5
1.2 Обоснование проектирования сети доступа микрорайона ........................... 8
2 Об
400 руб.
Термодинамика и теплопередача МИИТ 2013 Задача 19 Вариант 0
Z24
: 29 декабря 2026
В дроссельном клапане парового двигателя водяной пар с начальными параметрами p1 и t1 дросселируется до давления 1 МПа, а затем адиабатно расширяется в цилиндре двигателя до давления 0,1 МПа. Определить потерю располагаемой работы пара вследствие дросселирования. Решение задачи проиллюстрировать в is — диаграмме.
200 руб.