Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант общий
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Необходимые программы
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.
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.
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.
Другие работы
Колонна К-1 установки АВТ-Чертеж-Машины и аппараты нефтехимических производств-Курсовая работа-Дипломная работа
as.nakonechnyy.92@mail.ru
: 16 ноября 2022
Колонна К-1 установки АВТ-Чертеж-Машины и аппараты нефтехимических производств-Курсовая работа-Дипломная работа
Проектируемая в данной работе отбензиневающая колонна К-1, предназначена для отбензиневания нефти и получения лекгой фракции бензина. По принципу действия данная колонна является ректификационной.
Ректификация – это массообменный процесс разделения жидкости по температурам кипения за счет противоточного многократного контактирования.
Продуктами отбен
501 руб.
Управление оборотными активами предприятия и его совершенствование в современных условиях
alfFRED
: 28 марта 2014
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1.Оборотные средства предприятия
1.1. Понятие, состав и структура оборотных средств
1.2. Кругооборот и оборачиваемость оборотных средств
1.3. Методы оценки отдельных элементов оборотных средств
1.4. Источники формирования оборотных средств
Глава 2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ООО «ПТЦ «ЭКСПРО».
2.1.История создания, цели, задачи предприятия.
2.2. Основные виды деятельности.
2.3. Характеристика персонала предприятия.
2.4. Организация оплаты труда.
2.5. Общее описание функционир
10 руб.
Сравнительный анализ каскадной и спиральной моделей разработки программного обеспечения
VikkiROY
: 30 сентября 2013
Содержание
Введение ………………………………………………………………………………………………..2
Водопадная модель процесса разработки ……………………………………………………………..3
Спиральная модель процесса разработки ……………………………………………………………..4
Итерации по спирали ………………………………………………………………………………4
Общие характеристики этапов разработки программного обеспечения …………………………..5
Этап планирования и анализа требований …………………………………………….5
Этап разработки ………
5 руб.
Насос центробежный ЦНС-180-1900-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
https://vk.com/aleksey.nakonechnyy27
: 27 мая 2016
Насос центробежный ЦНС-180-1900-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
500 руб.