Інфопакет

Попередній аналіз та підготовка даних

ОК 33

Обов’язкова дисципліна для ОП

Перший

2022/2023

6 Семестр

4

Вміння використовувати знання закономірностей випадкових явищ, їх властивостей та операцій над ними, моделей випадкових процесів та сучасних програмних середовищ для розв’язування задач статистичної обробки даних і побудови прогнозних моделей. Здатність проектувати, розробляти та аналізувати алгоритми розв’язання обчислювальних та логічних задач, оцінювати ефективність та складність алгоритмів на основі застосування формальних моделей алгоритмів та обчислюваних функцій. Здатність розробляти програмні моделі предметних середовищ, вибирати парадигму програмування з позицій зручності та якості застосування для реалізації методів та алгоритмів розв’язання задач. Знати і застосовувати інструментарій аналізу даних, методи хмарних обчислень та штучного інтелекту для вирішення прикладних задач, що включають аналіз часових рядів, статистичні задачі, визначення ймовірнісних зв‘язків між даними, економічні задачі.

Очна форма

Знання основ статистики, дискретної математики та математичної логіки, теорії множин, основних підходів, методів і технологій алгоритмізації і програмування. Вміння виконувати пошук даних у мережі, проводити аналіз інформаційного простору задач з метою структуризації вхідної та вихідної інформації, що потрібна для вирішення конкретних задач. Володіння елементарними навичками роботи в будь-якому інструментальному середовищі програмування.

Вивчення навчальної дисципліни «Попередній аналіз та підготовка даних» спрямоване на отримання студентами компетентностей у роботі з пакетами прикладних програм для розв’язання задач аналізу і інтерпретації даних, для створення прогнозів і підтримки ухвалення управлінських рішень. У рамках дисципліни розглядаються різні способи добування, форматування даних, опис базових принципів роботи з табличними даними з метою їх подальшого аналізу за допомогою статистичних і математичних методів, а також особливості візуального представлення даних.

1. Грицюк П.М., Остапчук О.П. Аналіз даних: Навчальний посібник. – Рівне: НУВГП, 2008. – 218 с. 2. Гороховатський В.О., Творошенко І.С. Методи інтелектуального аналізу та оброблення даних: Навчальний посібник. – Харків: ХНУРЕ, 2021. – 92 с. 3. Бахрушин В.Є. Методи аналізу даних : Навчальний посібник для студентів. – Запоріжжя : КПУ, 2011. – 268 с.

Лекції, лабораторні заняття, самостійна робота.

Оцінювання студентів здійснюється впродовж семестру з усіх видів робіт. Загальний бал за семестр утворюється як зважена сума балів напрацьованих студентом за різними видами робіт. Максимальна кількість балів, яку може отримати студент за роботу в семестрі не перевищує 100 балів. Форма підсумкового оцінювання – залік. Залік проводиться шляхом виставлення результуючої оцінки, що визначається як сума балів за всіма, успішно оціненими, результатами навчання. Для отримання заліку обов’язковим є виконання всіх лабораторних робіт (мінімальна оцінка – 50 бал, максимальна – 75 балів), самостійної роботи (мінімальна оцінка – 5 балів, максимум – 10 балів), та складання підсумкового тестового контролю (максимум – 15 балів). При отриманні результуючої підсумкової кількості балів від 60 і вище студенту виставляється зараховано.

Українська