(ДВ3) Інтелектуальний аналіз даних засобами Python (са)
Тип: На вибір студента
Кафедра: математичного моделювання соціально-економічних процесів
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 6 | 5 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 6 | 32 | доцент Костенко С. Б. | ПМа-32 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 6 | 32 | ПМа-32 |
Опис курсу
Дисципліна «Інтелектуальний аналіз даних засобами Python» – орієнтована на вивчення теоретичних основ і практичних методів інтелектуального аналізу даних та машинного навчання з використанням мови програмування Python як основного інструменту роботи з даними.
Метою дисципліни є сформувати у студентів цілісне уявлення про методи інтелектуального аналізу даних та практичні навички їх застосування з використанням мови програмування Python для розв’язання прикладних задач. Цілі дисципліни: навчити використовувати мову програмування Python та її бібліотеки для збору, обробки, аналізу й візуалізації даних; сформувати навички побудови, оцінювання та інтерпретації моделей машинного навчання; розвинути здатність застосовувати методи аналізу даних у практичних і дослідницьких задачах.
Рекомендована література
1. McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter. 3-rd ed. Sebastopol, CA : O’Reilly Media, 2022. xvi, 561 p.
2. Unpingco J. Python Programming for Data Analysis. Cham, Switzerland : Springer International Publishing, 2021. xii, 263 p.
3. Géron А. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 2nd ed. Sebastopol, CA : O’Reilly Media, 2019. 856 p
4. Pandas Documentation: https://pandas.pydata.org/docs/
5. Scikit-Learn Documentation: https://scikit-learn.org/stable/documentation.html
6. Matplotlib Documentation: https://matplotlib.org/stable/contents.html
7. Seaborn Documentation: https://seaborn.pydata.org/