Мови інтелектуального аналізу даних

Викладання навчальної дисципліни «Мови інтелектуального аналізу даних» є надання студентам теоретичних знань та практичних навичок з використання мови програмування Python для проведення інтелектуального аналізу даних. Вивчення методів інтелектуального аналізу даних, спрямованого на аналітичне дослідження великих масивів інформації з метою виявлення нових раніше невідомих, практично корисних знань і закономірностей, необхідних для прийняття рішень.

Цілями освоєння дисципліни " Мови інтелектуального аналізу даних " є формування у студентів комплексу теоретичних знань та методологічних основ в області інтелектуального аналізу даних, а також практичних навичок, необхідних для впровадження і практичного використання інтелектуальних алгоритмів аналізу і обробки даних.

Основними завданнями вивчення дисципліни є набуття студентом наступних компетентностей: • загальні компетентності ЗК1. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу. ЗК2. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях. ЗК3. Знання та розуміння предметної області та розуміння професійної діяльності. ЗК7. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел. ЗК8. Здатність генерувати нові ідеї (креативність). ЗК11. Здатність приймати обґрунтовані рішення. ЗК12. Здатність оцінювати та забезпечувати якість виконуваних робіт. • спеціальні (фахові, предметні) компетентності СК1. Здатність до математичного формулювання та досліджування неперервних та дискретних математичних моделей, обґрунтовування вибору методів і підходів для розв’язування теоретичних і прикладних задач у галузі комп’ютерних наук, аналізу та інтерпретування. СК2. Здатність до виявлення статистичних закономірностей недетермінованих явищ, застосування методів обчислювального інтелекту, зокрема статистичної, нейромережевої та нечіткої обробки даних, методів машинного навчання та генетичного програмування тощо. СК7. Здатність застосовувати теоретичні та практичні основи методології та технології моделювання для дослідження характеристик і поведінки складних об'єктів і систем, проводити обчислювальні експерименти з обробкою й аналізом результатів. СК11. Здатність до інтелектуального аналізу даних на основі методів обчислювального інтелекту включно з великими та погано структурованими даними, їхньої оперативної обробки та візуалізації результатів аналізу в процесі розв’язування прикладних задач.

Тема 1. Інтелектуальний аналіз даних, інструменти та методи Тема 2. Розвідувальний аналіз Тема 3. Описова статистика Тема 4. Візуальний аналіз даних Тема 5. Кореляційно-регресійний аналіз Тема 6. Дерева прийняття рішень Тема 7. Кластеризація Тема 8. Нейронні мережі Тема 9. Математичні методи аналізу текстів Тема 10. Введення в обробку зображень в Python з OpenCV

Поточний тестовий контроль, усне опитування, захист лабораторних робіт, перевірка рівня засвоєння тем, винесених на самостійне опрацювання. Шкала оцінювання: національна та ЄКТС