Видобування та опрацювання даних

Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення
Код дисципліни: 6.121.03.E.067
Кількість кредитів: 8.00
Кафедра: Програмне забезпечення
Лектор: Матвіїв Б.Д.
Семестр: 8 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: здатність демонструвати знання процесу добування даних, основних технік аналізу даних здатність демонструвати навички постановки/розуміння бізнес задачі в контексті наданих даних здатність демонструвати розуміння вхідних даних, їх основних характеристик здатність демонструвати використання інструментарію для підготовки / трансформування даних здатність демонструвати навички моделювання для добування знань з даних здатність демонструвати знання інструментарію оцінки моделювання відносно бізнес цілі здатність демонструвати навики розгортання моделі або візуалізації і демонстрації результатів
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: пререквізити – Основи програмування, Об’єктно-орієнтоване програмування, Алгоритми та структури даних, Теорія ймовірності та математична статистика, Конструювання програмного забезпечення, Бази даних
Короткий зміст навчальної програми: Ввід у добування і аналіз даних і його застосування, процес CRISP-DM, типи даних, розуміння бізнес цілей процесу аналізу та видобування даних, розуміння даних та оцінка їх характеристик, підготовка та очистка даних (нормалізація, згладжування, заповнення пустих значень, викиди), прийоми добування даних (класифікація, кластеризація, регресія, та інші), оцінка характеристик моделювання та результатів відносно бізнес цілі, розгортання результатів моделювання або представлення результатів добування у візуальній формі
Методи та критерії оцінювання: поточний контроль (45%): 7 лабораторних робіт (3 + 5 + 7 + 8 + 8 + 8 + 6 = 45%) письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування; здача робіт за встановленими крайніми строками здачі: -50% балів у перший тиждень після строку, -100% балів після другого тижня. підсумковий контроль (55%, екзамен: письмова (40%) та усна (15%) форма )
Рекомендована література: 1) Фостер Провост, Том Фоусет Data Science для бізнесу. Як збирати, аналізувати і використовувати дані – К.: Наш Формат, 2019. – 400 с. 2) Черняк О.І., Захарченко П.В. Інтелектуальний аналіз даних: Підручник – К., 2014. – 599 с. 3) Пітер Брюс Практична статистика для науковців з даних: 50 основних концепцій – К., 2017. – 318 с.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).