Засоби аналізу та візуалізація даних
Спеціальність: Прикладна математика та інформатика
Код дисципліни: 6.113.04.E.061
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Прикладна математика
Лектор: к.е.н, доцент кафедри ПМ Гайдучок О.В.
Семестр: 7 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів таких компетентностей відповідно до ОПП «Прикладна математика та інформатика»
Загальних:
ЗК01. Здатність учитися і оволодівати сучасними знаннями.
ЗК02. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
ЗК04. Здатність бути критичним і самокритичним.
ЗК06 Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
ЗК08 Знання та розуміння предметної області та розуміння професійної діяльності.
ЗК12 Визначеність і наполегливість щодо поставлених завдань і взятих обов’язків.
Фахових:
ФКС2.8 Здатність використовувати методи штучного інтелекту в задачах моделювання.
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати:
знати:
- методи збору, обробки, систематизації та узагальнення інформації про стан і розвиток процесів і явищ;
- статистичні методи аналізу даних;
- методологічні підходи до візуалізації
вміти:
- використовувати в практичних прикладних задачах методи збору, обробки, систематизації та узагальнення інформації про стан і розвиток процесів і явищ;
- використовувати статистичні методи обробки та аналізу результатів досліджень;
- із опису предметної області і задач, що розв’язуються, приймати рішення щодо застосування того або іншого методу обробки даних;
- візуально представляти результати аналізу;
- користуватися усім спектром методів та засобів аналізу даних при розв’язанні прикладних проблем, в тому числі і з використанням відповідного програмного забезпечення.
РН14 Виявляти здатність до самонавчання та продовження професійного розвитку
ЗН1 Демонструвати знання і розуміння основних концепцій, принципів, теорій прикладної математики і використовувати їх на практиці.
ЗН2 Володіти основними положеннями та методами математичного, комплексного та функціонального аналізу, лінійної алгебри та теорії чисел, аналітичної геометрії, теорії диференціальних рівнянь, зокрема рівнянь із частинними похідними, теорії ймовірностей, математичної статистики та випадкових процесів, чисельними методами та сучасними інформаційними технологіями збору, обробки та зберігання інформації.
УМ1 поєднувати методи математичного та комп’ютерного моделювання з неформальними процедурами експертного аналізу для пошуку оптимальних рішень
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Попередні навчальні дисципліни
Математична статистика
Супутні і наступні навчальні дисциплін
Методи регресійного аналізу та їх застосування
Бакалаврський проект
Короткий зміст навчальної програми: Навчальна дисципліна «Засоби аналізу та візуалізація даних» є складовою освітньо-професійної програми підготовки фахівців за першим рівнем вищої освіти «бакалавр» галузі знань 11 – «Математика та статистика» зі спеціальності 113 – «Прикладна математика» за освітньою програмою «Прикладна математика та інформатика» блоку Інформатика. Дана дисципліна є обов’язковою.
Навчальна дисципліна ««Засоби аналізу та візуалізація даних» охоплює вивчення методів описової статистики, які доречно застосовувати для різних типів даних; оволодіння практичними навичками аналізу та візуалізації даних із використанням середовища програмування R.
Опис: Вступ: предмет та завдання дисципліни. Основна мета та призначення візуалізації даних. Структура курсу.
Правила кольорів у візуалізації, психологія кольору. Відповідність кольорових схем типам даних. Графічні елементи візуалізації.
Класифікація програмного забезпечення по аналізі та обробці даних. Основні засоби розвідувального аналізу для проведення експрес-аналізу даних та їх можливості . Основи роботи в R та RStudio
Головні задачі попередньої обробки даних. Кроки процесу аналізу даних. Типи даних та способи їх представлення. Візуалізація якісних двовимірних даних
Візуалізація мережевих даних. Візуалізація ієрархічної структури.
Аналіз часових рядів засобами R
Сторітеллінг. Приклади та засоби сторітеллінгу.
Методи та критерії оцінювання: ? Тести у ігровій формі
? Вибіркове усне опитування;
? Допуск до лабораторних робіт;
? Представлення та захист лабораторних робіт;
? Представлення підсумкового проекту;
? Підсумковий контроль (залік).
Критерії оцінювання результатів навчання:
Поточний контроль (40 балів):
Виконання лабораторних робіт. Після призначеного дедлайну бали за лабораторні знижуються.
Підсумковий контроль складається із двох компонент:
1. Виконання та захист контрольної роботи, підготовка презентації. Перевірка навиків візуалізації. (40 балів)
2. Підсумкове тестування. (20 балів)
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100-88 балів - атестований з оцінкою «відмінно» - Високий рівень: здобувач освіти демонструє поглиблене володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, системні знання, вміння і навички їх практичного застосування. Освоєні знання, вміння і навички забезпечують можливість самостійного формулювання цілей та організації навчальної діяльності, пошуку та знаходження рішень у нестандартних, нетипових навчальних і професійних ситуаціях. Здобувач освіти демонструє здатність робити узагальнення на основі критичного аналізу фактичного матеріалу, ідей, теорій і концепцій, формулювати на їх основі висновки. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку, самостійної науково-дослідної діяльності, що реалізується за підтримки та під керівництвом викладача. 87-71 балів - атестований з оцінкою «добре» - Достатній рівень: передбачає володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на підвищеному рівні, усвідомлене використання знань, умінь і навичок з метою розкриття суті питання. Володіння частково-структурованим комплексом знань забезпечує можливість їх застосування у знайомих ситуаціях освітнього та професійного характеру. Усвідомлюючи специфіку задач та навчальних ситуацій, здобувач освіти демонструє здатність здійснювати пошук та вибір їх розв’язання за поданим зразком, аргументувати застосування певного способу розв’язання задачі. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку. 70-50 балів - атестований з оцінкою «задовільно» - Задовільний рівень: окреслює володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на середньому рівні, часткове усвідомлення навчальних і професійних задач, завдань і ситуацій, знання про способи розв’язання типових задач і завдань. Здобувач освіти демонструє середній рівень умінь і навичок застосування знань на практиці, а розв’язання задач потребує допомоги, опори на зразок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативність та евристичність, домінування мотивів обов’язку, неусвідомлене застосування можливостей для саморозвитку. 49-00 балів - атестований з оцінкою «незадовільно» - Незадовільний рівень: свідчить про елементарне володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, загальне уявлення про зміст навчального матеріалу, часткове використання знань, умінь і навичок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативно-прагматичний інтерес.
Рекомендована література: 1. OpenIntro Statistics - Fourth Edition. David M. Diez, Harvard School of Public Health. Christopher D. Barr, Harvard School of Public Health. Link: https://www.openintro.org/
2. Черняк О.І.. Інтелектуальний аналіз даних: Підручник / О.І. Черняк, П.В. Захарченко ; Київ. нац. ун-т ім. Т. Шевченка. — К. : Знання, 2014. — 599 с.
3. Ситник В.Ф. Системи підтримки прийняття рішень: Навч.посібник / В.Ф. Ситник - К.:КНЕУ, 2004. – 614 с
4. Бахрушин В.Є. Методи аналізу даних: навч. посіб. для студентів / В. Є. Бахрушин - Запоріжжя: КПУ, 2011. – 268 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).