Методології дослідження даних (ВПК)
Тип: На вибір студента
Кафедра: системного проектування
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 8 | 5 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 8 | 32 | доцент Ляшкевич В. Я. | ФеП-42 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 8 | 32 | ФеП-42 | Юзевич В. М., доцент Ляшкевич В. Я. |
Опис навчальної дисципліни
Навчальну дисципліну розроблено таким чином, щоб надати учасникам необхідні знання, обов’язкові для того, щоб оволодіти базовими поняттями даних, особливості використанням даних, використанням технологій роботи з даними та технології і методології дослідження даних та розв’язувати різні задачі в області науки про дані та систем штучного інтелекту. У дисципліні представлено огляд базових інструментів роботи з даними, знаннями, засобами, які потрібні для вирішення типових завдань при використанні, налаштуванні середовищ та технологій роботи з даними для вирішення проблем в галузі науки про дані.
Рекомендована література
- 1. Christopher M. Bishop (2018) Pattern Recognition and Machine Learning, 738p.
- 2. Sarah Guido (2016) Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, 400p.
- 3. EMC Education Services (2015) Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data, 432p.
- 4. Cole Nussbaumer Knaflic (2015) Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals, 288p.
- 5. Peter Bruce (2017) Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts, 298p