Study program: 122 Computer Science
Degree: Bachelor
Type of module: lectures, practical work
Lecturer: Assoc. Prof., PhD Oleh Zolotukhin / доцент, к.т.н. Олег Золотухін
Language: English
Credit Points: 3 ECTS
Description:
Обов’язкова дисципліна професійно-практичної підготовки за освітньо-професійною програмою «Штучний інтелект» містить модулі: Змістовий модуль 1. Основи обробки даних на Python Тема 1. Основні поняття обробки даних. Елементи мови програмування Python Тема 2. Бібліотека NumPy. Створення масивів NumPy, арифметичні операції над масивами NumPy. Арифметичні операції над матрицями, індексування, агрегування, транспонування та зміна форми матриць Тема 3. Статистична обробка даних за допомогою Python Тема 4. Попередня обробка даних у бібліотеці Pаndаѕ. Засоби завантаження даних у бібліотеці Pаndаѕ, засоби підготовки даних до обробки Тема 5. Обробка даних у бібліотеці Pandas. Робота з часовими рядами Тема 6. Візуальне представлення даних. Основні види та способи представлення даних, їх особливості, переваги та недоліки. Підбір інструментів і засобів представлення даних Тема 7. Візуалізація за допомогою бібліотеки Matplotlib. Прості лінійні графіки. Налаштування графіки Змістовий модуль 2. Методи інтелектуальної обробки даних за допомогою Python Тема 8. Основи інтелектуального аналізу даних. Класифікація методів і алгоритмів інтелектуального аналізу даних Тема 9. Елементи машинного навчання. Категорії машинного навчання. Приклади прикладних задач машинного навчання Тема 10. Методи машинного навчання без викладача. Типи машинного навчання без викладача. Проблеми машинного навчання без викладача Тема 11. Методика машинного навчання з викладачем. Алгоритми машинного навчання з викладачем Тема 12. Текстові дані.
Mandatory discipline of professional and practical training under Educational Professional Program «Artificial Intelligence», contains modules: Content module 1. Basics of Data Processing with Python Topic 1. Basic concepts of data processing. Elements of the Python programming language Topic 2. The NumPy library. Creation of NumPy arrays, arithmetic operations on NumPy arrays. Arithmetic operations on matrices, indexing, aggregation, transposition and changing the form of matrices Topic 3. Statistical processing of data using Python Topic 4. Data preprocessing in the Pаndаѕ library. Data loading tools in the Pаndаѕ library, data preparation tools for processing Topic 5. Data processing in the Pandas library. Working with time series Topic 6. Visual presentation of data. The main types and methods of data presentation, their features, advantages and disadvantages. Selection of tools and data presentation tools Topic 7. Visualization using the Matplotlib library. Simple line graphs. Graphics settings Content module 2. Methods for intelligent data processing using Python Topic 8. Fundamentals of intelligent data analysis. Classification of methods and algorithms of intelligent data analysis Topic 9. Elements of machine learning. Categories of machine learning. Examples of applied machine learning problems Topic 10. Methods of machine learning without a teacher. Types of machine learning without a teacher. Problems of machine learning without a teacher Topic 11. Methods of machine learning with a teacher. Machine learning algorithms with a teacher Topic 12. Text data