Навчання > Основи аналітичних систем (105 Прикладна фізика та наноматеріали. ОП Комп’ютерні технології у прикладній фізиці)

Основи аналітичних систем (105 Прикладна фізика та наноматеріали. ОП Комп’ютерні технології у прикладній фізиці)

Тип: На вибір студента

Кафедра: загальної фізики

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
85Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
832

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
832

Опис навчальної дисципліни

Дисципліну присвячено принципам побудови, структури, технологіям розробки та організації аналітичних систем. Розглянуто розвиток аналітичних та експертних систем, зокрема, як складової Business Іntelligence, принципи виявлення та структуризації інформації знань на мові Python. Висвітлено принципи роботи складових аналітичних систем та можливості їхнього застосування. Розглянуто принцип роботи, структуру та можливості реалізації на Python нейромереж.

Мета: здобуття навиків роботи з аналітичними системами, що базуються на алгоритмах класифікації, регресії та кластеризації і розуміння принципів роботи та структури нейромереж.

Цілі: навчити студентів розуміти основні алгоритми аналізу даних і їх практичного використання для задач класифікації, кластеризації та регресії; аналізувати дані та будувати моделі за допомогою Python і його бібліотек, у тому числі використання та створення нейромереж.

Рекомендована література

Базова:

  1. Маттес Е. Пришвидшений курс Python. – Видавництво Старого Лева, 2021. – 600 с.
  2. McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython 2nd Edition . – O’Reilly, 2017. – 524 p.
  3. Lutz M. Learning Python – Published by O’Reilly Media, Inc. – 2013. – 1320 p.
  4. Антоненко В.М., Мамченко С.Д., Рогушин Ю.В. Сучасні інформаційні системи і технології: управління знаннями: навч. посібник. – Ірпінь: Національний університет ДПС України, 2016. – 212 с.
  5. Воронін А.М., Зіатдінов Ю.К., Климова А.С. Інформаційні системи прийняття рішень: навч. посібник. − К. : НАУ-друк, 2009. – 136 с.
  6. Павлиш В.А., Гліненко Л.К. Основи інформаційних технологій і систем: навч. посібник. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2013. − 500 с.
  7. Субботін С.О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: навч. посібник. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. – 341 с.

Допоміжна:

  1. Морзе Н.В., Піх О.З. Інформаційні системи: навч. посібник / за наук. ред. Н.В. Морзе. – Івано-Франківськ, «Лілея-НВ», 2015. – 384 с.
  2. Литвин В.В., Пасічник В.В., Яцишин Ю.В. Інтелектуальні системи. – Новий Світ, – 2012. – 406 с.
  3. Федорчук Є.Н. Програмування систем штучного інтелекту. Експертні системи: навч. посібник. – Національний ун-т «Львівська політехніка». – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2012. – 165 c.
  4. Дорошенко А.Ю., Погорілий С.Д., Дорогий Я.Ю., Глушко Є.В. Програмування числових методів мовою Python: навч. посібник / за ред. А.В. Анісімова. – К. : Видавничо-поліграфічний центр “Київський університет”, 2013. – 463 с.

Інформаційні ресурси:

  1. https://pythonguide.rozh2sch.org.ua/
  2. https://docs.python.org/
  3. https://wiki.python.org
  4. http://www.wikipedia.org
  5. http://docs.scipy.org/

Силабус: навчальна дисципліна «Основи аналітичних систем»

Завантажити силабус