Детальная информация
Название | Модели и средства интеллектуального анализа данных при оценке результатов дистанционного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.04.02 - Информационные системы и технологии ; 09.04.02_04 - Системный анализ и оптимизация информационных систем и технологий |
---|---|
Авторы | Ерофеевский Игорь Алексеевич |
Научный руководитель | Нестеров Сергей Александрович |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2018 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | интеллектуальный анализ данных; дистанционное обучение; python; data science; кластеризация |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.04.02 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Ссылки | Отзыв руководителя; Рецензия |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-6536 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\59391 |
Дата создания записи | 11.12.2018 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Объект исследования: методы интеллектуального анализа данных, применимые к education data mining и данные для анализа в сфере образования. Цель работы: исследование и применение методов интеллектуального анализа данных к результатам дистанционного обучения. Магистерская работа состоит из трех глав. Первая глава посвящена базовым понятиям интеллектуального анализа данных (ИАД), задачам ИАД: классификации, кластеризации, поиску ассоциативных правил, а также методам и алгоритмам, которые позволяют решать эти задачи. Во второй главе рассматриваются базовые средства языка Python и дополнительных библиотек, которые помогают при решении задач интеллектуального анализа данных. Третья глава содержит практическую часть работы, где средствами ИАД решаются поставленные задачи.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 267
За последние 30 дней: 0