Деректерді талдау және визуализация
Сипаттама: Пән аясындағы тәжірибелік-бағытталған оқыту түрі деректерді интеллектуалды талдаудың маңызды кезеңін жүзеге асыруға мүмкіндік береді. Деректерді визуализациялау деректерден күтілетін нәтижелері мен талдауға жарамдылығының сәйкестігін бағалауға, бастапқы өңдеудің заңдылықтары мен қажетті процедуралары туралы гипотезаларды ұсынуға мүмкіндік береді. Бастапқы деректерді визуализациялау, бастапқы өңдеу нәтижелерін визуализациялау, аралық және соңғы нәтижелерді визуализациялау әдістері іске асырылатын болады.
Кредиттер саны: 5
Пререквизиты:
- Ақпараттық процесстерді талдау және модельдеу
Пәннің еңбек сыйымдылығы:
| Жұмыс түрлері | сағат |
|---|---|
| Дәрістер | 15 |
| Практикалық жұмыстар | |
| Зертханалық жұмыстар | 30 |
| СӨЖО | 75 |
| СӨЖ | 30 |
| Қорытынды бақылау нысаны | емтихан |
| Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны |
Компонент: Таңдау бойынша компонент
Цикл: Базалық пәндер
Мақсат
- Цели курса: познакомить докторантов с концепциями и методами анализа и методами визуализации; развить навыки использования новейшего программного обеспечения в сфере интеллектуального анализа данных для решения практических задач, получить опыт самостоятельного изучения и исследования.
Міндет
- Формирование теоретических знаний и практических базовых навыков сбора, хранения, обработки и анализа данных.
- Развитие навыков анализа данных для решения широкого круга задач, моделирования хранения и обработки данных, прогнозирования сложных показателей.
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
- Понимать теорию и основы хранения, обработки и анализа данных, расширенные инструменты для сбора, хранения, передачи и визуализации данных
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
- Уметь выбирать эффективные методы решения прикладных задач с использованием технологии Data Mining в области бизнес-аналитики и исследований.
- Уметь обрабатывать и анализировать большие объемы данных с помощью современного программного обеспечения
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
- выявить основные этические и юридические проблемы аналитики
- умение формировать представление о нестандартных подходах к решению задач и в поиске новых оригинальных идей и дизайнерских приемов с использованием технологии Data Mining в области научных исследований
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
- умение читать и переводить литературу по IT, работать с программными приложениями в сфере майнинга с английским интерфейсом
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
- навыки для получения новых знаний в области профессионального и дополнительного образования
Оқыту әдістері
При проведении учебных занятий предусматривается использование следующих образовательных технологий: - Технология научно-исследовательской деятельности - Технология учебно-исследовательской деятельности - Коммуникативные технологии (дискуссии, пресс-конференция, мозговой штурм, учебные дебаты и пр.) - Информационно-коммуникационные (в том числе дистанционные) технологии
Білім алушының білімін бағалау
Оқытушы ағымдағы бақылау жұмыстарының барлық түрлерін жүргізеді және академиялық кезеңде екі рет білім алушылардың ағымдағы үлгеріміне тиісті баға береді. Ағымдағы бақылау нәтижелері бойынша 1 және 2 рейтинг қалыптастырылады. Білім алушының оқу жетістіктері 100 балдық шкала бойынша бағаланады, Р1 және Р2 қорытынды бағасы ағымдағы үлгерім бағасынан орташа арифметикалық ретінде шығарылады. Академиялық кезеңде білім алушының жұмысын бағалауды пән бойынша тапсырмаларды тапсыру кестесіне сәйкес оқытушы жүзеге асырады. Бақылау жүйесі жазбаша және ауызша, топтық және жеке формаларды біріктіре алады.
| Кезең | Тапсырма түрі | Өлшем |
|---|---|---|
| 1 рейтинг | 0-100 | |
| 2 рейтинг | 0-100 | |
| Қорытынды бақылау | емтихан | 0-100 |
Жұмыс түрлері бойынша оқыту нәтижелерін бағалау саясаты
| Тапсырма түрі | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Өте жақсы | Жақсы | Қанағаттанарлық | Қанағаттанарлықсыз |
Бағалау нысаны
Пән бойынша білім алушының білімін қорытынды бағалау 100 баллдық жүйе бойынша жүзеге асырылады және:
- Емтиханда алынған нәтиженің 40%;
- Ағымдағы үлгерімнің 60% - ы.
Қорытынды бағаны есептеу формуласы:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
мұндағы, Р1, Р2-тиісінше бірінші, екінші рейтингті бағалаудың сандық эквиваленттері;
Э - емтихандағы бағаның сандық баламасы.
Қортынды әріптік бағасы және оның балдық сандық эквиваленті:
Төрт балдық жүйе бойынша цифрлық баламаға сәйкес келетін білім алушылардың оқу жетістіктерін бағалаудың әріптік жүйесі:
| Әріптік жүйе бойынша бағалар | Балдардың сандық эквиваленті | Балдар (%-тік құрамы) | Дәстүрлі жүйе бойынша бағалар |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Өте жақсы |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Жақсы |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Қанағаттанарлық |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Қанағаттанарлықсыз |
| F | 0 | 0-24 |
Дәріс сабақтарының тақырыптары
Негізгі әдебиет
- Han J. Data Mining: Concepts and Techniques The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems (Selected Titles) 212 y. p.740
- J. Godfrey. Methods for Data Science: III - Data Visualization and R, Lulu.com (November 25, 2015).-362 p. ISBN-13: 978-1329714878
Қосымша әдебиеттер
- Charles D. Hansen and Chris R. Johnson, Visualization Handbook, Academic Press, 2004.
- V.M. Sue, M.T.Griffin. Data Visualization & Presentation With Microsoft Office, SAGE Publicationc, Inc., 2016.-337p. ISBN-13: 978-1483365152.
