Основи Data Science. Практикум

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКулаковський, Леонід Ярославович
dc.date.accessioned2026-10-05T12:58:45Z
dc.date.available2026-10-05T12:58:45Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractВикладено системний підхід до виконання циклу практичних робіт з дисципліни «Основи Data Science», що включає теоретичні відомості, детальний порядок виконання завдань, приклади реалізації програмного коду та варіанти індивідуальних завдань для поетапного опанування сучасних методів аналізу даних. Особливу увагу приділено формуванню практичних навичок роботи з мовою програмування Python, обробці та аналізу експериментальних даних, використанню основних бібліотек Data Science (NumPy, Pandas, SciPy), а також засобам візуалізації результатів за допомогою Matplotlib і Seaborn. Розглянуто повний цикл роботи з даними – від створення та обробки базових структур даних до виконання інженерного аналізу, математичного моделювання та інтерпретації результатів. Значну увагу приділено практичним задачам, пов’язаним із аналізом режимів роботи електротехнічних систем, що дозволяє сформувати компетенції інженера-аналітика в умовах цифровізації та розвитку інтелектуальних технологій. Навчальний посібник призначений для здобувачів вищої освіти спеціальності G3 «Електрична інженерія» освітньої програми «Інжиніринг інтелектуальних електротехнічних та мехатронних комплексів», а також може бути корисним для інженерів і фахівців, які застосовують методи аналізу даних у технічних системах.
dc.description.abstractotherThis manual presents a systematic approach to completing a series of practical assignments in the course “Fundamentals of Data Science.” It provides theoretical background, detailed instructions, code examples, and individual assignment options designed to support the progressive mastery of modern data analysis methods. Particular emphasis is placed on developing practical skills in Python programming, processing and analysing experimental data, using core data science libraries (NumPy, Pandas, and SciPy), and visualising results with Matplotlib and Seaborn. The manual covers the complete data analysis workflow, from creating and processing basic data structures to conducting engineering analysis, mathematical modelling, and interpreting results. Considerable attention is devoted to practical problems involving the analysis of operating conditions in electrical engineering systems, helping students develop the competencies required of engineering analysts in the context of digitalisation and advances in intelligent technologies. The manual is intended for students pursuing degrees in speciality G3 “Electrical Engineering” under the educational programme “Engineering of Intelligent Electrical and Mechatronic Complexes.” It may also be useful to engineers and other professionals who apply data analysis methods to technical systems.
dc.format.extent170 с.
dc.identifier.citationКулаковський, Л. Я. Основи Data Science [Електронний ресурс] : практикум : навч. посіб. для здобувачів ступеня бакалавра за освітньою програмою «Інжиніринг інтелектуальних електротехнічних та мехатронних комплексів» спец. G3 Електрична інженерія / Л. Я. Кулаковський ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Електрон. текст. дані (1 файл: 2,32 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026. – 170 с. – Назва з екрана.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83699
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectData Science
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectінтерпретація результатів
dc.subjectвізуалізація
dc.subjectPython
dc.subjectJupyter Notebook
dc.subjectPandas
dc.subjectMatplotlib
dc.subjectNumPy
dc.subjectSeaborn
dc.subject.udc621.311
dc.titleОснови Data Science. Практикум
dc.typeLearning Object

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Data_Science_Praktykum.pdf
Розмір:
2.32 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Навчально-методичні матеріали (АЕМК)