- Main
- Conference
- Digital Education: A New Reality
- Prakticheskii opyt obucheniia metodam intellektual...
Prakticheskii opyt obucheniia metodam intellektual'nogo analiza na platforme Python Anaconda
Proceeding


- Published in:
- All-Russian Scientific and Methodological Conference «Digital Education: A New Reality»
- Authors:
- Amandos D. Tulegulov 1 , Vladimir S. Eshpanov 1 , Asylkhan Ismailov 1 , Ainur T. Serikpai 1 , Ainur A. Abdikerimova 1 , Milena V. Sarsembai 2
- Work direction:
- Лучшие практики обучения по предметной области «Информатика» с использованием цифровой образовательной среды с последующей диссеминацией позитивного опыта
- Pages:
- 197-200
- Received: 17 November 2020
- Rating:
- Article accesses:
- 2229
- Published in:
- РИНЦ
1 Kazakhskii universitet tekhnologii i biznesa
2 Kidderminsterskoe uchebnoe zavedenie
2 Kidderminsterskoe uchebnoe zavedenie
- APA
For citation:
Tulegulov A. D., Eshpanov V. S., Ismailov A., Serikpai A. T., Abdikerimova A. A., & Sarsembai M. V. (2020). Prakticheskii opyt obucheniia metodam intellektual'nogo analiza na platforme Python Anaconda. Digital Education: A New Reality, 197-200. Чебоксары: PH "Sreda".
- ВКонтакте
- РћРТвЂВВВВВВВВнокласснРСвЂВВВВВВВВРєРСвЂВВВВВВВВ
- РњРѕР№ Р В Р’В Р РЋРЎв„ўР В Р’В Р РЋРІР‚ВВВВВВВВРЎР‚
Abstract
В статье представлены краткие результаты практического опыта обучения методам интеллектуального анализа на платформе Pyton Anaconda. Приведены конкретные скрипты, на основе которых сделаны выводы, которые позволяют утверждать об эффективности применения методов интеллектуального анализа на практических занятиях по дисциплине «Информатика». В результате авторы получили достаточно полную модель, на основе которой возможно дальнейшее прогнозирование поведения объектов исследования в различных ситуациях, что в свою очередь доказывает, что в процессе формирования понимания значимости развития цифровых навыков огромную роль играют практики, демонстрирующие конкретные результаты.
References
- 1. Барсегян А.А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко [и др.]. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.
- 2. Делаем проект по машинному обучению на Python. Ч. 1 / NIX Solutions corporate blog / Habr [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/nix/blog/425253/
- 3. Плас Дж. Вандер. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. – СПб.: Питер, 2018. – 576 с.
- 4. A Complete Machine Learning Walk-Through in Python: Part Three [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://towardsdatascience.com/
- 5. Witten I.H. Data Mining: practical machine learning tools and techniques / I.H. Witten, Eibe Frank. – 2nd ed. p. cm. – (Morgan Kaufmann series in data management systems).
Documents
Full text (RUS)
303.73KbLinks
Digest
https://phsreda.com/en/action/10235/infoExport citation
BibTex
.bib
Comments(0)