Файл: Практику (вид практики) Научноисследовательская работа (тип практики).docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 28.03.2024
Просмотров: 273
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение……………………………………………………………………………………………....5
Понятие интеллектуального анализа данных…………………………………………………..6
Технологии интеллектуального анализа данных……………………………………………….7
Заключение………………………………………………………………………………………….11
Список литературы…………………………………………………………………………………12
Понятие интеллектуального анализа данных
, статистика, поиск информации, хранилище данных, распознавание образов, алгоритмы и высокопроизводительные вычисления. Поскольку это область, в значительной степени управляемая приложениями, междисциплинарный характер, как правило, очень важен. Исследования и разработки в области интеллектуального анализа данных и его приложений оказались весьма полезными для его реализации. Мы увидим основные технологии, используемые в интеллектуальном анализе данных .
Машинное обучение
У него есть основная область исследований, которая сосредоточена на компьютерных программах, которые будут автоматически обучаться на основе заданных входных данных и принимать разумные решения. Между машинным обучением и интеллектуальным анализом данных есть сходства и взаимосвязи. Для подходов к классификации и кластеризации машинное обучение часто применяется для прогнозирования точности. Типичные проблемы машинного обучения, которые используются в майнинге:
Контролируемое обучение, которое использует метки классов для прогнозирования информации.
Неконтролируемое обучение не использует метки классов, подобные кластеризации, но оно будет обнаруживать новые классы в данных.
Обучение с получателем изменит границы между двумя классами и будет использовать как помеченные, так и неразмеченные примеры.
Активное обучение попросит пользователя пометить классы, которые могут быть из немаркированных примеров. Это оптимизирует обучение, получая данные от пользователя.
Поиск информации
Этот метод ищет информацию в документе, который может быть текстовым, мультимедийным или находиться в Интернете. Он имеет две основные характеристики:
Искомые данные не структурированы
Запросы формируются по ключевым словам, не имеющим сложной структуры.
Наиболее широко используемым подходом к поиску информации является вероятностная модель. Поиск информации в сочетании с методами интеллектуального анализа данных используется для выявления любой соответствующей темы в документе или сети.
Использование: в сети доступно и передается большое количество данных, как текстовых, так и мультимедийных, из-за быстрого роста цифровизации, включая государственный сектор, здравоохранение и многие другие. Поиск и анализ породили много проблем, и, следовательно, поиск информации становится все более важным.
Статистика
Интеллектуальный анализ данных имеет неотъемлемую связь со статистикой. Он изучает коллекцию
, а интерпретация выполняет анализ и помогает визуализировать представление данных. Статистическая модель используется для классов данных и моделирования данных. Он описывает поведение объекта в классе и его вероятность. Статистические модели являются результатом задач интеллектуального анализа данных, таких как классификация и характеристика данных. Или мы можем использовать задачу майнинга поверх статистических моделей.
Статистику можно использовать для моделирования шума и отсутствующих значений данных. Инструменты для прогнозирования, предсказания или обобщения данных могут быть использованы статистикой. Статистика полезна для анализа шаблонов. После разработки модели классификации статистическая гипотеза используется для проверки. Гипотетический тест принимает решения, используя тестовые данные. Результат является статистически значимым, если он не может быть получен случайно.
Когда статистическая модель используется для большого набора данных, это увеличивает стоимость сложности. Когда интеллектуальный анализ данных используется для обработки больших объемов данных в режиме реального времени и потоковых данных, затраты на вычисления резко возрастают.
Система баз данных и хранилище данных
Системы баз данных используются в языках запросов, обработке запросов, оптимизации и моделях данных. Последние возможности анализа данных системы баз данных, использующие методы интеллектуального анализа данных и хранения данных. Хранилище данных объединяет данные из нескольких источников (разнородных) и собирает исторические данные за различные периоды времени. Это упрощает работу с кубами данных в многомерной базе данных. OLAP упрощает работу с многомерной базой данных. Задача интеллектуального анализа данных используется для расширения существующих требований к системе баз данных, что расширит возможности и улучшит сложные требования пользователей.
Заключение
Интеллектуальный анализ информации, также известный как интеллектуальный анализ данных, включает в себя сбор и анализ соответствующих данных для их преобразования в соответствии с заданными стандартами. Технология интеллектуального анализа данных помогает компаниям находить конкретную информацию о своих существующих и потенциальных клиентах, которая наиболее актуальна для них.
Компании из разных отраслей используют инструменты и методы интеллектуального анализа информации для эффективного использования исторических данных. Данные в необработанном виде не дают много информации.
Таким образом, предприятия должны преобразовывать огромные объемы необработанных данных в осмысленные идеи, чтобы оставаться конкурентоспособными. Они могут использовать эту информацию для принятия решений о маркетинге, инвестициях и методах управления.
СПРАВКА1
Дана: Евдокимову Владимиру Юрьевич в том, что
(Ф.И.О. обучающегося полностью)
он(а) действительно проходил(а) производственную практику (научно-исследовательская
(наименование вида и типа практики)
работа) 1 семестр 4 недели в__ Общество с ограниченной ответственностью «БИОГАЛАКТИКА»___________________________________________________________
(количество недель) (наименование Профильной организации)
_____________________________________________________________________________________________
с «__» _______________ 20__ г. по «__» _______________ 20__ г.
Обучающийся Евдокимов Владимир Юрьевич_______________ успешно прошел(а)
(фамилия, инициалы обучающегося)
инструктаж по соблюдению правил противопожарной безопасности, правил охраны труда, техники безопасности, санитарно-эпидемиологических правил и гигиенических нормативов, после чего был(а) допущен(а) к выполнению определенных индивидуальным заданием видов работ, связанных с будущей профессиональной деятельностью.
К должностным обязанностям и поставленным задачам в соответствии с индивидуальным заданием практикант относился добросовестно, проявляя интерес к работе. Порученные задания выполнил в полном объеме в установленные программой практики сроки.
«___» _____________ 20__ г.
Аттестационный лист
____________Евдокимова Евгения Юрьевича__________________________________________,
(Ф.И.О. обучающегося)
обучающий(ая)ся _______1_________ курса заочной формы обучения
(указать курс) (очной, очно-заочной, заочной)
группы ОМП-12211МОуит по направлению подготовки/специальности09.04.03 Прикладная___
(шифр группы) (код, наименование направления
информатика, профиль/ специализация Управление информационными технологиями в
подготовки/ специальности) (наименование профиля/ специализации)
организации, успешно прошел(ла) производственную практику (научно-исследовательскую
(наименование вида и типа практики)
работу)____________________________________________________________________________
с «____» _________ 20_ года по «____» _________ 20_ года в Профильной организации:
___________Общество с ограниченной ответственностью «БИОГАЛАКТИКА»_____________,
(наименование учебных, учебно-производственных мастерских, лабораторий, учебно-опытных хозяйств, учебных полигонов, учебных баз практики и иных структурных подразделений образовательной организации)
_____ _____________________________________________________________________________
(юридический адрес)
Индивидуальное задание обучающимся (нужное отметить ):
Владение материалом (нужное отметить ):
Обучающийся:
Задачи, поставленные на период прохождения практики, обучающимся (нужное отметить ):
Спектр выполняемых обучающимся функций в период прохождения практики профилю соответствующей образовательной программы (нужное отметить ):
Ответы на практические кейсы-задачи, необходимые для оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, обучающийся (нужное отметить ):
Оформление обучающимся отчета по практике (нужное отметить ):
Машинное обучение
У него есть основная область исследований, которая сосредоточена на компьютерных программах, которые будут автоматически обучаться на основе заданных входных данных и принимать разумные решения. Между машинным обучением и интеллектуальным анализом данных есть сходства и взаимосвязи. Для подходов к классификации и кластеризации машинное обучение часто применяется для прогнозирования точности. Типичные проблемы машинного обучения, которые используются в майнинге:
Контролируемое обучение, которое использует метки классов для прогнозирования информации.
Неконтролируемое обучение не использует метки классов, подобные кластеризации, но оно будет обнаруживать новые классы в данных.
Обучение с получателем изменит границы между двумя классами и будет использовать как помеченные, так и неразмеченные примеры.
Активное обучение попросит пользователя пометить классы, которые могут быть из немаркированных примеров. Это оптимизирует обучение, получая данные от пользователя.
Поиск информации
Этот метод ищет информацию в документе, который может быть текстовым, мультимедийным или находиться в Интернете. Он имеет две основные характеристики:
Искомые данные не структурированы
Запросы формируются по ключевым словам, не имеющим сложной структуры.
Наиболее широко используемым подходом к поиску информации является вероятностная модель. Поиск информации в сочетании с методами интеллектуального анализа данных используется для выявления любой соответствующей темы в документе или сети.
Использование: в сети доступно и передается большое количество данных, как текстовых, так и мультимедийных, из-за быстрого роста цифровизации, включая государственный сектор, здравоохранение и многие другие. Поиск и анализ породили много проблем, и, следовательно, поиск информации становится все более важным.
Статистика
Интеллектуальный анализ данных имеет неотъемлемую связь со статистикой. Он изучает коллекцию
, а интерпретация выполняет анализ и помогает визуализировать представление данных. Статистическая модель используется для классов данных и моделирования данных. Он описывает поведение объекта в классе и его вероятность. Статистические модели являются результатом задач интеллектуального анализа данных, таких как классификация и характеристика данных. Или мы можем использовать задачу майнинга поверх статистических моделей.
Статистику можно использовать для моделирования шума и отсутствующих значений данных. Инструменты для прогнозирования, предсказания или обобщения данных могут быть использованы статистикой. Статистика полезна для анализа шаблонов. После разработки модели классификации статистическая гипотеза используется для проверки. Гипотетический тест принимает решения, используя тестовые данные. Результат является статистически значимым, если он не может быть получен случайно.
Когда статистическая модель используется для большого набора данных, это увеличивает стоимость сложности. Когда интеллектуальный анализ данных используется для обработки больших объемов данных в режиме реального времени и потоковых данных, затраты на вычисления резко возрастают.
Система баз данных и хранилище данных
Системы баз данных используются в языках запросов, обработке запросов, оптимизации и моделях данных. Последние возможности анализа данных системы баз данных, использующие методы интеллектуального анализа данных и хранения данных. Хранилище данных объединяет данные из нескольких источников (разнородных) и собирает исторические данные за различные периоды времени. Это упрощает работу с кубами данных в многомерной базе данных. OLAP упрощает работу с многомерной базой данных. Задача интеллектуального анализа данных используется для расширения существующих требований к системе баз данных, что расширит возможности и улучшит сложные требования пользователей.
Заключение
Интеллектуальный анализ информации, также известный как интеллектуальный анализ данных, включает в себя сбор и анализ соответствующих данных для их преобразования в соответствии с заданными стандартами. Технология интеллектуального анализа данных помогает компаниям находить конкретную информацию о своих существующих и потенциальных клиентах, которая наиболее актуальна для них.
Компании из разных отраслей используют инструменты и методы интеллектуального анализа информации для эффективного использования исторических данных. Данные в необработанном виде не дают много информации.
Таким образом, предприятия должны преобразовывать огромные объемы необработанных данных в осмысленные идеи, чтобы оставаться конкурентоспособными. Они могут использовать эту информацию для принятия решений о маркетинге, инвестициях и методах управления.
Список литературы
-
Айзек М.П. Графика, формулы, анализ данных в Excel. Пошаговые примеры / М.П. Айзек. — СПб.: Наука и техника, 2019. — 384 c. -
Гашев С. Н. Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе Statistica. — М.: Юрайт. 2020. 208 с. -
Козлов А.Ю. Статистический анализ данных в MS Excel: Учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — М.: Инфра-М, 2018. — 80 c. -
Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных: Учебное пособие / А.П. Кулаичев. — М.: Форум, 2018. — 160 c. -
Макшанов А.В. Технологии интеллектуального анализа данных: Учебное пособие / А.В. Макшанов, А.Е. Журавлев. — СПб.: Лань, 2018. — 212 c. -
Миркин Б. Г. Введение в анализ данных. — М.: Юрайт. 2020. 175 с. -
Мхитарян В. С. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных. — М.: Юрайт. 2020. 491 с. -
Ниворожкина Л.И. Статистические методы анализа данных: Учебник / Л.И. Ниворожкина, С.В. Арженовский, А.А. Рудяга. — М.: Риор, 2018. — 320 c. -
Панкратова Е.В. Анализ данных в программе SPSS для начинающих социологов / Е.В. Панкратова, И.Н. Смирнова, Н.Н. Мартынова. — М.: Ленанд, 2018. — 200 c. -
Салин В. Н., Чурилова Э. Ю. Статистический анализ данных цифровой экономики в системе "Statistica". Учебно-практическое пособие. — М.: КноРус. 2019. 240 с. -
Сидняев Н. И. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных. — М.: Юрайт. 2020. 496 с. -
Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных / В.М. Симчера. — М.: Финансы и статистика, 2018. — 400 c.
| Дата: _________ | _________ ___________________ (подпись) (ФИО обучающегося) | | ||
| | |
| ||
| | | от Евдокимова Владимира Юрьевича (Ф.И.О. ответственного лица от Профильной организации) | ||
СПРАВКА1
Дана: Евдокимову Владимиру Юрьевич в том, что
(Ф.И.О. обучающегося полностью)
он(а) действительно проходил(а) производственную практику (научно-исследовательская
(наименование вида и типа практики)
работа) 1 семестр 4 недели в__ Общество с ограниченной ответственностью «БИОГАЛАКТИКА»___________________________________________________________
(количество недель) (наименование Профильной организации)
_____________________________________________________________________________________________
с «__» _______________ 20__ г. по «__» _______________ 20__ г.
Обучающийся Евдокимов Владимир Юрьевич_______________ успешно прошел(а)
(фамилия, инициалы обучающегося)
инструктаж по соблюдению правил противопожарной безопасности, правил охраны труда, техники безопасности, санитарно-эпидемиологических правил и гигиенических нормативов, после чего был(а) допущен(а) к выполнению определенных индивидуальным заданием видов работ, связанных с будущей профессиональной деятельностью.
К должностным обязанностям и поставленным задачам в соответствии с индивидуальным заданием практикант относился добросовестно, проявляя интерес к работе. Порученные задания выполнил в полном объеме в установленные программой практики сроки.
| Ответственное лицо от Профильной организации М.П. (при наличии) | __Евдокимов В.Ю._ ________________ (Ф.И.О.) (подпись) |
«___» _____________ 20__ г.
Аттестационный лист
____________Евдокимова Евгения Юрьевича__________________________________________,
(Ф.И.О. обучающегося)
обучающий(ая)ся _______1_________ курса заочной формы обучения
(указать курс) (очной, очно-заочной, заочной)
группы ОМП-12211МОуит по направлению подготовки/специальности09.04.03 Прикладная___
(шифр группы) (код, наименование направления
информатика, профиль/ специализация Управление информационными технологиями в
подготовки/ специальности) (наименование профиля/ специализации)
организации, успешно прошел(ла) производственную практику (научно-исследовательскую
(наименование вида и типа практики)
работу)____________________________________________________________________________
с «____» _________ 20_ года по «____» _________ 20_ года в Профильной организации:
___________Общество с ограниченной ответственностью «БИОГАЛАКТИКА»_____________,
(наименование учебных, учебно-производственных мастерских, лабораторий, учебно-опытных хозяйств, учебных полигонов, учебных баз практики и иных структурных подразделений образовательной организации)
_____ _____________________________________________________________________________
(юридический адрес)
-
Заключение-анализ результатов освоения программы практики:
Индивидуальное задание обучающимся (нужное отметить ):
-
выполнено; -
выполнено не в полном объеме; -
не выполнено;
Владение материалом (нужное отметить ):
Обучающийся:
-
умело анализирует полученный во время практики материал; -
анализирует полученный во время практики материал; -
недостаточно четко и правильно анализирует полученный во время практики материал; -
неправильно анализирует полученный во время практики материал;
Задачи, поставленные на период прохождения практики, обучающимся (нужное отметить ):
-
решены в полном объеме; -
решены в полном объеме, но не полностью раскрыты; -
решены частично, нет четкого обоснования и детализации; -
не решены;
Спектр выполняемых обучающимся функций в период прохождения практики профилю соответствующей образовательной программы (нужное отметить ):
-
соответствует; -
в основном соответствует; -
частично соответствует; -
не соответствует;
Ответы на практические кейсы-задачи, необходимые для оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, обучающийся (нужное отметить ):
-
дает аргументированные ответы на вопросы; -
дает ответы на вопросы по существу; -
дает ответы на вопросы не по существу; -
не может ответить на вопросы;
Оформление обучающимся отчета по практике (нужное отметить ):
-
отчет о прохождении практики оформлен правильно; -
отчет о прохождении практики оформлен с незначительными недостатками; -
отчет о прохождении практики оформлен с недостатками; -
отчет о прохождении практики оформлен неверно;
