Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКопняк, В. Є.uk
dc.contributor.authorКобилянська, І. М.uk
dc.contributor.authorKopniak, V.en
dc.contributor.authorKobylyanska, I.en
dc.date.accessioned2025-07-24T11:19:21Z
dc.date.available2025-07-24T11:19:21Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationКопняк В. Є., Кобилянська І. М. Розвиток компетентностей студентів з інтелектуального аналізу часових рядів з використанням платформи Kaggle // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21738.uk
dc.identifier.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47291
dc.description.abstractПроаналізовано можливості використання платформи Kaggle для розвитку компетентностей студентів у галузі інтелектуального аналізу часових рядів. Розглянуто ключові функції та ресурси, які пропонує платформа. Охарактеризовано датасети та програми-ноутбуки. Наведено приклади задач, розв’язання яких дозволить здобувачам вищої освіти краще розвинути свої навички з інтелектуального аналізу часових рядів.uk
dc.description.abstractThe possibilities of using the Kaggle platform for developing students' competencies in the field of time series analysis have been analyzed. Key features and resources offered by the platform are considered. Datasets and program notebooks are characterized. Examples of tasks are provided, the solutions of which will allow higher education students to better develop their skills in time series analysis.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21738
dc.subjectкомпетентності студентів у галузі інформаційнихї технологійuk
dc.subjectінтелектuk
dc.subjectаналіз часових рядівuk
dc.subjectдатасетuk
dc.subjectноутбук на Pythonuk
dc.subjectstudents' competencies in information technologyen
dc.subjecttime series analysisen
dc.subjectKaggleen
dc.subjectdataseten
dc.subjectPython notebooken
dc.titleРозвиток компетентностей студентів з інтелектуального аналізу часових рядів з використанням платформи Kaggleuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc378.147+004.9
dc.relation.referencesПлатформа Kagglе. Про датасети. URL: https://www.kaggle.com/docs/datasets.uk
dc.relation.referencesПлатформа Kagglе. Як використовувати Kaggle Notebooks. URL: https://www.kaggle.com/docs/notebooks.uk
dc.relation.referencesМокін В. Б., Дратований М. В. Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних : електронний навчальний посібник комбінованого (локального та мережевого) використання. Вінниця: ВНТУ, 2024. 258 с.uk
dc.relation.referencesКопняк В.Є., Мокін В.Б. Дослідження проблем із гетероскедастичністю даних моніторингу якості атмосферного повітря. Матеріали LII науково-технічної конференції підрозділів Вінницького національного технічного університету (НТКП ВНТУ–2023), Вінниця, 21 – 23 червня 2023 р. Збірник наукових праць [Електронний ресурс], https://press.vntu.edu.ua/index.php/vntu/catalog/view/788/1373/2632-1, Вінниця: ВНТУ, 2023. (PDF, 3076 с.) ISBN 987-966-641-942-5, С. 320-324uk
dc.relation.referencesШмундяк Д. О., Копняк В. Є. Метод ідентифікації локальних аномалій значень показників стану довкілля з використанням декомпозиції на півхвилі, Вісник Вінницького політехнічного інституту, вип. 1, с. 88–100, Лют. 2024, DOI https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-172-1-88-100.uk
dc.relation.referencesMokin Vitalii. Kopniak Volodymyr. Kaggle Notebook “Air State Analysis: Comparison of ARIMA and GARCH models”, 2023. URL: https://www.kaggle.com/code/vbmokin/air-state-analysis-comparison-of-arima-andgarch.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію