Назви змістових модулів і тем

Кількість годин

Оцінювання

усього

л

пр

с.р.

Змістовий модуль 1. Інструментальні засоби для розв’язання задач прогнозування

Тема 1. Вступ до Data Science. Знайомство з бібліотекою Numpy

14

2

2

10

20

Тема 2. Лінійна алгебра і статистика

14

2

2

10

30

Тема 3. Знайомство з бібліотекою Pandas

14

2

2

10

20

Тема 4. Візуалізація даних

18

4

4

10

30

Разом за модулем 1

60

10

10

40

100

Змістовий модуль 2.  Методи аналізу та прогнозування

Тема 1. Exploratory Data Analysis (EDA) та очищення даних

14

2

2

10

20

Тема 2. Пошук і видалення пропущених значень

14

2

2

10

30

Тема 3. Задача прогнозування. Лінійна регресія. Градієнтний спуск

14

2

2

10

20

Тема 4. Інші типи регресії

18

4

4

10

30

Разом за модулем 2

60

10

10

40

100

Усього годин

120

20

20

80

Навчальна робота

(М1 + М2)/2*0,7 ≤ 70

Екзамен

30

Всього за курс

(Навчальна робота + екзамен) ≤ 100

Курсовий проект