Програмна реалізація чисельних методі розв’язку прикладних задач мовою Python
| dc.contributor.author | Корчага Тетяна Анатоліївна | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-28T10:15:57Z | |
| dc.date.available | 2025-10-28T10:15:57Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | ВИПУСКНА КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА | |
| dc.description.abstract | Випускна кваліфікаційна робота присвячена дослідженню можливостей чисельних методів для аналізу великих обсягів даних формату CSV на Python. Виконано огляд основних концепцій таких як: апроксимація, збіжність, стійкість та складність. Теоретично обґрунтовано вплив чисельних методів на еволюцію прикладної математики та їх застосуванню в різних наукових і технічних галузях. Висвітлено потенціал мови програмування Python як інструменту для реалізації чисельних методів. Описано фундаментальні принципи програмування на Python, а також функціонування програмних компонентів між собою. Наведено детальний аналіз датасету та його дослідження методами: найменших квадратів для лінійної регресії, знаходження коефіцієнтів кореляції Пірсона з візуалізацією результатів за допомогою теплокарти, а також згруповано компоненти для факторного аналізу і кластеризації даних. Кожен з розглянутих методів ілюстровано конкретними прикладами, що демонструють їхню практичну значущість. Ключові слова: чисельні методи, моделювання, аналіз даних, лінійна регресія, кореляція, датасет, кластери, нормалізація. | uk |
| dc.description.abstractother | The graduation qualifying work is devoted to researching the possibilities of numerical methods for the analysis of large volumes of CSV format data in Python. An overview of the main concepts such as: approximation, convergence, stability and complexity is performed. The influence of numerical methods on the evolution of applied mathematics and their application in various scientific and technical fields is theoretically substantiated. The potential of the Python programming language as a tool for implementing numerical methods is highlighted. The fundamental principles of programming in Python, as well as the functioning of software components among themselves, are described. A detailed analysis of the 6 dataset and its research using the methods of least squares for linear regression, finding Pearson correlation coefficients with visualization of the results using a heat map, and also grouped components for factor analysis and data clustering are given. Each of the considered methods is illustrated with specific examples that demonstrate their practical significance and effectiveness. Keywords: numerical methods, modeling, data analysis, linear regression, correlation, dataset, clusters, normalization. | en_US |
| dc.identifier.citation | Корчага Т. А. (2024) Програмна реалізація чисельних методі розв’язку прикладних задач мовою Python. 122 «Комп’ютерні науки» Державний торговельно економічний університет.Репозитарій Державного торговельно-економічного університету. | |
| dc.identifier.uri | https://ur.knute.edu.ua/handle/123456789/12138 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Державний торговельно-економічний університет | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.title | Програмна реалізація чисельних методі розв’язку прикладних задач мовою Python | uk |
| dc.type | Bachelor Thesis |