Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42411| Назва: | Розробка алгоритму обробки даних захворюваності на COVID-19 з візуалізацією даних у Python |
| Інші назви: | Development of an Algorithm for Data Processing of COVID-19 Incidence with Data Visualization in Python |
| Автори: | Ковцун, Ігор Андрійович Kovtsun, Ihor Andriyovych |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Бібліографічний опис: | Ковцун І. А. Розробка алгоритму обробки даних захворюваності на COVID-19 з візуалізацією даних у Python : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня бакалавр за спеціальністю „121 — інженерія програмного забезпечення“ / Ігор Андрійович Ковцун . — Тернопіль: ТНТУ, 2023. — 66 с. |
| Дата публікації: | чер-2023 |
| Дата внесення: | 27-лип-2023 |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Науковий керівник: | Бревус, Віталій Миколайович |
| Члени комітету: | Мацюк, Олександр Васильович |
| УДК: | 004.422.8 |
| Теми: | ОХОРОНА ЗДОРОВ’Я МАШИННЕ НАВЧАННЯ ОБРОБКА ДАНИХ ЗБІР МЕДИЧНИХ ДАНИХ PYTHON COVID-19 |
| Кількість сторінок: | 66 |
| Короткий огляд (реферат): | Завданням даної розробки є проектування та розробка алгоритму обробки даних медичного спрямування, а саме обробка статистичних накопичених людством за період пандемії даних по захворюваності на COVID-19 з можливістю візуалізувати програмним способом. Під розробкою системи розуміється програма, яка буде отримувати дані від сервісів або зовнішніх служб (або ж від інших систем), обробляти їх та надавати інформацію у відповідь. За результатами виконання роботи отримано програмну систему для відкритої та прозорої співпраці медичних та наукових закладів із існуючими потужними базами знань та даних про захворювання COVID-9, а також розроблено базову модель нейронної мережі для перевірки роботи системи. |
| Опис: | The task of this development is the design and development of a medical data processing algorithm, namely the processing of statistical data on the incidence of COVID-19 accumulated by humanity during the pandemic period with the possibility of software visualization. System development means a program that will receive data from services or external services (or from other systems), process them and provide information in response. In the qualification paper, the statement of the task regarding the implementation of the project, the analysis of the subject area and modern developments in data science are highlighted. Based on the results of the work, a software system was obtained for open and transparent cooperation of medical and scientific institutions with the existing powerful knowledge and data bases about the COVID-9 disease, as well as a basic neural network model was developed to test the system. |
| Зміст: | ВСТУП 8 1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 9 1.1 Аналіз предметної області та використовуваних методів 9 1.2 Наукова екосистема Python та NumPy 11 1.3 Джерела даних для виконання обчислень статистичної вибірки 11 2 ПРОЄКТУВАННЯ ТА МОДЕЛЮВАННЯ ПЗ ОБРОБКИ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ PYTHON 15 2.1 Вибір методології та підходу до розробки проєкту 15 2.2 Проєктування користувачів та ВВ системи 17 2.3 Конструювання програмної системи 19 2.4 Вибір середовища розробки 20 2.5 Візуалізація даних за допомогою NumPy і Matplotlib 23 2.6 Реалізація основних сутностей класів та методів 45 3 РЕАЛІЗАЦІЯ ТА ТЕСТУВАННЯ СИСТЕМИ ОБРОБКИ ДАНИХ COVID-19 47 3.1 Робота з набором даних про пандемію COVID-19 47 3.2 Читання даних, що зберігаються у форматі CSV 49 3.3 Візуалізація даних про COVID-19 49 3.4 Впровадження реалізованого ПЗ 55 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 47 4.1 Охорона праці. Вимог охорони праці з ціллю збереження здоров'я при роботі за комп’ютерною технікою. Планування робочого місця 56 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях. Пожежна безпека при улаштуванні електроустановок 59 ВИСНОВКИ 63 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 64 ДОДАТКИ |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42411 |
| Власник авторського права: | Ковцун Ігор Андрійович, 2023 |
| Перелік літератури: | 1. Репозиторій машинного навчання [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://archive.ics.uci.edu/ml/about.html 2. Урядовий портал Австралії [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://data.gov.au/about 3. Національний сервіс даних Австралії [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.ands.org.au/about-us 4. Маніфест гнучкої розробки [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.agilemanifesto.org/. 5. «Hunt J. Introduction. In: Advanced Guide to Python 3 Programming. Undergraduate Topics in Computer Science: Springer Nature Switzerland AG, 2019. 204 p. 6. Unpingco J. Python Programming for Data Analysis: Springer Cham, 2021. 263 p. 7. Igual L., Seguí S. Introduction to Data Science. A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications: Springer International Publishing Switzerland, 2017. 218 p. 8. Suzuki J. Statistical Learning with Math and Python: Springer Singapore, 2021. 256 p. 9. Kent D. L., Hubbard S. Data Structures and Algorithms with Python: Springer Cham, 2015. 330 p. 10. Linge S., Langtangen H. P. Programming for Computations - Python: Springer Cham, 2020. 332 p. |
| Тип вмісту: | Bachelor Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 121 — Інженерія програмного забезпечення (бакалаври) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| dyplom_Kovtsun_2023.pdf | 2,33 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора