Інтелектуальні системи і методи аналізу консолідованої інформації
| для студентів | Першого курсу |
| підготовки | другого (магістерського) рівня |
| галузі знань | 12 Інформаційні технології |
| спеціальності | 122 Комп’ютерні науки |
| освітньо-професійної програми | Консолідована інформація |
| факультету | Кібернетики та системної інженерії |
Херсон – 2018р.
Методичні рекомендації до виконання курсової роботи з дисципліни Інтелектуальні системи і методи аналізу консолідованої інформації підготовки фахівців на другому (магістерському) рівні вищої освіти спеціальності: 122 Комп’ютерні науки
РОЗРОБНИКИ: Литвиненко В.І. д.т.н., проф., Корніловська Н. В. к.т.н., доц.
Рецензент: Вишемирська С.В. к.т.н., доц.
Затверджено на засіданні кафедри І та КН
Протокол № 6 від 05.02.2018 р.
Завідуючий кафедрою І та КН д.т.н., проф.________________В.І. Литвиненко
Відповідальний за випуск Литвиненко В.І. д.т.н., проф.
Узгоджено з навчально-методичним відділом
Реєстраційний номер №______________________________
© ХНТУ, 2018р.
ЗМІСТ
ВСТУП.. 4
1.1. ПОНЯТТЯ І ПРИЗНАЧЕННЯ КУРСОВОЇ РОБОТИ.ЗАГАЛЬНІ ВИМОГИ ДО НАПИСАННЯ 6
1.1.1. Поняття і мета курсової роботи. 6
1.1.2. Загальні вимоги до написання курсової роботи. 6
1.1.3. Обрання та затвердження теми курсової роботи. 7
1.1.4. Організаційні вимоги щодо курсової роботи. 7
1.1.5. Термін подачі та рецензування курсових робіт. 8
1.2. ПОРЯДОК ВИКОНАННЯ КУРСОВОЇ РОБОТИ.. 9
1.2.1. Попереднє ознайомлення з джерелами. 9
1.2.2. Визначення цілей та завдань дослідження. 9
1.2.3. Написання курсової роботи. 9
1.2.4. Врахування зауважень керівника та остаточне оформлення курсової роботи. 10
1.3. ЗАХИСТ КУРСОВОЇ РОБОТИ.. 11
1.4. ТЕМИ КУРСОВОЇ РОБОТИ.. 11
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ.. 15
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ ДЛЯ НАПИСАННЯ КУРСОВОЇ РОБОТИ.. 15
Додатки. 17
Додаток А.. 17
Додаток Б. 18
Додаток В.. 19
Додаток Д.. 20
Додаток Е.. 21
Додаток Ж... 22
Додаток З. 23
Додаток К.. 24
Додаток Л.. 25
ВСТУП
Важливою складовою підготовки у вищих навчальних закладах висококваліфікованих фахівців є науково-дослідна робота студентів, яка включає в себе засвоєння методики організації науково-дослідної роботи та роботу над науковим дослідженням під керівництвом професорів та викладачів.
Одним з напрямків науково-дослідної роботи, що здійснюється в межах навчально-виховного процесу, є написання та підготовка курсових та дипломних робіт (спеціаліста, магістра), які є основними кваліфікаційними науковими роботами, що виконуються студентами індивідуально в процесі їх навчання в вищому навчальному закладі.
Курсова робота передбачає систематизацію, закріплення та розширення теоретичних знань, ознайомлення з методами, напрацьованими іншими дослідниками у відповідній галузі дисципліни Інтелектуальні системи і методи аналізу консолідованої інформації фахівців на другому магістерському рівні вищої освіти спеціальності: 122 Комп’ютерні науки науки, обґрунтуванні результатів власного дослідження.
Завдання, представлені нижче, ставлять за мету закріплення навичок та повторення матеріалу викладеного в 10 семестрі. Тобто після вивчення дисципліни Інтелектуальний аналіз даних і знань вільно володіти матеріалом наступних тем:
· Відкриття знань та інтелектуальний аналіз даних: розуміння предметної області, навчання предметно-орієнтованих термінології (опис проблеми, в тому числі її обмежень), визначення цілей проекту інтелектуального аналізу даних, вибір інструментів для інтелектуального аналізу даних, розуміння даних, підготовка даних, видобуток даних, оцінка виявлених знань, використання виявлених знань. Постановка задачі інтелектуального аналізу даних. Підготовка даних. Перегляд даних. Побудова моделей. Дослідження і перевірка моделей Розгортання та оновлення моделей. Класифікація задач інтелектуального аналізу даних і знань. Задача класифікації та регресії. Задача пошуку асоціативних правил. Задача кластеризації.
· Класифікація інструментальних засобів Data Mining. Комерційні та некомерційні засоби інтелектуального аналізу даних. Загальна характеристика ринку інструментальних засобів засобів Data Mining. Інструменти Data Mining SAS Enterprise Miner. Інструментальні засоби Oracle Data Mining та Deductor. Інструментальні засоби Data Mining PolyAnalyst. Інструментальний пакет Self-organizing Data Mining та його застосування. Інструменти систем інтелектуального аналізу даних WEKA. Інструментальні засоби KNIME. Інструментальні засоби систем інтелектуального аналізу даних RapidMiner. Інструментальний пакет TANAGRA та його застосування.
· Постанова задачі класифікації. Подання результатів: правила класифікації, дерева рішень, математичні функції. Методи побудови правил класифікації: Алгоритм побудови 1-правил, метод Naïve Bayes. Дерева рішень. Методи побудови дерев рішень: методика «розділяй і володарюй», алгоритм покриття. Методи побудови математичних функцій: лінійні методи, метод найменших квадратів, метод опорних векторів, регуляційні мережі.
· Постанова задачі кластеризації: формальна постанова задачі; міри близькості, засновані на відстанях, які використовуються в алгоритмах кластеризації. Подання результатів кластеризації. Базові алгоритми кластеризації: класифікація алгоритмів, ієрархічні алгоритми, неієрархічні алгоритми. Адаптивні алгоритми кластеризації: вибір найкращого рішення і якість кластеризації; використання формальних критеріїв якості в адаптивній кластеризації. Приклади адаптивної кластеризації. Постановка задачі пошуку асоціативних правил: формальна постановка задачі, секвенцій ний аналіз, різновидності задач пошуку асоціативних правил. Подання результатів. Алгоритми: алгоритм Apriory, різновиди алгоритму Apriory.
· Задача вилучення ключових понять із тексту: опис загального процесу вилучення концептів з тексту, стадія локального аналізу, стадія інтеграції та вилучення понять Поняття класифікації документів. Опис задачі класифікації текстів. Методи та підходи до класифікації текстових документів. Алгоритми класифікації. тексту: метод ближнього сусіда (Nearest Neighbor Classifier), метод максимальної ентропії (Maximum Entropy) метод Роччі, дерева рішень. Визначення якості контенту. Методи подання текстових документів. Ієрархічні методи кластеризації текстів. Бінарні методи кластеризації текстів. Критерії оцінки досліджуваних методівТехнологія Custom Search Folders. LSA / LSI - як метод виявлення латентних свіязків. Метод Suffix Tree Clustering. Алгоритм кластеризації даних - Single Link, Complete Link, Group Average. Метод K-means. Метод Concept Indexing
· Технологія анотування текстів: аналіз вихідного тексту, визначення його характерних фрагментів, формування відповідного висновку. Методи вилучення фрагментів для анотації: карти текстових повідомлень. Семантичне анотування текстів. Етапи процесу семантичного анотування: виділення необхідних текстових об'єктів з урахуванням обраного рівня семантичного анотування; формування вектора ознак для кожного об'єкта; побудова класифікатора на основі онтології і отриманого набору даних; виділення метаданих з використанням класифікатора; перетворення метаданих кожного документа у формат RDF. Засоби Oracle-Text, засоби Intelligent Miner for Text, засоби Мегапьютер Інтелідженс TextAnalyst. Засоби KNIME, R, RapidMiner, WEKA.
Написання курсової роботи
1.2.3.1. Відповідно до розробленого і погоджено з керівником плану, студент чітко і логічно висвітлює кожне питання. При цьому він, як правило:
1) наводить і розглядає різні погляди щодо спірних проблем окремими науковцями та практичними працівниками;
2) визначає свою позицію щодо спірних проблем, підтримуючи одну чи кілька з висловлених точок зору або формулюючи свою власну точку зору з наведенням відповідних аргументів;
3) аналізує відповідні положення нормативних актів чи першоджерел;
4) підтримує чи вносить пропозиції щодо вдосконалення законодавства та поліпшення практики його застосування;
5) формує інші пропозиції теоретичного, спеціально-юридичного чи техніко-юридичного характеру.
1.2.3.2. При використанні в курсовій роботі нормативних матеріалів, теоретичних положень інших авторів, студент повинен посилатися на відповідні джерела. Ці посилання забезпечують фактичну вірогідність відомостей про документ, що цитується, дають можливість ознайомлення з документом, одержання уявлення про його зміст, обсяг. Посилатися потрібно на останні видання публікацій. Не допускаються так звані «запозичення», коли матеріали чи положення видаються за власний доробок студента. Не можна також допускати суцільного цитування відповідних джерел чи іншого їх надмірного використання, коли «питома вага» такого використання в курсовій роботі перевищує 50 відсотків.
Якщо використовуються відомості, матеріали з монографій, оглядових статей, інших джерел з великою кількістю сторінок, тоді в посиланні необхідно точно вказати номери сторінок, таблиць з джерела, на яке зроблене посилання в курсовій роботі. Внутрішньо-текстові посилання на джерела слід зазначати порядковим номером за переліком посилань, виділеним двома квадратними дужками, наприклад, «...[1–6]». Допускається наводити посилання на джерела у виносках, при цьому оформлення посилання має відповідати його бібліографічному опису за переліком посилань із зазначенням номера. Наприклад, цитата в тексті: «Виконавче провадження становить собою сукупність дій уповноважених на те органів і посадових осіб, спрямованих на примусове виконання рішень судів та інших органів (посадових осіб), які здійснюються на підставах, у спосіб та в межах повноважень, визначених законом та іншими нормативно-правовими актами, а також рішеннями, що підлягають виконанню» [6, с. 58]*. Відповідний опис у переліку посилань:
Барсегян А. А. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А.А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С. И. Елизаров. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 512 с. Відповідне подання виноски:
_________________________
*[6] Барсегян А. А. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А.А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С. И. Елизаров. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 512 с.
1.2.3.3. Список джерел (бібліографічний апарат) в курсовій роботі – це ключ до джерел, якими користувався автор при її написанні. Він свідчить про ступінь обізнаності студента з наявною літературою з теми роботи.
Бібліографічний список – це елемент бібліографічного апарату, який містить бібліографічні описування використаних джерел і вміщується з нової сторінки під назвою «Список використаних джерел». Такий список є складовою частиною курсової роботи, відображає самостійну творчу роботу її автора, дозволяє оцінити ступінь фундаментальності проведеного дослідження.
Найбільш доцільним є спосіб розміщення літературних джерел, коли прізвища авторів і назви (якщо автор незазначений) розміщуються за алфавітом.
До цього списку включаються закони та інші нормативно-правові акти, монографії, збірники наукових праць, їх складові частини, статті, посібники, підручники, тези доповідей, дисертації, автореферати дисертацій тощо.
Відомості про літературу, яка включена до списку, необхідно давати згідно з вимогами державних стандартів з обов’язковим наведенням назв праць і вихідних даних видавництв.
Після зазначення кожного нормативного акта необхідно вказувати офіційне джерело, в якому він опублікований.
Приклади оформлення бібліографічного опису використаних джерел див. Додаток Л.
ЗАХИСТ КУРСОВОЇ РОБОТИ
1.3.1. Захист курсової роботи відбувається до початку заліково-екзаменаційної сесії на кафедрі в присутності комісії, студентів групи, наукового керівника і проходить за процедурою, яка передбачає:
- виступ студента (до 5–7 хвилин), у якому доповідаються основні здобутки курсової роботи та вказуються труднощі чи проблеми, з якими зіткнувся студент під час написання курсової роботи;
- відповіді на запитання наукового керівника або рецензента та присутніх;
- виступ рецензента;
- оцінку курсової роботи з урахуванням процедури її захисту.
Відповіді студента мають бути конкретними, змістовними, лаконічними та науково обґрунтованими.
1.3.2. Результати захисту курсової роботи оцінюються за модульно-рейтинговою системою, визначеною робочою навчальною програмою дисципліни. Оцінка заноситься до залікової книжки студента.
Студенти, які не виконали або не захистили курсову роботу, не допускаються до семестрового контролю.
1.3.3. Наслідки захисту студентами курсових робіт щорічно заслуховуються на засіданні кафедри.
Курсові роботи зберігаються на кафедрі протягом одного року, потім списуються в установленому порядку. Роботи, що мають наукову і практичну цінність, рекомендуються кафедрою для написання студентом дипломної роботи з даної теми.
ТЕМИ КУРСОВОЇ РОБОТИ
| Тема | Склад аналітики | Методи | Дані | |
| 1 | Порівняльні дослідження методів класифікації об'єктів в середовищі WEKA (Наївний байесовский класифікатор, К-найближчих сусідів, Дерево рішень J48, ледачий байесовский класифікатор правил) | 1. Здійсніть попередню обробку даних 2. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 3. Скористатися побудованої моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 4. Здійснити візуалізацію даних 5. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | Bayes \ NaiveBayes Trees \ J48 Lazy \ Ibk Lazy \ LBR | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 2 | Порівняльні дослідження методів класифікації об'єктів в середовищі WEKA (Баєсова мережа, дерево рішень J48,1R класифікатор, багатошаровий персептрон) | 1. Здійсніть попередню обробку даних 2. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 3. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 4. Здійснити візуалізацію даних 5. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | bayes \ BayesNet tree \ Id3 rules \ 1R function \ MultilayerPerceptron | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 3 | Порівняльні дослідження методів класифікації об'єктів в середовищі WEKA (Метод опорних векторів, Багатоваріантний метод класифікації. Алгоритм найближчого сусіда з застосуванням узагальненої функції оцінки відстані, метод отримання правила з модельних дерев збудованих з використанням M5) | 1. Здійсніть попередню обробку даних 2. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 3. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 4. Здійснити візуалізацію даних 5. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | Functions \ LibSVM MI \ CitationKNN Lazy \ KStar Tree \ M5Rules | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 4 | Порівняльні дослідження методів кластеризації об'єктів в середовищі WEKA (CLOPE, EM, Cobweb) | 1.Описание використовуваних алгоритмів 2. Здійснити попередню обробку даних 3. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 4. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 5. Здійснити візуалізацію даних і отриманих результатів 6. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | clusters \ CLOPE clusters \ EM clusters \ Cobweb | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 5 | Порівняльні дослідження методів кластеризації об'єктів в середовищі WEKA (EM, EM, HierarchicalClusterer) | 1.Описание використовуваних алгоритмів 2. Здійснити попередню обробку даних 3. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 4. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 5. Здійснити візуалізацію даних і отриманих результатів 6. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | clusters \ EM clusters \ EM clusters \ HierarchicalClusterer | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 6 | Порівняльні дослідження методів кластеризації об'єктів в середовищі WEKA (MakeDensityBasedClusterer, OPTICS, SimpleKMeans) | 1.Описание використовуваних алгоритмів 2. Здійснити попередню обробку даних 3. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 4. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 5. Здійснити візуалізацію даних і отриманих результатів 6. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | clusters \ MakeDensityBasedClusterer clusters \ OPTICS clusters \ SimpleKMeans | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 7 | Порівняльні дослідження методів кластеризації об'єктів в середовищі WEKA (Cobweb, OPTICS, EM) | 1.Описание використовуваних алгоритмів 2. Здійснити попередню обробку даних 3. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 4. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 5. Здійснити візуалізацію даних і отриманих результатів 6. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | clusters \ Cobweb clusters \ OPTICS clusters \ EM | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 8 | Порівняльні дослідження методів кластеризації об'єктів в середовищі WEKA (EM, OPTICS, FartestFirst) | 1.Описание використовуваних алгоритмів 2. Здійснити попередню обробку даних 3. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 4. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 5. Здійснити візуалізацію даних і отриманих результатів 6. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | clusters \ EM clusters \ OPTICS clusters \ FartestFirst | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 9 | Порівняльне дослідження впливу різних параметрів алгоритму Apriori на результати пошуку асоціативних правил | 1. Здійсніть попередню обробку даних 2. Навчити алгоритм Apriori 3. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 4. Здійснити візуалізацію даних 5. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | Associations \ apriori | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
| 10 | Порівняльні дослідження методів класифікації об'єктів в середовищі WEKA (ZeroR, RBFNetwork, LibSVM, MultilayerPerceptron) | 1. Здійсніть попередню обробку даних 2. Навчити алгоритми (можна скористатися методом ансамблей) 3. Скористатися побудованою моделлю для віднесення спостережень до побудованих класів 4. Здійснити візуалізацію даних 5. Описати і інтерпретувати отримані результати Примітка: в роботі повинно бути математичний опис кожного методу | rules \ ZeroR functions \ RBFNetwork functions \ LibSVM functions \ MultilayerPerceptron | data / iris.aff + 2 файли з директорії Weka \ data за самостійним вибором |
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Вимоги до оформлення дисертацій та авторефератів дисертацій // Бюлетень ВАК України. – 2011. – № 9-10. – С. 2–10.
2. ДСТУ 3008–95. Документація. Звіти у сфері науки і техніки. Структура і правила оформлення. – К.: Держстандарт України, 1995. – 36 с.
3. ДСТУ ГОСТ 7.1:2006. Бібліографічний запис. Бібліографічний опис. Загальні вимоги та правила складання. – К.: Держспоживстандарт України, 2007. – 47 с.
4. Кулик М.С., Полухін А.В. Положення про дипломні роботи (проекти) випускників Національного авіаційного університету. – К.: Видавництво НАУ, 2009. – 72 с.
5. Матвійчук В.К., Хар І.О. Цивільне право України. Загальна частина. Практикум: Навч. посіб. – К.: КНТ, 2006. – 736 с.
6. Шейко В.М., Кушнаренко Н.М. Організація та методика науково-дослідницької діяльності : підручник / В.М. Шейко, Н.М. Кушнаренко . – 6-те вид., переробл. і доповн. – К. : Знання, 2008. – 310 с.
Допоміжна література
8. Паклин Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н.Б. Паклин, В.И. Орешков. – СПб.: Питер, 2009. – 624 с.
9. Сегаран Т. Программируем коллективный разум / Т. Сегаран. – СПб.: Символ-Плюс, 2008. – 368 с.
10. Макленнен Д. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining – интеллектуальный анализ данных / Д. Макленнен, Ч. Танг, Б. Криват.
– СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 720 с.
11. Дюк В. Data Mining : учебный курс / В. Дюк, А. Самойленко. – СПб.: Питер, 2001. – 368 с.
Інформаційні ресурси
12. Weka 3: Data Mining Software in Java [Електронний ресурс]
– Режим доступу: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
13. Weka 3 Wiki documentation [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://weka.wikispaces.com/
14. В. А. Дюк, А. В. Флегонтов, И. К. Фомина, Применение технологий интеллектуального анализа данных в естественнонаучных, технических и гуманитарных областях. – Режим доступу: ftp://lib.herzen.spb.ru/text/dyuk_138_77_84.pdf
15. О. С. Коваленко, Обзор проблем и перспектив анализа данных. – Режим доступу: http://digital-mag.tti.sfedu.ru/files/pdf/2_nomer/razdel_2.pdf
16. Степанов Р. Г. Технология Data Mining: Интеллектуальный Анализ Данных. – Режим доступу: http://digital-mag.tti.sfedu.ru/files/pdf/2_nomer /razdel_2.pdf
17. Информационные технологии в экономике. Авторы: Моисеенко Е.В., Лаврушина Е.Г., редактор: Касаткина М.А. [Ел. ресурс]. – Режим доступу: http://abc.vvsu.ru/Books/up_inform_tehnol_v_ekon
Додатки
Додаток А
Зразок заяви про затвердження теми курсової роботи
| Завідувачу кафедри ______________________________ ______________________________ студента _____курсу ______групи ХНТУ ______________________________ (ПІП) |
ЗАЯВА
Прошу Вас затвердити мені тему курсової роботи «______________________________________________________________»
(назва теми)
і призначити науковим керівником _________________________________.
(П.І.Б.)
«____»________20__ р. _______________
(підпис студента)
Додаток Б
Приклад оформлення титульної сторінки курсової роботи
ХЕРСОНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ КІБЕРНЕТИКИ ТА СИСТЕМНОЇ ІНЖЕНЕРІЇ
КАФЕДРА ІНФОРМАТИКИ І КОМП’ЮТЕРНИХ НАУК
КУРСОВА РОБОТА
на тему:
«________________________________________________________»
Студента І курсу група 1КІм
Петренка Ігоря Олександровича
Науковий керівник – професор
Литвиненко Володимир Іванович,
д.т.н., проф.
Херсон – 20____ р.
Додаток В
Приклад оформлення змісту курсової роботи
(ця сторінка розміщується після титульної)
ЗМІСТ
(складний)
| Вступ | Х |
| Розділ 1. ……………………………………………………………….. | Х |
| 1.1. ……………………………………………………………………….. | Х |
| 1.2. ……………………………………………………………………….. | Х |
| Розділ 2. ……………………………………………………………… | Х |
| 2.1. ……………………………………………………………………….. | Х |
| 2.2. ……………………………………………………………………….. | Х |
| Розділ 3. ……………………………………………………………… | Х |
| 3.1. ……………………………………………………………………….. | Х |
| 3.2. ……………………………………………………………………….. | Х |
| Розділ 4. ……………………………………………………………… | Х |
| 4.1. ……………………………………………………………………….. | Х |
| 4.2. ……………………………………………………………………….. | Х |
| Висновки | Х |
| Список використаних джерел | Х |
Додаток Д
Приклад оформлення змісту курсової роботи
(ця сторінка розміщується після титульної)
ЗМІСТ
(простий)
| Вступ | Х |
| 1. ……………………………………………………………………… | Х |
| 2. ……………………………………………………………………….. | Х |
| 3. ……………………………………………………………………….. | Х |
| 4. ……………………………………………………………………….. | Х |
| Висновки | Х |
| Список використаних джерел | Х |
Додаток Е
Технічні вимоги щодо розміщення
тексту курсової роботи
Текст курсової роботи друкується на стандартних аркушах паперу формату А4. При цьому встановлюються поля: ліве, верхнє і нижнє – не менше 20 мм, праве – не менше 10 мм. Текст друкується з одного боку шрифтом Times New Roman розміром 14 пт з полуторним інтервалом.
| |
Додаток Ж
Зразок завдання на виконання курсової роботи
Кафедра Інформатики і комп’ютерних наук
20_/20_
ЗАВДАННЯ
Додаток З
Зразок бланку рецензії на курсову роботу
ХЕРСОНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
КАФЕДРА ІНФОРМАТИКИ І КОМП’ЮТЕРНИХ НАУК
ФАКУЛЬТЕТ КІБЕРНЕТИКИ ТА СИСТЕМНОЇ ІНЖЕНЕРІЇ
РЕЦЕНЗІЯ
Додаток К
Приклад оформлення календарного плану виконання курсової роботи
КАЛЕНДАРНИЙ ПЛАН
| № з/п | Назва етапів курсової роботи | Термін виконання етапів роботи | Примітка |
| 1 | Вибрати тему дипломної роботи | ||
| 2 | Визначити статистичну, інформаційну базу дослідження, скласти бібліографію | ||
| 3 | Написати перший розділ курсової роботи | ||
| 4 | Написати другій розділ курсової роботи | ||
| 5 | Доопрацювати роботу, оформити її кінцевий варіант | ||
| 6 | Підготувати доповідь на захист | ||
Студент ____________ ____________________
(підпис) (П.І.Б.)
Керівник роботи ____________ ____________________
(підпис) (П.І.Б.)
«____»___________ 20__ р.
Додаток Л
Приклад оформлення бібліографічного опису використаних джерел
| Характеристика джерела | Приклад оформлення |
| Книга: один автор | Сопілко І. М. Державна інформаційна політика України: стан та шляхи реалізації: монографія / І. М. Сопілко. – К. : «МП Леся», 2014. – 424 с. |
| Книга: два (три) автори | Козирєва В. П. Правове регулювання банкрутства: навч. посіб. / В. П. Козирєва, І. М. Сопілко, А.П. Гаврилішин. – К.: НАУ, 2014. – 476 с. |
| Чотири і більше авторів | Колпаков В. К. Курс адміністративного права України: підручник / В. К. Колпаков, О. В. Кузьменко, І. Д. Пастух, В. Д. Сущенко [та ін.] – 2-ге вид. , перероб. і допов. – К.: Юрінком Інтер, 2013. – 872 с. |
| Багатотомні видання | Юридична енциклопедія. В 6 т. / НАН України. Ін-т держави і права ім. В. М. Корецького. – К.: Вид-во «Укр. Енциклопедія» ім. М. П. Бажана. – Т.1. – 1998. – 670 с. |
| Складові частини монографії, підручника, збірника | Кузнєцова Н.С. Загальна характеристика зобов’язальних правовідносин // Цивільне право України. – К.: Юрінком Інтер, 2008. – С.612-621. |
| Частина періодичного видання | Лихова С. Я. Кримінальна відповідальність за угон або захоплення повітряного судна (ст. 278 КК України) / С. Я. Лихова, А. О. Кочнєва // Юридичний вісник. Повітряне і космічне право: наук. пр. Нац. авіац. ун-ту. – 2014. – № 3. – С. 135-139. |
| Матеріали конференцій | Бородін І. Л. Адміністративне правопорушення та адміністративна відповідальність: проблеми розмежування / І. Л. Бородін // Людина, суспільство, держава: правовий вимір в сучасному світі: матеріали IV міжнар. наук.-практ. конф., Київ, 27 лютого 2014 р. / Національний авіаційний університет. – К.: НАУ, 2014. – С. 71-73. |
| Дисертації | Розум І.О. Провадження у справах щодо оскарження рішень, дій або бездіяльності виборчих комісій та комісій з референдуму: дис. на здобуття наук. ступеня канд. юрид. наук: спец. 12.00.07 «Адміністративне право і процес; фінансове право; інформаційне право / Розум Ігор Олександрович; Національний авіаційний університет. – Київ, 2014. – 20 с. |
| Автореферати дисертацій | Розум І.О. Провадження у справах щодо оскарження рішень, дій або бездіяльності виборчих комісій та комісій з референдуму: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. юрид. наук: спец. 12.00.07 «Адміністративне право і процес; фінансове право; інформаційне право / Розум Ігор Олександрович; Національний авіаційний університет. – Київ, 2014. – 20 с. |
| Нормативно-правові акти | Про очищення влади: Закон України від 16.09.2014 р. № 1682-VII // Відомості Верховної Ради України. – 2014. – № 44. – Ст. 2041. |
| Кодекс адміністративного судочинства України від 06.07.2005 р. // Відомості Верховної Ради України. – 2005. – № 35-36, № 37. – Ст.446. | |
| Питання Національної ради реформ, Дорадчої ради реформ та Виконавчого комітету реформ: Указ Президента України від 13.08.2014 р. № 644/2014 // Офіційний вісник України. – 2014. – № 66. – Ст. 1826. | |
| Нормативно-правовий акт, що втратив чинність | Про власність: Закон України від 07.02.1991 р. // Відомості Верховної Ради України УРСР. – 1991. – № 20. – Ст.249. – Втратив чинність. |
| Електронні ресурси | Вишновецька С. В. Колізійно-правові аспекти захисту прав споживачів за законодавством Європейського Союзу / С. В. Вишновецька, Х. В. Кметик // Форум права. – 2014. – № 4 – С. 43-47 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/j-pdf/FP_index.htm_2014_4_10.pdf |
Примітка. При оформленні нормативно-правових актів слід обов’язково здійснювати посилання на офіційне друковане видання, де опубліковано відповідний нормативно-правовий акт, перелік яких зазначено в Указі Президента України «Про порядок офіційного оприлюднення нормативно-правових актів та набрання ними чинності» від 10.06.1997 р. № 503/97. Зокрема, до офіційних друкованих видань належать:
- «Офіційний вісник України»;
- газета «Урядовий кур’єр»;
- газета «Голос України»;
- «Відомості Верховної Ради України»;
- «Офіційний вісник Президента України».
Інтелектуальні системи і методи аналізу консолідованої інформації
| для студентів | Першого курсу |
| підготовки | другого (магістерського) рівня |
| галузі знань | 12 Інформаційні технології |
| спеціальності | 122 Комп’ютерні науки |
| освітньо-професійної програми | Консолідована інформація |
| факультету | Кібернетики та системної інженерії |
Херсон – 2018р.
Методичні рекомендації до виконання курсової роботи з дисципліни Інтелектуальні системи і методи аналізу консолідованої інформації підготовки фахівців на другому (магістерському) рівні вищої освіти спеціальності: 122 Комп’ютерні науки
РОЗРОБНИКИ: Литвиненко В.І. д.т.н., проф., Корніловська Н. В. к.т.н., доц.
Рецензент: Вишемирська С.В. к.т.н., доц.
Дата: 2019-02-02, просмотров: 445.
