До питання вибору вілонопоширюваних засобів для вивчення інтелектуального аналізу даних у закладах вищої освіти

Abstract

(ua) Інтелектуальний аналіз даних (ІАД) є одним з найважливіших напрямів у розвитку інформаційних технологій, тому дисципліни, пов’язані з ІАД, включено в освітній стандарт підготовки фахівців у галузі комп’ютерних наук. Однак вибір програмних засобів для навчання залишається актуальним, оскільки, з одного боку, засоби, які зазвичай використовують у практичній діяльності підприємств, великих ІТ компаній, агенцій, що спеціалізуються на аналізі даних, є пропрієтарними і досить дорогими, а з іншого боку – у майбутніх фахівців повинні бути сформовані знання і навички щодо застосування основних методів та алгоритмів аналізу даних, особливостей підготовки даних до того чи іншого виду аналізу, форматів представлення результатів аналізу та уміння інтерпретувати отримані результати. У такому разі для навчальних цілей цілком прийнятним буде використання безкоштовних засобів за умови відповідності їхніх функціональних можливостей навчальним цілям дисципліни. У статті досліджуються види програмного забезпечення – табличні процесори, спеціалізовані пакети та мови програмування – на предмет придатності до використання під час навчання аналізу даних. У статті наведено порівняння функціонала деяких з вказаних засобів; наведено приклади їх використання під час аналізу, зокрема кластерного, за допомогою RapidMiner, KNIME, Orange, JASP, R. Зроблено висновок про можливість використання вільнопоширюваного програмного забезпечення за умови відповідності його функціонала цілям освітнього процесу та наведено результати педагогічного експерименту, в якому було доведено, що якість засвоєння навчального матеріалу не залежить від того, який програмний засіб застосовано в процесі вивчення дисципліни. Однак, добираючи програмні засоби, доцільно враховувати їхню вартість та функціонал (охоплення методів аналізу, засоби візуалізації, якість отримуваних результатів тощо). (en) Data Mining (DM) is one of the most important areas in the development of information technologies, so disciplines related to DM are included into the educational standard for the specialists in the field of computer sciences. However, the choice of training software are relevant, because, on the one hand, tools that are commonly used in the practical activity of enterprises, large IT companies, agencies specializing on data analysis are proprietary and quite expensive. On the other hand, the future specialists should be formed knowledge and skills in the use of basic methods and algorithms of data analysis, features of data preparation for the different types of analysis, formats for presenting the results of the analysis and the ability to interpret the results. In this case, the usage of free means will be quite acceptable for the educational purposes, provided that their functionality complianes with the objectives of the discipline. The article examines such types of software as spreadsheet programs, specialized packages and programming languages - for the usage of data analysis during the training. At the article some of these tools were compared. Examples of using SPSS, RapidMiner, Knime, Orange, Jasp and R for cluster analysis were given. However, the results of the pedagogical experiment show that the quality of learning of educational material does not depend on which software were used during studying the discipline. Therefore, when choosing software, it is advisable to evaluate their cost and functionality (coverage of methods of data mining, visualization tools, quality of results, etc.). A conclusion about the possibility of using free software if its functionality matchs the objectives of the learning was made.