Data Science a vizualizace dat

Prudký, Tomáš

Digitální knihovna UPCE
→
Fakulta elektrotechniky a informatiky / Faculty of Electrical Engineering and Informatics
→
Katedra softwarových technologií
→
Diplomové práce / Theses KST FEI (Ing.)
→
Zobrazit záznam

dc.contributor.advisor	Borkovcová, Monika
dc.contributor.author	Prudký, Tomáš
dc.date.accessioned	2023-10-04T07:13:42Z
dc.date.available	2023-10-04T07:13:42Z
dc.date.issued	2023
dc.date.submitted	2023-08-25
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/82360
dc.description.abstract	Cílem této diplomové práce je představit čtenářům možnosti a využiti Data Science a vizualizace dat. V první části bude představena historie oboru Data Science, možnosti využití a popis vybraných typů vizualizací. Diplomová práce představuje procesní model CRISP-DM, model vyspělosti Data Science Maturity a Data Life Cycle Management. Poslední teoretická část se zaměřuje na nástroje používané datovými vědci, jako je Jupyter, Python, R, Scala, MATLAB, Julia a Elastic Stack. Praktická část je věnována vybraným nástrojům z teoretické části, pomocí kterých bude provedena vizualizace a demonstrace analýzy totožných dat. Praktická část bude dodržovat metodiku Data Science a zohledňovat metodiky popisované v teoretické části.	cze
dc.format	119 s.
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	data science	cze
dc.subject	DSMM	cze
dc.subject	DLM	cze
dc.subject	CRISP-DM	cze
dc.subject	Jupyter	cze
dc.subject	Python	cze
dc.subject	R	cze
dc.subject	Scala	cze
dc.subject	MATLAB	cze
dc.subject	Julia	cze
dc.subject	Elastic stack	cze
dc.subject	vizualizace	cze
dc.subject	data Science	eng
dc.subject	DSMM	eng
dc.subject	DLM	eng
dc.subject	CRISP-DM	eng
dc.subject	Jupyter	eng
dc.subject	Python	eng
dc.subject	R	eng
dc.subject	Scala	eng
dc.subject	MATLAB	eng
dc.subject	Julia	eng
dc.subject	Elastic stack	eng
dc.subject	visualization	eng
dc.title	Data Science a vizualizace dat	cze
dc.title.alternative	Data Science and Data Visualization	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dc.contributor.referee	Brandejský, Tomáš
dc.date.accepted	2023-09-12
dc.description.abstract-translated	The aim of this master's thesis is to introduce readers to the possibilities and utilization of Data Science and data visualization. The first part will present the history of the Data Science field, its potential applications, and describe selected types of data visualizations. The thesis introduces the CRISP-DM process model, the Data Science Maturity model, and Data Life Cycle Management. The final theoretical section focuses on tools commonly used by data scientists, such as Jupyter, Python, R, Scala, MATLAB, Julia, and the Elastic Stack. The practical portion will focus on the selected tools from the theoretical part, through which data visualization and the demonstration analysis of identical data will be performed. The practical section will adhere to the methodology of Data Science and incorporate the methodologies described in the theoretical part.	eng
dc.description.department	Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.thesis.degree-discipline	Informační technologie	cze
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.thesis.degree-program	Informační technologie	cze
dc.description.defence	Dle vedoucí práce byly cíle splněny. Výstup práce byl vytvořen podle zadání a ačkoliv se jednalo dle vedoucí práce o novou oblast, pro studenta, v oblasti používaných metodik a principů obecně v oblasti Data Science splnil vše dle zadání a dle domluvy. Na implementaci byl patrný zájem autora o řešenou problematiku a zároveň časová náročnost, kterou autor vynaložil při jejím řešení hodnotí vedoucí práce kladně. Dle oponenta se práci vyskytlo několik formálních nedostatků. Student se snažil reagovat na připomínky oponenta. Diplomant zodpověděl dotazy vedoucího i členů komise.	cze
dc.identifier.stag	45363
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze