ВИКОРИСТАННЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОМУ ОПРАЦЮВАННІ ДАНИХ

Анотація

У статті розглядаються основні поняття такого розділу науки про великі дані (Data Science), як кластерний аналіз. Висвітлено теоретичні основи та практичні аспекти застосування кластерного аналізу в різних галузях. Здійснено добір  вільно поширюваних програмних засобів для кластерного аналізу, доцільних для застосування в освітньому процесі і практичній діяльності. Запропоновано елементи методики навчання основ кластерного аналізу майбутніх учителів інформатики і фахівців з комп’ютерних та соціальних наук.

Мета статті. Проаналізувати та добрати дидактично доцільні вільно поширювані інструменти для здійснення кластерного аналізу даних, та розробити окремі компоненти методики навчання цієї теми майбутніх учителів інформатики, фахівців з комп’ютерних та соціальних наук.

Методологія. Вивчення та аналіз наукових публікацій, навчально-методичних видань, порівняльний аналіз програмного забезпечення, узагальнення досвіду фахівців в галузі освіти, комп’ютерних та соціальних наук, моделювання і синтез компонентів методики навчання, системний підхід до навчання інформатики.

Наукова новизна. Відібрано доцільні вільно поширювані інструменти здійснення кластерного аналізу та розроблено окремі компоненти методики навчання майбутніх фахівців.

Висновки. У роботі розглянуто основні концепції кластерного аналізу. Висвітлено сутність та призначення кластерного аналізу, зроблено огляд джерел стосовно цієї теми, відібрано вільно поширювані інструменти та наведено методичні підходи до навчання основ кластерного аналізу майбутніх учителів інформатики і фахівців з комп’ютерних та соціальних наук. Зазначені методичні підходи до навчання сучасних методів і засобів кластерного аналізу спрямовані на формування у майбутніх фахівців спеціальних компетентностей, необхідних інтелектуального аналізу даних. Таке формування може бути проведене при вивченні дисципліни «Основи штучного інтелекту та інтелектуального аналізу даних», що актуалізує тематику вказаного курсу.