• Головна
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
    • Джерела фінансування
  • Для авторів
    • Подання статті
    • Умови публікації
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Редакційні збори
    • Договір про передачу прав від автора до видавця
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу
    • Політика архівування матеріалів
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Пошук
  • Контакти
uk Українська
  • English English

Вісник Національного транспортного університету

  • Подати статтю
  • Головна
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
    • Джерела фінансування
  • Для авторів
    • Подання статті
    • Умови публікації
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Редакційні збори
    • Договір про передачу прав від автора до видавця
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу
    • Політика архівування матеріалів
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Пошук
  • Контакти

Стаття

  • Читати статтю
  • Завантажити статтю

Отримано 21.02.2022

Доопрацьовано 08.07.2022

Прийнято 22.08.2022

Взято з Том 26, № 3, 2022

Сторінки 337 -343

  • 68 Переглядів

ЦИТУВАТИ

Sysoev, І., Gavrilenko, V., Shumeiko, O., Rudoman, N., & Donets, V. (2022). Prospects of python algorithmic language in students 'handling of machine learning disciplines. The National Transport University Bulletin, 26(3), 337-343. https://doi.org/10.33744/2308-6645-2022-3-53-337-343

Перспективи алгоритмічної мови Python в опануванні студентами дисциплін машинного навчання

І. Сисоєв В. Гавриленко Олексій Шумейко Н. Рудоман Вероніка Донець

Анотація

У статті розглянуто перспективи використання мови програмування Python для навчання студентів дисциплінам пов’язаним з машинним навчанням. Проаналізовано ситуацію в сфері мов програмування, які пов’язані та можуть використовуватись при вирішенні задач машинного навчання. Проведений аналіз показав, що сучасні тренди свідчать про стрімке зростання популярності як підходів і методик, які потребують вирішення задач машинного навчання, так і самої мови програмування Python, що свідчить про неабиякі перспективи при вивченні данної мови програмування студентами. Проведено аналіз переваг та недоліків мови програмування Python, що дає змогу оцінити перспективність мови у порівнянні з конкурентами, в розрізі якісних характеристик які будуть важливі при вивченні студентами в стінах університету, та при застосуванні студентами отриманих знань у майбутньому за межами університету в конкурентному середовищі. Порівняльний аналіз характеристик було проведено в порівнянні з мовою програмування R, яка є також досить популярною при вирішенні завдань машинного навчання. Аналіз демонструє недоліки та переваги мови Python, які відображені у висновку статті щодо перспективності цієї мови порівняно з іншими. Також проведений аналіз популярності мови Python у вирішенні загальних задач програмування, що також є важливим, адже може надати студентам переваги при використанні отриманих знань у конкурентному середовищі. Аналіз показав, що Python має місце при вирішенні загальних задач програмування, але все одно поступається в популярності іншим в мовам. Зробивши висновок з проведеного дослідження, можна припустити, що Python завдяки своїм сильним сторонам є гарним кандидатом для вивчення студентами в предметах, пов’язаних із завданням машинного навчання, але популярність цієї мови для вирішення загальних задач програмування не надає вагомих переваг при використанні в конкурентному середовищі порівняно з іншими мовами програмування.

 

Ключові слова:

програмування; машинне навчання; Python; аналіз; переваги

Використані джерела

  1. Anisimov A.V. Prohramuvannia chyslovykh metodiv movoiu Python [Programming of numerical methods in Python] / Anisimov A.V., Doroshenko A.Yu., Pogoriliy S.D., Dorogiy Ya.Yu. Ed. A.V. Anisimov. – K .: Publishing and Printing Center "Kyiv University", 2014. – 640 p. [in Ukrainian].
  2. Reitynh mov prohramuvannia 2019 [Rating of programming languages 2019] – [Electronic resource]. – Access mode: https://dou.ua/lenta/articles/language-rating-jan-2019/ [in Ukrainian].
  3. Yakovenko A.V. Osnovy prohramuvannia. Python. Chastyna 1 [Fundamentals of programming. Python. Part 1] – Kyiv: KPI named after Igor Sikorivsky. – 2018. – 195 p. [in Ukrainian].
  4. Gabrusev V.E. Vykorystannia elementiv komp‘iuternoho modeliuvannia u protsesi navchannia fizyky [The use of elements of computer modeling in the process of teaching physics] // Scientific Journal of NPU named after MP Drahomanov. Series No. 2. Computer-based learning systems: Coll. scientific works / Redrad. – K .: NPU named after M.P. Dragomanov, 2018. – № 20 (27). – P. 77 [in Ukrainian].
  5. Suchasni tsyfrovi tekhnolohii ta innovatsiini metodyky navchannia: dosvid, tendentsii, perspektyvy. Materialy VII Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi internet-konferentsii [Modern digital technologies and innovative teaching methods: experience, trends, prospects. Proceedings of the VII International Scientific and Practical Internet Conference] (Ternopil, April 8, 2021), 164 p. [in Ukrainian]. 
Поділитися
Facebook
Twitter
LinkedIn
Email
Telegram
Viber
WhatsApp

https://doi.org/10.33744/2308-6645-2022-3-53-337-343

Адреса
01010, Україна, м. Київ,
1, вул. М. Омеляновича-Павленка


Email
ntu@ntu-bulletin.com

Основна інформація
  • Цілі та проблематика
  • Індексація журналу
  • Умови публікації
  • Редакційна колегія
  • Публікаційна етика
Додаткова інформація
  • Політика скарг
  • Процес рецензування
  • Політика відкритого доступу
  • Політика антиплагіату
  • Політика використання генеративного ШІ
  • Політика архівування матеріалів