Анализ данных, искусственный интеллект и генеративные модели

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 2, 3 модуль

Преподаватели

Багрова Вера Дмитриевна

Галушко Илья Николаевич

Никитюк Михаил Андреевич

Паршина Анастасия Алексеевна

Перевышина Татьяна Олеговна

Сусла Диана Михайловна

Хассан Яна Нибаль

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс направлен на формирование компетенций у студентов в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Дисциплина реализуется с помощью онлайн-курса «Учебник по Анализу данных (Начальный)» в SmartLMS (https://edu.hse.ru/course/view.php?id=136231).

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является овладение студентами основами статистики и анализа данных для применения в решении различных практических задач.

Планируемые результаты обучения

• Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
• Фильтровать данные по нескольким условиям
• Создавать сводные таблицы
• Вычислять коэффициент корреляции Пирсона и интерпретировать полученные результаты
• Вычислять релевантные описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
• Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
• Сортировать данные
• Переводить значения признака в z-оценки
• Обрабатывать пропущенные значения и выбросы
• Корректно открывать табличные данные различных форматов
• Использовать собственноручно написанные функции для обработки данных, создания новых переменных
• Использовать Python в применении к анализу данных

Содержание учебной дисциплины

• Введение в инструменты
• Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
• Типы данных. Создание новых переменных
• Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
• Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
• Z-оценка. Выбросы
• Корреляция
• Введение в визуализацию данных
• Продвинутая визуализация данных
• Линейная регрессия

Элементы контроля

• ДЗ
  -
• Тесты
• СР
• КР
• Проект
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  10% Домашние задания 10% Тесты 15% Самостоятельные работы 20% Контрольная работа 20% Экзамен 25% Проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G., 2007
• Essentials of statistics for the behavioral sciences, Gravetter, F. J., 2014

Рекомендуемая дополнительная литература

• Статистика и котики, Савельев, В. В., 2018

Авторы

• Бурова Маргарита Борисовна
• Карпов Максим Евгеньевич
• Королева Анастасия Романовна