Анализ и визуализация данных

Бакалавриат 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Иностранные языки и межкультурная коммуникация)

Направление: 45.03.02. Лингвистика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Школа иностранных языков

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Аброскин Илья Дмитриевич, Кантонистова Елена Олеговна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс разработан для студентов Департамента иностранных языков. В ходе курса студенты изучат основы статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистического анализа в лингвистике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и регрессионному анализу. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. С использованием онлайн-курса "Excel Skills for Business: Essentials" [URL: https://ru.coursera.org/learn/excel-essentials].

Цель освоения дисциплины

Ознакомление студентов с основами науки о данных
Формирование у студентов практических навыков работы с данными, решения прикладных задач анализа данных по специальности и визуализации данных
Формирование у студентов навыков поиска информации

Планируемые результаты обучения

Знать основы работы с MS Excel
Находить данные под конкретный анализ
Строить разведочный анализ данных
Применять регрессионный анализ
Интерпретировать регрессионный анализ
Проводить дисперсионный анализ
Формулировать статистические гипотезы
Проверять статистические гипотезы
Выполнять полный цикл анализа данных

Содержание учебной дисциплины

Простейшие функции MS Excel
Основные навыки работы с MS Excel, открытие документов, редактирование таблиц, создание простейших графиков.
Введение в анализ данных
Постановка задачи анализа данных. Основные применения анализа данных в лингвистике. Поиск данных. Разведочный анализ данных.
Регрессионный анализ
Регрессионный анализ. Построение и интерпретация. Интервальные оценки и погрешность измерений.
Проверка статистических гипотез
Постановка задачи проверки гипотезы. Подбор тестовых статистик. Критерии согласия, двухвыборочные критерии. Дисперсионный анализ. Проверка множественных гипотез. Коррекция Бонферрони.
Построение анализа данных
Основы анализа данных. Цикл анализа данных. Базовые понятия.

Элементы контроля

Контрольные работы
2 контрольные работы в течение курса. Общая оценка за КР = (КР1+КР2)/2
Тесты
8 тестов в течение курса. Общая оценка за Т вычисляется как среднее арифметическое всех оценок за тесты.
Домашнее задание
Экзамен
Экзамен состоит из двух частей: практической (на компьютере) и теоретической (в виде теста).
Командный проект
Проект по самостоятельным поиску данных, формулированию гипотез и построению анализа данных.
Работа на семинаре
Выполнение практических заданий на семинаре. Общая оценка вычисляется как среднее арифметическое всех оценок за практические работы.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.17 * Домашнее задание + 0.17 * Командный проект + 0.17 * Контрольные работы + 0.16 * Работа на семинаре + 0.16 * Тесты + 0.17 * Экзамен

Программа дисциплины