Бакалавриат 2020/2021

Аналитика данных на Python

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Экономика)

Направление: 38.03.01. Экономика

Кто читает: Департамент экономики

Где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Волкова Юлия Михайловна, Ефимова Полина Романовна, Красильников Александр Александрович, Смирнова Анна Вадимовна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 48

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина не предполагает наличия опыта программирования до начала изучения курса. В ходе изучения дисциплины студенту предлагается самостоятельное изучение азов программирования на языке Python с помощью онлайн курса «Программирование на Python» на платформе Stepik, доступной по адресу: https://stepik.org/course/67/syllabus . После изучения онлайн курса студентам будет предложено. В ходе изучения дисциплины на лекционных и семинарских занятиях студенту будут предложены дополнительные инструменты для формирования наборов данных, в том числе и инструменты для автоматизации загрузки данных из сети Интернет. Дисциплина может являться пререквизитом для изучения дисциплин «Эконометрика», «Статистика», а также для междисциплинарной курсовой работы и выпускной квалификационной работы.

Цель освоения дисциплины

• Подготовка выпускников к информационно-аналитической и научно-исследовательской деятельности в качестве исполнителей или руководителей младшего уровня
• на основе полученных в ходе освоения дисциплины знаний продолжение обучения в магистратуре и аспирантуре

Планируемые результаты обучения

• Узнать особенности языка программирования познакомиться со средой jupyter
• Знакомство с библиотекой pandas
• Знакомство с библиотекой requests, чтение и запись из файлов формата csv
• Знакомство с форматом json, владение типами list и dict
• Знакомство с регулярными выражениями
• Знакомство с парсингом HTML разметки сайтов
• Знакомство с соединением различных массивов данных
• Знакомство с SQL (Декларативный язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных.)
• Онлайн курс «Программирование на Python»
• Работа с библиотекой BeautifulSoup

Содержание учебной дисциплины

• Аналитика данных на Python
  Обработка и преобразование большого количества неструктурированных или неорганизованных данных с целью генерирования ключевой информации об этих данных, которые могли бы помочь в принятии обоснованных решений с помощью языка программирования Python

Элементы контроля

• домашние задания
  Индивидуальное задание для выполнения в рамках самостоятельной работы. В случае уменьшения числа домашних заданий, семинаров и летучек, баллы за не проведенные формы работы перераспределяются пропорционально между оставшимися работами той же формы работ
• семинарское задание
  Задание на работу в малых группах (в случае аудиторной работы в классе) или индивидуально (в случае дистанционной работы) на семинарах.
• Контрольная работа 1
  Задание на лекции аналогичное экзаменационному.
• Контрольная работа 2
  Задание на лекции аналогичное экзаменационном.
• Экзамен
  Письменная работа с заданиями

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.2 * домашние задания + 0.1 * Контрольная работа 1 + 0.1 * Контрольная работа 2 + 0.2 * семинарское задание + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Python Data Analytics поможет вам освоить мир сбора и анализа данных, используя всю мощь языка Python. В основе этой книги лежит описание pandas, библиотеки с открытым исходным кодом, лицензированной BSD, обеспечивающей высокопроизводительные, простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для языка программирования Python. Автор Фабио Нелли мастерски демонстрирует силу языка программирования Python в применении к обработке, управлению и извлечению информации. Внутри вы увидите, насколько интуитивно понятным и гибким является обнаружение и передача значимых шаблонов данных с помощью скриптов Python, систем отчетности и экспорта данных. В этой книге рассматривается, как получать, обрабатывать, хранить, управлять и анализировать данные с помощью языка программирования Python. Вы будете использовать Python и другие инструменты с открытым исходным кодом для обработки данных и выявления интересных и важных тенденций в этих данных, которые позволят вам предсказывать будущее. узоры. Независимо от того, имеете ли вы дело с данными продаж, инвестиционными данными (акции, облигации и т. Д.), Медицинскими данными, использованием веб-страниц или любым другим типом набора данных, Python можно использовать для интерпретации, анализа и сбора информации из кучи числа и статистика. Эта книга является бесценным справочником с примерами хранения и доступа к данным в базе данных; он проведет вас через процесс создания отчета; в нем представлены три практических примера или примера, которые вы можете взять с собой для повседневного анализа.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Автоматизация рутинных задач с помощью Python : практическое руководство для начинающих, Свейгарт, Э., 2018
• Вероятностное программирование на Python : байесовский вывод и алгоритмы, Дэвидсон - Пайлон, К., 2020
• Изучаем pandas : высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python, Хейдт, М., 2018
• Прикладной анализ текстовых данных на Python : машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка, Бенгфорт, Б., 2020