Магистратура 2022/2023

Семинар "Основы работы с количественными данными"

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

Статус: Курс обязательный (Коммуникации в государственных структурах и НКО)

Направление: 42.04.01. Реклама и связи с общественностью

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 1-й курс, 1 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Тамбовцева Алла Андреевна

Прогр. обучения: Коммуникации в государственных структурах и НКО

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Программа дисциплины

Аннотация

В результате освоения дисциплины будут получены знания об основных понятиях теории вероятностей, математической статистики, методах статистического анализа данных в прикладных задачах в пределах программы курса; базовые навыки «прочтения» и содержательной интерпретации статистических данных, специфика применения вероятностно-статистического подхода.

Цель освоения дисциплины

• знакомство с основами прикладного анализа данных для содержательной интерпретации статистических отчётов и графиков
• знакомство с основами обработки и анализа данных в Python

Планируемые результаты обучения

• формулировать статистические гипотезы и интерпретировать выдачи статистических тестов по итогам проверки гипотез
• уметь различать способы формирования выборок и выделять источники смещений (bias).
• уметь вычислять описательные статистики в Python и интерпретировать их
• уметь интерпретировать различные типы графиков для визуализации распределения данных
• уметь строить гистограммы, ящики с усами и разные виды диаграмм в Python
• уметь интерпретировать построенные доверительные интервалы для доли и для среднего
• уметь строить доверительные интервалы для доли и для среднего в Python
• уметь вычислять в Python коэффициент Пирсона и Спирмена, проверять их статистическую значимость
• уметь интерпретировать результаты иерархического кластерного анализа

Содержание учебной дисциплины

• Проверка статистических гипотез
• Поиск связей в данных
• Классификация данных: кластерный анализ

Элементы контроля

• Домашнее задание
  Домашнее задание представляет собой набор вопросов и задач по пройденным темам. Каждое домашнее задание состоит из теоретической и практической части. Теоретическая часть включает закрытые и открытые вопросы, связанные с изученными на занятиях понятиями, а также интерпретацию готовых статистических выдач и графиков. Практическая часть подразумевает работу с данными в Google Spreadsheets по схеме, аналогичной представленной на занятии.
• Самостоятельная работа
  Самостоятельная работа представляет собой небольшую письменную работу на 15-20 минут по темам прошедших занятий, которая включает в себя тестовые и открытые вопросы с кратким ответом. Во время выполнения работы нельзя пользоваться никакими материалами, но можно использовать Google Spreadsheets и калькулятор (при необходимости).
• Экзамен
  Формат заданий экзамена совпадает с форматом теоретических задач из домашних заданий и самостоятельных работ. Практическая часть, посвященная работе с данными на компьютере, в экзамен не входит, однако при необходимости студенты могут пользоваться Google Spreadsheets для простых вычислений.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 1 модуль
  0.5 * Домашнее задание + 0.2 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая дополнительная литература

• Введение в статистическое обучение с примерами на языке R, Джеймс, Г., 2016
• Голая статистика : самая интересная книга о самой скучной науке, Уилан, Ч., 2016

Авторы

• Тамбовцева Алла Андреевна