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 заданиеДомашнее 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 работаСамостоятельная 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).
- ЭкзаменФормат 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.
