• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2022/2023

Анализ данных в HR

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс по выбору (Психология)
Направление: 37.03.01. Психология
Когда читается: 4-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 9
Контактные часы: 84

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "Анализ данных в HR и социальных исследованиях" нацелена на формирование у студента навыков программирования на языке R, для решения задач связанных с HR и исследовательской деятельности: обработка сырых данных; написание циклов и функций для повышения эффективности и автоматизации обработки; поиск внутренних взаимосвязей и сокращение размерности методами кластерного и экплораторного факторного анализа; визуализация результатов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование представления о круге профессиональных и академических задач, связанных с обработкой данных в HR и социальных науках;
  • Формирование представления о современных методах анализа данных;
  • Формирование навыков использования языка R для решения задач анализа данных;
  • Формирование навыков решения задач в сфере анализа данных в HR;
  • Формирование навыков представления результатов анализа данных;
  • Формирование навыков сбора и хранения данных;
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • • формирование навыков представления результатов анализа данных
  • • формирование навыков решения ключевых задач в сфере анализа данных в HR и социальных науках: обработка сырых данных, поиск внутренних взаимосвязей в структуре данных и снижение размерности, проверка гипотез о взаимосвязях, обработка естественных языков;
  • • формирование представления о круге профессиональных и академических задач, связанных с обработкой данных в HR и социальных науках;
  • • формирование представления о современных методах анализа данных;
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Обработка сырых данных.
  • Тема 2. Поиск внутренних взаимосвязей в структуре данных и снижение размерности.
  • Тема 3. Проверка гипотез о взаимосвязи.
  • Тема 4: Обработка естественных языков
  • Тема 5 Представление результатов анализа данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание: циклы и дата-менджмент
  • неблокирующий Экзамен 1
  • неблокирующий Экзамен 2
  • неблокирующий Домашнее задание: Анализ данных и представление результатов
  • неблокирующий Домашнее задание: Анализ данных и снижение размерности
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.4 * Экзамен 1 + 0.3 * Домашнее задание: Анализ данных и представление результатов + 0.3 * Домашнее задание: циклы и дата-менджмент
  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.6 * Домашнее задание: Анализ данных и снижение размерности + 0.4 * Экзамен 2
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Vol. Second edition, corrected 7th printing). New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=277008
  • Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1440131

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Калинина, В. Н., Анализ данных. Компьютерный практикум : учебное пособие / В. Н. Калинина, В. И. Соловьев. — Москва : КноРус, 2017. — 166 с. — (для бакалавров). — ISBN 978-5-406-04895-5. — URL: https://book.ru/book/929386 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.

Авторы

  • Ваза Александра Михайловна
  • Титов Александр Сергеевич
  • Волкова Анна Владиславовна
  • Дегтярев Павел Александрович