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

Анализ данных в Python

Направление: 38.03.04. Государственное и муниципальное управление
Когда читается: 2-й курс, 1 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Онлайн-часы: 12
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 14

Программа дисциплины

Аннотация

Язык программирования Python широко используется в анализе данных о социальных, экономических, политических и иных процессах. Владение этим инструментом будет полезным как для студентов, готовящихся как к карьере в академической карьере, так и к работе на государственной службе или в бизнесе. В рамках этого курса студенты научатся использовать специализированные библиотеки языка Python для обработки и визуализации данных, проверки статистических гипотез, проведения регрессионного анализа и визуализации его результатов. После прохождения этого курса студенты смогут самостоятельно и профессионально проводить анализ данных по разнообразным проблемам, что повысит их ценность как специалистов и в науке, и на государственной службе, и в бизнесе.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Цели освоения этой учебной дисциплины: 1) овладение навыками использования языка программирования Python для анализа данных; 2) формирование способности корректно реализовывать количественные методы научных и аналитических исследований на языке Python
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Формулировать содержание и функции конкретных количественных методов социальных исследований.
  • Интерпретировать результаты, полученные в ходе анализа данных с помощью количественных методов исследований, с точки зрения формальных статистических критериев.
  • Применять необходимые наборы библиотек и команд на языке программирования Python для обработки и анализа данных.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в обработку данных
  • Непараметрические коэффициенты корреляции
  • Тестирование статистических гипотез в Python
  • Визуализация данных в Python
  • Решение задачи регрессии в Python: интервальные зависимые переменные
  • Решение задачи классификации с помощью логистической регрессии
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Тесты в рамках онлайн-курса "Статистика для анализа данных"
    Среднее арифметическое баллов за все оцениваемые тесты онлайн-курса "Статистика для анализа данных". Перед расчётом среднего балла оценка за каждый тест приводится в единую шкалу от 0 до 10 по формуле 10*"оценка за индивидуальный тест"/ "максимально возможная оценка за индивидуальный тест" с округлением по правилам математики. В связи с тем, что онлайн-курс предполагает техническую возможность выполнения тестов без использования Python, для зачёта оценки от студентов требуется прислать свой программный код на языке Python, выполнняющий заданий теста. Преподаватель имеет право снизить оценку за тест в случае отсутствия кода в Python для решения какого-либо из заданий теста или в случае, если код или выдаваемый результат его исполнения ошибочен. Оценка снижается на количество баллов, предусмотренное заданием, с учётом перевода оценки за тест в единую шкалу.
  • неблокирующий Контрольная работа
    Решение задач по анализу данных в Python
  • блокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 1 модуль
    0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Тесты в рамках онлайн-курса "Статистика для анализа данных" + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Python для сложных задач : наука о данных и машинное обучение, Плас, Дж. В., 2018

Авторы

  • Прокофьев Вадим Николаевич
  • Беленков Вадим Евгеньевич