Магистратура 2022/2023

Анализ и визуализация данных с использованием языка R

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 (Бизнес-аналитика в экономике и менеджменте)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Кафедра математической экономики (Нижний Новгород)

Где читается: Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)

Когда читается: 1-й курс, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Силаев Андрей Михайлович

Прогр. обучения: Бизнес-аналитика в экономике и менеджменте

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Изучаются основы языка программирования R, осваиваются методы визуализации данных для возможности выявления тенденций и обоснования принимаемых решений.

Цель освоения дисциплины

• Целями освоения дисциплины являются овладение навыками программирования на языке R, овладение методами обработки, визуализации и анализа качественных и количественных данных для решения экономических задач.

Планируемые результаты обучения

• Владеть навыками программирования на языке R
• Владеть навыками работы с базовыми структурами в R
• Уметь выполнять анализ данных, визуализировать качественные и количественные данные в R
• Уметь проводить корреляционный и регрессионный анализ в R

Содержание учебной дисциплины

• Типы данных и структуры данных в R
• Загрузка данных в R
• Визуализация и анализ данных
• Корреляционный и регрессионный анализ в R

Элементы контроля

• Активность
• Контрольная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 4 модуль
  0.35 * Активность + 0.4 * Экзамен + 0.25 * Контрольная работа

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани , перевод с английского С. Э. Мастицкого. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 456 с. — ISBN 978-5-97060-495-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93580 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R : Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist. New York: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1484645
• Rasch, D., Verdooren, L. R., & Pilz, J. (2019). Applied Statistics : Theory and Problem Solutions with R. Hoboken, NJ: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2218318
• Tsay, R. S. (2013). An Introduction to Analysis of Financial Data with R. Wiley.

Авторы

• Силаев Андрей Михайлович