Программирование в Python для анализа данных

Бакалавриат 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Социология)

Направление: 39.03.01. Социология

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 4-й курс, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Ульянов Владимир Васильевич

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина направлена на изучение основ программирования в Python (базовые структуры данных, в частности типы данных, логические выражения, условные операторы, организация множественного ветвления, циклы, последовательности (строки и списки) и словари в Python) для применения полученных знаний и навыков при анализе и визуализации в Python как тренировочных, так и реальных данных, включая преобразование и очистку данных, «восстановление отсутствующих» значений, построение графиков (гистограмм, графиков плотностей и диаграмм рассеяния), агрегирование данных, таблицы сопряженности, корреляционный и квантильный анализ, построение предсказательных моделей, оценка качества моделей. По итогам курса студенты должны научиться самостоятельно принимать решение о целесообразности использования возможностей Python для решения прикладных задач в исследовательской практике. Большое внимание уделяется рассмотрению примеров решения задач на реальных данных. Программа предусматривает проведение семинарских занятий и лабораторных работ. Также предполагается выполнение и последующая проверка домашних работ (решение задач). Настоящая дисциплина относится к вариативной части, являясь обязательной дисциплиной специализации «Прикладные методы и технологии социальных исследований».

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины " Программирование в Python для анализа данных " является формирование компетенций, связанных с решением задач по сбору, анализу и визуализации социологических данных с помощью программ на языке Python.

Планируемые результаты обучения

Знает основы программирования, включая стандартные алгоритмы, и их реализацию в Python
Имеет навыки анализа реальных социологических данных в Python
Умеет строить модели, оценивать их качество и сравнивать различные модели средствами Python

Содержание учебной дисциплины

Введение в Python и его основные библиотеки и модули
Типы данных в Python, подготовка данных к построению моделей
Визуализация данных и результатов их анализа в Python
Предсказательное моделирование в Python
Анализ качества построенных моделей в Python

Элементы контроля

Домашнее задание №1
За нарушение срока сдачи работы на 1 неделю оценка за нее снижается на 50%, на 2 недели – на 100%.
Домашнее задание №2
За нарушение срока сдачи работы на 1 неделю оценка за нее снижается на 50%, на 2 недели – на 100%.
Экзмен
Домашнее задание №3
За нарушение срока сдачи работы на 1 неделю оценка за нее снижается на 50%, на 2 недели – на 100%.

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 2 модуль
0.26 * Домашнее задание №1 + 0.27 * Домашнее задание №2 + 0.27 * Домашнее задание №3 + 0.2 * Экзмен

Список литературы

Авторы

Десятова Мария Ивановна
Ульянов Владимир Васильевич
Даньшина Мария Александровна

Программа дисциплины