Бакалавриат
2023/2024




Python для анализа данных
Статус:
Курс обязательный (История)
Направление:
46.03.01. История
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
50
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Касьяненко Дарья Алексеевна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
12
Программа дисциплины
Аннотация
Данный курс направлен на формирование компетенций у студентов в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Дисциплина реализуется с помощью онлайн-курса «Учебник по Анализу данных (Начальный)» в SmartLMS (https://edu.hse.ru/course/view.php?id=136231).
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является овладение студентами основами статистики и анализа данных для применения в решении различных практических задач.
Планируемые результаты обучения
- Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
- Фильтровать данные по нескольким условиям
- Создавать сводные таблицы
- Вычислять коэффициент корреляции Пирсона и интерпретировать полученные результаты
- Вычислять релевантные описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
- Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
- Сортировать данные
- Переводить значения признака в z-оценки
- Обрабатывать пропущенные значения и выбросы
- Корректно открывать табличные данные различных форматов
- Использовать собственноручно написанные функции для обработки данных, создания новых переменных
- Использовать Python в применении к анализу данных
Содержание учебной дисциплины
- Python для анализа данных, алгоритмы
- Библиотеки для работы с данными в Python
- Визуализация данных
- Машинное обучение
- Текстовый анализ
Элементы контроля
- Контрольная работаформат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
- Экзаменформат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
- Домашнее заданиеформат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 2 модульMIN(0.2 * Контрольная работа + 0.2 * Экзамен + 0.2 * ДЗ + 0.2 * мини-тесты + 0.2 * исследовательский проект; 8) Комментарий к формуле: Пункт ПОПАТКУСа 69. Независимый экзамен может иметь факультативные или обязательные дисциплины-пререквизиты, включенные в учебный план образовательной программы. Степень обязательности дисциплин-пререквизитов определяется в программе независимого экзамена или в иных локальных нормативных актах, описывающих особенности формирования компетенций. Оценка, выставляемая по итогам промежуточной аттестации по дисциплине-пререквизиту к независимому экзамену по цифровой компетенции, не может быть больше 8 баллов.