Наука о данных

Бакалавриат 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Совместная программа по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ)

Направление: 38.03.01. Экономика

Кто читает: Отдел сопровождения учебного процесса в бакалавриате

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 64

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Изучение дисциплины «Наука о данных» базируется на следующих дисциплинах:  математический анализ;  линейная алгебра; Для освоения учебной дисциплины студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:  знать основные понятия курса математический анализ  знать простейшие методы решения задач; Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: Эконометрика, машинное обучение, случайные процессы, прикладная микроэконометрика.

Цель освоения дисциплины

получение навыков обработки и статистического анализа данных с применением специализированных компьютерных инструментов.

Планируемые результаты обучения

владеть: - навыками сбора данных из структурированных и неструктурированных источников - навыками обработки данных - навыками визуализации данных
знать: - синтаксис языков программирования Python и R - основные принципы обработки и визуализации данных - описание стандартных библиотек для сбора и обработки данных
уметь: - решать простые алгоритмические задачи - извлекать информацию из внешних источников в автоматическом режиме - обрабатывать информацию средствами стандартных библиотек

Содержание учебной дисциплины

Базовые понятия программирования. Переменные, операторы, управляющие конструкции, циклы.
Типы данных в Python. Функции и элементы функционального программирования.
Извлечение данных из различных источников (HTML, XML, CSV, JSON).
Дескриптивная статистика. Построение графиков и диаграмм в Python и R
Математические инструменты Python. Библиотеки numpy и Scipy
Статистические инструменты Python. Библиотеки pandas, Statsmodels, scikit-learn.
Введение в программирование на R. Типы данных и управляющие конструкции
Работа с данными в R. Библиотека tidyverse и её компоненты. dplyr и tidyr.
Визуализация данных в R. Библиотека ggplot2.
Основы работы с базами данных. Язык запросов SQL
Извлечение информации из текстов. Регулярные выражения

Элементы контроля

Домашние задания
Оценка за домашние задания является средней от оценок за каждое задание (возможно, с весами, пропорциональными трудоёмкости каждого ДЗ).
Итоговый проект
40% оценки

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 4 модуль
0.5 * Домашние задания + 0.5 * Итоговый проект

Программа дисциплины