Бакалавриат
2023/2024
Анализ данных в HR
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Курс обязательный (Психология)
Направление:
37.03.01. Психология
Кто читает:
Базовая кафедра компании «ЭКОПСИ Консалтинг»
Где читается:
Факультет социальных наук
Когда читается:
4-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Титов Александр Сергеевич
Язык:
русский
Кредиты:
9
Контактные часы:
84
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина "Анализ данных в HR и социальных исследованиях" нацелена на формирование у студента навыков программирования на языке R, для решения задач связанных с HR и исследовательской деятельности: обработка сырых данных; написание циклов и функций для повышения эффективности и автоматизации обработки; поиск внутренних взаимосвязей и сокращение размерности методами кластерного и экплораторного факторного анализа; визуализация результатов.
Цель освоения дисциплины
- Формирование представления о круге профессиональных и академических задач, связанных с обработкой данных в HR и социальных науках;
- Формирование представления о современных методах анализа данных;
- Формирование навыков использования языка R для решения задач анализа данных;
- Формирование навыков решения задач в сфере анализа данных в HR;
- Формирование навыков представления результатов анализа данных;
- Формирование навыков сбора и хранения данных;
Планируемые результаты обучения
- • формирование навыков представления результатов анализа данных
- • формирование навыков решения ключевых задач в сфере анализа данных в HR и социальных науках: обработка сырых данных, поиск внутренних взаимосвязей в структуре данных и снижение размерности, проверка гипотез о взаимосвязях, обработка естественных языков;
- • формирование представления о круге профессиональных и академических задач, связанных с обработкой данных в HR и социальных науках;
- • формирование представления о современных методах анализа данных;
Содержание учебной дисциплины
- Тема 1. Обработка сырых данных.
- Тема 2. Поиск внутренних взаимосвязей в структуре данных и снижение размерности.
- Тема 3. Проверка гипотез о взаимосвязи.
- Тема 4: Обработка естественных языков
- Тема 5 Представление результатов анализа данных
Элементы контроля
- Домашнее задание 1
- Домашнее задание 2
- Домашнее задание 3
- Домашнее задание 4
- Домашнее задание 5
- Домашнее задание 6
- Защита проекта
- Самостоятельная работа
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 2 модуль0.15 * Домашнее задание 1 + 0.15 * Домашнее задание 2 + 0.15 * Домашнее задание 3 + 0.15 * Домашнее задание 4 + 0.4 * Защита проекта
- 2023/2024 учебный год 3 модуль0.3 * Домашнее задание 5 + 0.3 * Домашнее задание 6 + 0.4 * Самостоятельная работа
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Vol. Second edition, corrected 7th printing). New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=277008
- Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1440131
Рекомендуемая дополнительная литература
- Калинина, В. Н., Анализ данных. Компьютерный практикум : учебное пособие / В. Н. Калинина, В. И. Соловьев. — Москва : КноРус, 2017. — 166 с. — (для бакалавров). — ISBN 978-5-406-04895-5. — URL: https://book.ru/book/929386 (дата обращения: 26.08.2024). — Текст : электронный.