• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Анализ данных в Python

Статус: Курс обязательный (Юриспруденция)
Направление: 40.03.01. Юриспруденция
Где читается: Факультет менеджмента (Пермь)
Когда читается: 3-й курс, 1 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Онлайн-часы: 50
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 6

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

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

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

Содержание учебной дисциплины

  • Python для анализа данных, алгоритмы
  • Библиотеки для работы с данными в Python
  • Визуализация данных
  • Машинное обучение
  • Текстовый анализ
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий КР в формате НЭ
    формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
  • неблокирующий мини-тесты
    формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
  • неблокирующий Проект
    формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 1 модуль
    min(0.3 * мини-тесты в начале лекций + 0.4 * КР в формате НЭ + 0.3 * Проект, 8) В соответствии с п. 69 “Положения об организации промежуточной аттестации и текущего контроля успеваемости студентов” (ПОПАТКУСа) итоговая оценка студента за дисциплину-пререквизит (ДПР) к НЭ по АД не может быть больше 8 баллов. 9 или 10 за ДПР можно получить, сдав НЭ на 9 или 10 (см. раздел «Перезачет оценок» https://www.hse.ru/studyspravka/examsdataculture)