Бакалавриат 2023/2024

Анализ данных в Python

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Юриспруденция)

Направление: 40.03.01. Юриспруденция

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

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

Преподаватели: Болдырев Алексей Сергеевич

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

• 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

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

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)

Авторы

• Королева Анастасия Романовна