Исследование данных и визуализация

2023/2024

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

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент информатики

Когда читается: 1, 2 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Сироткин Александр Владимирович, Суворова Алёна Владимировна, Ярошенко Евгения Игоревна

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 36

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Первый курс майнора посвящен развитию базовых навыков работы с инструментальными средствами анализа данных. Студенты познакомятся с языком R - универсальным инструментом анализа и визуализации данных и машинного обучения, обладающим большим и дружелюбным сообществом. Мы научимся обрабатывать данные разных типов (чисел, категорий, строк, дат), делать полезные визуализации результатов и эффективные воспроизводимые отчёты и интерактивные презентации. Познакомимся с основными темами последующих курсов: этапами и инструментами исследования данных, применением статистических моделей к предсказанию данных. В результате освоения курса студенты будут способны быстро и эффективно провести исследование данных, графически исследовать ключевые закономерности и представить их в виде интерактивного отчета или дашборда, построить базовые предсказательные модели.

Цель освоения дисциплины

Изучение особенностей различных методов сбора и агрегации данных, формирование навыков планирования сбора и обработки данных, изучение пакетов ориентированных на основные этапы подготовки данных и их анализа

Планируемые результаты обучения

Анализирует данные в формате дат и текста на языке R
Владеет инструментарием визуализации и агрегации данных в R
Выбирает тип графика в зависимости от задачи
Знает основные понятия языка R
Интерпретирует и визуализирует результаты моделей
Создает отчеты с помощью RMarkdown
Строит модели деревьев решений

Содержание учебной дисциплины

Воспроизводимые исследования
Статистическое обучение. Введение в клиентскую аналитику
Разведывательный анализ данных

Элементы контроля

Упражнения
Для закрепления навыков по работе с инструментарием студентам предлагается выполнить онлайн-упражнения на закрепление и проверку усвоения материала на онлайн-платформе. Их прохождение играет формативную роль: количество попыток не ограничивается. Работа выполняется на дому и сдается до установленной даты экзамена.
Контрольная работа №2
Контрольная работа представляет собой письменную работу в тестовой форме в LMS. Тест содержит как открытые, так и закрытые вопросы по пройденным материалам. Тест подразумевает ответы на вопросы по предоставленным данными в RStudio. Тест может содержать от 10 до 20 вопросов, покрывающих рассмотренные на занятиях темы
Домашнее задание №1
Домашнее задание представляет собой программный проект по анализу данных. Данные для задания и вопросы, на которые нужно дать ответы, предоставляются преподавателем. Работа выполняется индивидуально. Проект должен быть написан с ориентацией на “заказчика”, то есть понятен потенциальному клиенту, содержать все необходимые пояснения и интерпретации. Результаты представляются в виде 1) дашборда с таблицами / графиками по предоставленному преподавателем шаблону, и 2) отчета-пояснения, какие выводы должен сделать пользователь и какие элементы фокусируют внимание именно на этих выводах.
Домашнее задание №2
Домашнее задание представляет собой программный проект по анализу данных. Данные для задания предоставляются преподавателем. Работа выполняется индивидуально. Проект должен быть написан с ориентацией на “заказчика”, то есть понятен потенциальному клиенту, содержать все необходимые пояснения и интерпретации. Результаты представляются в виде одного из двух вариантов по выбору преподавателя: 1) полноценный отчет о результатах анализа, 2) дашборд с таблицами / графиками, показывающими результаты предсказания в определенных группах и результаты сравнения групп с помощью проверки гипотез, и отчет-пояснение к дашборду.
Контрольная работа №1
Контрольная работа представляет собой письменную работу в тестовой форме в LMS. Тест содержит как открытые, так и закрытые вопросы по пройденным материалам. Тест подразумевает ответы на вопросы по предоставленным данными в RStudio. Тест может содержать от 10 до 20 вопросов, покрывающих рассмотренные на занятиях темы

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 2 модуль
0.2 * Домашнее задание №1 + 0.2 * Домашнее задание №2 + 0.2 * Контрольная работа №1 + 0.2 * Контрольная работа №2 + 0.2 * Упражнения

Список литературы

Авторы

Суворова Алёна Владимировна
Сироткин Александр Владимирович

Программа дисциплины