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

Аналитика данных

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается: 3-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели: Бойкий Роман Игоревич, Орешин Павел Евгеньевич, Шульчевский Дмитрий Игоревич, Юдин Сергей Михайлович
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 80

Программа дисциплины

Аннотация

Курс "Аналитика данных" подготовлен ФКН совместно с Яндексом.Преподаватели, которые являются практикующими аналитиками или руководителями разного уровня, расскажут студентам подробнее о профессии, реальном практическом опыте и раскроют основные тонкости работы Аналитика: от метрик и АБ-экспериментов до применения продвинутых методов Машинного обучения и прогнозирования.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Курс помогает познакомиться с тем, как анализ данных и продуктовая аналитика работают на практике в реальных сервисах. Какие методы используются на практике и почему, научиться самостоятельно применять их и знать их устройство. По итогам студенты при желании будут знать, как развиваться в направлении аналитики в дальнейшем и на какие смежные дисциплины стоит обратить внимание.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знание того, как анализ данных и продуктовая аналитика работают на практике в реальных сервисах.
  • Знание использующихся методов анализа данных и умение их применять на практике.
  • Знание устройства методов анализа данных.
  • Понимание траектории профессионального развития.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Вводная лекция о продуктовой аналитике
  • Пользовательская аналитика
  • Мат. статистика в аналитике
  • Проверка гипотез и причинно-следственных связей
  • AB-тестирование
  • Метрики: зачем нужны и какие бывают
  • Инфраструктура, логи и инструменты
  • Визуализация данных и результатов
  • Краудсорсинг в аналитике
  • Аналитика и ML
  • Лекция с практическими кейсами 1
  • Лекция с практическими кейсами 2
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание 1
  • неблокирующий Домашнее задание 2
  • неблокирующий Контрольная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 4th module
    Округление(0.6 * ДЗ + 0.4 * КР)
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Python и анализ данных, Маккинли, У., 2015
  • Бослаф, С. Статистика для всех : учебное пособие / С. Бослаф , перевод с английского П. А. Волкова [и др.]. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 586 с. — ISBN 978-5-94074-969-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/66475 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Сюй, Я. Доверительное А/В-тестирование / Я. Сюй, Д. Тан, Р. Кохави , перевод с английского В. С. Яценкова. — Москва : ДМК Пресс, 2021. — 298 с. — ISBN 978-5-97060-913-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/241022 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Наглядная математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Лагутин, М. Б., 2019

Авторы

  • Якунина Анастасия Димитриевна