Семинар "Основы работы с количественными данными"

Магистратура 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Коммуникации в государственных структурах и НКО)

Направление: 42.04.01. Реклама и связи с общественностью

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 1-й курс, 1 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Тамбовцева Алла Андреевна

Прогр. обучения: Коммуникации в государственных структурах и НКО

Язык: русский

Кредиты: 3

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В результате освоения дисциплины будут получены знания об основных понятиях теории вероятностей, математической статистики, методах статистического анализа данных в прикладных задачах в пределах программы курса; базовые навыки «прочтения» и содержательной интерпретации статистических данных, специфика применения вероятностно-статистического подхода.

Цель освоения дисциплины

знакомство с основами прикладного анализа данных для содержательной интерпретации статистических отчётов и графиков
знакомство с основами обработки и анализа данных в Python

Планируемые результаты обучения

формулировать статистические гипотезы и интерпретировать выдачи статистических тестов по итогам проверки гипотез
уметь вычислять описательные статистики в Python и интерпретировать их
уметь интерпретировать различные типы графиков для визуализации распределения данных
уметь строить гистограммы, ящики с усами и разные виды диаграмм в Python
уметь интерпретировать построенные доверительные интервалы для доли и для среднего
уметь строить доверительные интервалы для доли и для среднего в Python
уметь вычислять в Python коэффициент Пирсона и Спирмена, проверять их статистическую значимость

Содержание учебной дисциплины

Описание данных в разных шкалах
Визуализация
Введение в выборочное оценивание
Проверка статистических гипотез
Поиск связей в данных
Классификация данных: кластерный анализ

Элементы контроля

Homework
Набор практических задач по работе с данными в Python и последующей интерпретацией результатов. Для получение оценки 9-10 необходимо решить задачу повышенной сложности. Домашние задания, сданные позже дедлайна, оцениваются со штрафом: в пределах часа – 10% от оценки, суток – 30%, недели – 60%.
Independent work
Письменная работа по пройденным темам (20-25 минут). Включает вопросы с выбором ответа и вопросы с кратким ответом. Во время выполнения работы нельзя пользоваться никакими материалами, но можно пользоваться калькулятором. Работа не предполагает знание кода Python, все вопросы посвящены теоретическому материалу и интерпретации готовых статистических выдач и графиков.
Экзамен
Экзамен состоит из двух частей: теоретической (30 минут) и практической (50 минут). Теоретическая часть включает вопросы с выбором ответа и вопросы с кратким ответом по типу проверочных работ. Во время выполнения теоретической части нельзя пользоваться никакими материалами, но можно пользоваться калькулятором. Практическая часть включает задания, посвященные работе с реальными данными в Python. Во время выполнения практической части можно использовать официальную документацию библиотек и материалы курса.

Промежуточная аттестация

2024/2025 1st module
0.48 * Homework + 0.2 * Independent work + 0.32 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Коваленко Надежда Николаевна
Тамбовцева Алла Андреевна

Программа дисциплины