• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2024/2025

Семинар наставника

Статус: Курс обязательный (Аналитика больших данных)
Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается: 1-й курс, 1-4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Аналитика больших данных
Язык: русский
Кредиты: 9
Контактные часы: 20

Программа дисциплины

Аннотация

Студенты настроят рабочее окружение, научатся парсить данные из различных источников, интегрироваться с сервисами через API, освоят различные инструменты аналитика и будут готовы к реальному интервью на позицию аналитика данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Научить студентов настраивать рабочее окружение, научиться анализировать данные из различных источников, интегрироваться с сервисами через API, освоить различные инструменты аналитики.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает профессиональные требования, предъявляемые рынком труда, к выбранному направлению профессионального развития
  • Оценивает личный уровень сформированности профессиональных компетенций
  • Формулирует личную цель профессионального развития.
  • Формирует индивидуальную траекторию профессионального развития.
  • Проводит мониторинг формирования профессиональных компетенций в соответствии с индивидуальной траекторией.
  • Понимание актуальных направлений развития современного data science
  • Умение читать и понимание научных статей
  • Настроить рабочее окружение
  • Научиться анализировать данные из различных источников
  • Интегрироваться с сервисами через API
  • Освоить различные инструменты аналитики
  • Быть готовыми к реальному интервью на позицию аналитика данных
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Подготовка к интервью на позицию аналитика данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Домашнее задание
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    О_итог2 (2 модуль) = зачет, если 0.33 * ДЗ1 + 0.33 * ДЗ2 + 0.33 * ДЗ3>= 3.5, и незачет с остальных случаях.
  • 2024/2025 4th module
    О_итог4 (4 модуль) = зачет, если 0.167 * ДЗ1 + 167 * ДЗ2 + 0.167 * ДЗ3 + 0.167 * ДЗ4 + 0.167 * ДЗ5 + 0.167 * ДЗ6 >= 3.5, и незачет с остальных случаях.
  • 2025/2026 2nd module
    О_итог2 (2 модуль) = зачет, если 0.33 * ДЗ1 + 0.33 * ДЗ2 + 0.33 * ДЗ3>= 3.5, и незачет с остальных случаях.
  • 2025/2026 3rd module
    О_итог4 (4 модуль) = зачет, если 0.167 * ДЗ1 + 167 * ДЗ2 + 0.167 * ДЗ3 + 0.167 * ДЗ4 + 0.167 * ДЗ5 + 0.167 * ДЗ6 >= 3.5, и незачет с остальных случаях.
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Python и анализ данных, Маккинли, У., 2015
  • Грокаем алгоритмы : иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих, Бхаргава, А., 2023

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Домбровская, Г. Оптимизация запросов PostgreSQL / Г. Домбровская, Б. Новиков, А. Бейликова , перевод с английского Д. А. Беликова. — Москва : ДМК Пресс, 2021. — 278 с. — ISBN 978-5-97060-963-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/241103 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

  • Паточенко Евгений Анатольевич