Бакалавриат
2024/2025
Анализ данных
Статус:
Курс обязательный (Юриспруденция: цифровой юрист)
Направление:
40.03.01. Юриспруденция
Где читается:
Факультет права
Когда читается:
3-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
50
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
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
- Введение в инструменты
- Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
- Типы данных. Создание новых переменных
- Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
- Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
- Z-оценка. Выбросы
- Корреляция
- Введение в визуализацию данных
- Продвинутая визуализация данных
- Линейная регрессия
Элементы контроля
- КР в формате НЭ
- мини тесты на лекциях
- практика на семинарах
- ДЗ
- СР
- исследовательский проект
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 4th module0.2 * КР1 в формате НЭ 0.2 * КР2 в формате НЭ 0.1 * мини тесты на лекциях 0.05 * практика на семинарах 0.05 * домашние задания 0.15 * самостоятельные работы 0.25 * исследовательский проект Итоговая формула: min(0.2 * КР1 + 0.2 * КР2 + 0.1 * мини-тесты + 0.05 * практика на семинарах + 0.05 * ДЗ + 0.15* СР + 0.25 * Проект, 8) 0.2 * КР1 в формате НЭ 0.2 * КР2 в формате НЭ 0.1 * мини тесты на лекциях 0.05 * практика на семинарах 0.05 * домашние задания 0.15 * самостоятельные работы 0.25 * исследовательский проект
