2024/2025

Основы Python для анализа данных

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Искяндяров Руслан Рушанович

Язык: русский

Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на подготовку студентов, ранее не занимавшихся программированием, к проведению базового эксплоративного анализа данных, их визуализации, чтения и записи. Первый модуль включает в себя изучение основ языка Python, а во втором модуле будут рассмотрены ключевые библиотеки из стека любого дата-аналитика: numpy, scipy, pandas, matplotlib и т.д. По результатам курса студенты будут подготовлены к решению базовых задач в сфере обработки данных на Python, а также к прохождению более сложных курсов по анализу данных и машинному обучению

Цель освоения дисциплины

• Освоить синтаксис и основные конструкций языка программирования Python, необходимых для анализа данных
• Получить навыки написания кода на Python, а также навыки анализа и визуализации больших массивов информации с помощью библиотек Python
• Понимать сферы применения языка Python и уметь анализировать сторонний код на Python

Планируемые результаты обучения

• Знать особенности работы с современными дистрибутивами Python
• - Освоить базовый синтаксис языка программирования Python
• Обработка и анализ больших массивов данных, умение проводить исследовательский анализ данных (EDA).

Содержание учебной дисциплины

• Введение в Python, переменные и базовые типы данных
• Типы данных (контейнеры) в Python
• Условия и циклы в Python
• Функции и модули в Python
• Групповой проект по основам Python
• Библиотеки для анализа данных: Pandas
• Библиотеки для анализа данных: Numpy
• Визуализация данных в Python
• Исследовательский анализ данных в Python
• Групповой проект по анализу данных

Элементы контроля

• Активность на семинарах
  Активность на семинарах (решение заданий, ответы на вопросы преподавателя)
• Выступление с презентацией (в командах)
  Короткое (10-15 минут) выступление на тему из перечня
• Подготовка и защита проекта (в командах)
  Самостоятельное написание кода, исследование данных, постановка гипотез, проверки гипотез, проведение анализа данных, визуализация данных
• Итоговый анализ данных
  Самостоятельное исследование предложенных данных и ответы на вопросы по датасету
• Итоговый тест по темам курса
  Итоговый тест по темам курса

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 4th module
  0.05 * Активность на семинарах + 0.05 * Активность на семинарах + 0.1 * Выступление с презентацией (в командах) + 0.1 * Выступление с презентацией (в командах) + 0.25 * Итоговый анализ данных + 0.15 * Итоговый тест по темам курса + 0.15 * Подготовка и защита проекта (в командах) + 0.15 * Подготовка и защита проекта (в командах)

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Pandas for everyone : Python data analysis, Chen, D. Y., 2023
• Python для data science, Васильев, Ю., 2023
• Python для data science. - 978-5-4461-2392-6 - Васильев Юлий - 2023 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/390133 - 390133 - iBOOKS
• Изучаем pandas : высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python, Хейдт, М., 2018
• Маккинни, У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter : справочник / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 3-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 536 с. — ISBN 978-5-93700-174-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/348086 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Простой Python. Современный стиль программирования, Любанович, Б., 2023
• Титов, А. Н. Обработка данных в Python. Основы работы с библиотекой Pandas : учебно-методическое пособие / А. Н. Титов, Р. Ф. Тазиева. — Казань : КНИТУ, 2022. — 116 с. — ISBN 978-5-7882-3164-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/331013 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Изучаем Python : программирование игр, визуализация данных, веб - приложения, Мэтиз, Э., 2017
• Язык программирования Python. Практикум - Жуков Р.А. - НИЦ ИНФРА-М - 2023 - https://znanium.com/catalog/product/1916202 - 1081520 - ZNANIUM

Авторы

• Искяндяров Руслан Рушанович
• Рычкова Элла Николаевна