Инструменты и программные средства анализа данных

Магистратура 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Статистический анализ в экономике)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1-й курс, 2, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Кузин Сергей Сергеевич

Прогр. обучения: Статистический анализ в экономике

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Данный курс предназначен для формирования практических навыков анализа данных с возможностью ориентации среди большого количества имеющихся программных средств для обработки и анализа данных. В курсе дается обзор основных задач обработки данных и примеров различных классов программных средств, используемых в задачах обработки и анализа данных. Особое внимание в курсе уделяется получение студентами практических навыков выполнения всех этапов подготовки и преобразования данных, обнаружения аномалий, получения статистических характеристик данных и исследования зависимостей, настройки и оценки качества моделей

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины является знание основных задач, принципов и приемов работы с данными, знание и умение применения программных средств работы с данными для выполнения преобразований данных, анализа данных и представления результатов анализа.

Планируемые результаты обучения

Знает задачи работы с данными и виды результатов, получаемых в процессе обработки и анализа данных
Знает основные принципы построения прогностических моделей и обладает навыками построения и применения моделей
Знает основные формы представления данных
Знает основные функциональные возможности программных средств работы с данными и умеет проводить их сравнение
Знает принципы использования выборок в анализе данных и умеет их извлекать
Умеет выполнять аудит данных, выявлять аномалии и пропуски в данных, применять методы обработки аномальных и пропущенных значений
Умеет выполнять визуальный анализ категориальных и количественных данных
Умеет выполнять преобразования данных в соответствии с поставленными задачами анализа данных
Умеет обращаться с временным и рядами данных, выполнять анализ и прогнозирование временных рядов показателей
Умеет объединять данные из различных таблиц в соответствии с задачами анализа данных
Умеет оценивать качество и устойчивость прогностических моделей
Умеет получать основные описательные статистики наборов данных, а также зависимостей между переменными
Умеет представлять результаты анализа данных в виде таблиц и графических результатов
Знать задачи работы с данными и виды результатов, получаемых в процессе обработки и анализа данных
Уметь выполнять преобразования данных в соответствии с поставленными задачами анализа данных