Data Analysis in Python

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Big Data and Information Retrieval School

Course type:

Compulsory course

When:

3 year, 3 module

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

• Семинары
• ДЗ
• Тесты
• СР
• КР
• Проект

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  5% – Семинары 5% – ДЗ 10% – Тесты 15% – СР 20% – КР I 20% – КР II 25% – Проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G., 2007
• Essentials of statistics for the behavioral sciences, Gravetter, F. J., 2014

Рекомендуемая дополнительная литература

• Статистика и котики, Савельев, В. В., 2018

Авторы

• Королева Анастасия Романовна
• Бурова Маргарита Борисовна
• Карпов Максим Евгеньевич