Bachelor
2021/2022
Data Science in business
Category 'Best Course for Broadening Horizons and Diversity of Knowledge and Skills'
Category 'Best Course for New Knowledge and Skills'
Type:
Compulsory course (Business Administration)
Area of studies:
Management
Delivered by:
Department of General and Strategic Management (Nizhny Novgorod)
When:
3 year, 3 module
Mode of studies:
distance learning
Open to:
students of one campus
Instructors:
Igor Privalov
Language:
English
ECTS credits:
3
Contact hours:
34
Course Syllabus
Abstract
Python one of the most popular programming languages and it's quiet easy to learn. This language is a powerful tool for data analysis and can improve the efficiency of almost any activity in science and industry. Using Python, you can automate routine operations and process big volumes of data.
Learning Objectives
- Базовые знания языка программирования Python
- Базовые навыки сбора данных и их первичной обработки
- Визуализация и публикация результатов обработки данных
Expected Learning Outcomes
- выполнять визуализацию данных (построение графиков и диаграмм по полученным данным без использования Excel)
- Научиться работать с циклами и функциями
- получать доступ к данным через API (например, обработка социальных сетей или открытые данные государственной статистики)
- получать доступ к структурированным данным (например, обработка больших баз хорошо структурированных объявлений о продаже квартир, автомобилей, услуг)
- Понимать структуру данных и проводить сортировку
- Понять особенности ввода и вывода данных в среде python, работу логических функций, вычисления целочисленных выражений
- работать с геоданными (получение географических данных и визуализация на картах)
- Уметь получать доступ к плохо структурированным данным (например, обработка произвольных таблиц с сайтов, электронных таблиц)
- Уметь проводить анализ текстов (например, выделение ключевых слов в статьях для понимания тенденций)
- Уметь работать со словарями и множествами
Course Contents
- Ввод-вывод и целочисленная арифметика, логические выражения и условный оператор
- Цикл for, функции и рекурсия
- Списки и кортежи, структуры и сортировка структур
- Множества, словари
- Анализ текстовых данных
- Получение и обработка неструктурированных данных
- Получение данных через API
- Визуализация и публикация данных, работа с геоданными
Assessment Elements
- Тесты онлайн курса
- Итоговое задание
- Тесты онлайн курса
- Экзамен
- Входное тестирование на знание языка Python
- Задание по визуализации
Interim Assessment
- 2021/2022 3rd module0.25 * Входное тестирование на знание языка Python + 0.25 * Задание по визуализации + 0.25 * Экзамен + 0.25 * Тесты онлайн курса
Bibliography
Recommended Additional Bibliography
- Vanderplas, J.T. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc. https://proxylibrary.hse.ru:2119/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1425081.
- Бонцанини, М. Анализ социальных медиа на Python. Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python / М. Бонцанини ; перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 288 с. — ISBN 978-5-97060-574-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/108129 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Саммерфилд, М. Python на практике : учебное пособие / М. Саммерфилд ; перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 338 с. — ISBN 978-5-97060-095-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/66480 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.