We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Python Basics for Data Analysis

2023/2024
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
6
ECTS credits
Course type:
Elective course
When:
1 year, 3, 4 module

Instructor


Iskyandyarov, Ruslan

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

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

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

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

Элементы контроля

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

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 4th module
    0.1 * Активность на семинарах + 0.1 * Активность на семинарах + 0.1 * Выступление с презентацией (в командах) + 0.1 * Выступление с презентацией (в командах) + 0.2 * Итоговый анализ данных + 0.1 * Итоговый тест по темам курса + 0.15 * Подготовка и защита проекта (в командах) + 0.15 * Подготовка и защита проекта (в командах)
Список литературы

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

  • Рычкова Элла Николаевна
  • Искяндяров Руслан Рушанович