Кто читает:: Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Касьяненко Дарья Алексеевна

Ластовецкий Дмитрий Александрович

Перевышина Татьяна Олеговна

Северенкова Анастасия Евгеньевна

Полная версия программы учебной 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

Python для анализа данных, алгоритмы
Библиотеки для работы с данными в Python
Визуализация данных
Машинное обучение
Текстовый анализ

Элементы контроля

КР
формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
Экзамен
формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
Активность на семинарах
Мини-тесты на семинарах
формат сдачи контрольных мероприятий зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
Проект (групповой)
формат сдачи контрольных мероприятий зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)

Промежуточная аттестация

2023/2024 2nd module
min(0,2 * КР + 0.2 * Экзамен + 0.1 * Активность на семинарах + 0.2 * Мини-тесты на семинарах + 0.3 * Проект (групповой); 8) Комментарий к формуле: Пункт ПОПАТКУСа 69. Независимый экзамен может иметь факультативные или обязательные дисциплины-пререквизиты, включенные в учебный план образовательной программы. Степень обязательности дисциплин-пререквизитов определяется в программе независимого экзамена или в иных локальных нормативных актах, описывающих особенности формирования компетенций. Оценка, выставляемая по итогам промежуточной аттестации по дисциплине-пререквизиту к независимому экзамену по цифровой компетенции, не может быть больше 8 баллов.

Бакалаврская программа «Журналистика»

Анализ данных