Анализ данных в HR

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

9

Кредиты

Кто читает:

Базовая кафедра компании «ЭКОПСИ Консалтинг»

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

4-й курс, 1-3 модуль

Преподаватель

Титов Александр Сергеевич

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "Анализ данных в HR и социальных исследованиях" нацелена на формирование у студента навыков программирования на языке R, для решения задач связанных с HR и исследовательской деятельности: обработка сырых данных; написание циклов и функций для повышения эффективности и автоматизации обработки; поиск внутренних взаимосвязей и сокращение размерности методами кластерного и экплораторного факторного анализа; визуализация результатов.

Цель освоения дисциплины

• Формирование представления о круге профессиональных и академических задач, связанных с обработкой данных в HR и социальных науках;
• Формирование представления о современных методах анализа данных;
• Формирование навыков использования языка R для решения задач анализа данных;
• Формирование навыков решения задач в сфере анализа данных в HR;
• Формирование навыков представления результатов анализа данных;
• Формирование навыков сбора и хранения данных;

Планируемые результаты обучения

• • формирование навыков представления результатов анализа данных
• • формирование навыков решения ключевых задач в сфере анализа данных в HR и социальных науках: обработка сырых данных, поиск внутренних взаимосвязей в структуре данных и снижение размерности, проверка гипотез о взаимосвязях, обработка естественных языков;
• • формирование представления о круге профессиональных и академических задач, связанных с обработкой данных в HR и социальных науках;
• • формирование представления о современных методах анализа данных;

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Обработка сырых данных.
• Тема 2. Поиск внутренних взаимосвязей в структуре данных и снижение размерности.
• Тема 3. Проверка гипотез о взаимосвязи.
• Тема 4: Обработка естественных языков
• Тема 5 Представление результатов анализа данных

Элементы контроля

• Домашнее задание: циклы и дата-менджмент
• Экзамен 1
• Экзамен 2
• Домашнее задание: Анализ данных и представление результатов
• Домашнее задание: Анализ данных и снижение размерности

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.4 * Экзамен 1 + 0.3 * Домашнее задание: Анализ данных и представление результатов + 0.3 * Домашнее задание: циклы и дата-менджмент
• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  0.6 * Домашнее задание: Анализ данных и снижение размерности + 0.4 * Экзамен 2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Vol. Second edition, corrected 7th printing). New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=277008
• Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1440131

Рекомендуемая дополнительная литература

• Калинина, В. Н., Анализ данных. Компьютерный практикум : учебное пособие / В. Н. Калинина, В. И. Соловьев. — Москва : КноРус, 2017. — 166 с. — (для бакалавров). — ISBN 978-5-406-04895-5. — URL: https://book.ru/book/929386 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.