2025/2026



Python для анализа данных
Статус:
Маго-лего
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Карпов Максим Евгеньевич
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
24
Программа дисциплины
Аннотация
Курс "Python для анализа данных" направлен на получение базовых знаний и навыков по обработке, визуализации и статистическому анализу данных, а также на дальнейшее прохождение более специализированных курсов в этой области (например, машинного обучения). Слушатели узнают, как решать задачи статистического анализа данных, предварительной обработки и визуализации данных с использованием стандартных и внешних библиотек Python.
Цель освоения дисциплины
- Приобретение навыков обработки и анализа данных с использованием библиотек Python.
Планируемые результаты обучения
- • Уметь извлекать информацию с различных веб-сайтов и разбирать ее на таблицы.
- • Уметь собирать, предварительно обрабатывать и визуализировать данные и выводить описательную статистику.
- • Уметь формулировать аналитическую задачу и реализовывать ее выполнение на Python.
Элементы контроля
- Домашние заданияДомашние задания выдаются после лекций и семинаров для отработки изученных концепций и практических навыков Python для анализа данных. Задания имеют жесткий дедлайн, проводятся на платформе Smart LMS.
- ПроектПроект представляет собой творческое мини-исследование, цель которого — научиться правильно работать с данными и делать выводы на основании данных.
- ЭкзаменЭкзамен проводится в сессию в Smart LMS с прокторингом и состоит из тестовых и практических заданий с использованием Python для анализа данных. Продолжительность экзамена 2 ч.
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- 9781491912140 - Vanderplas, Jacob T. - Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data - 2016 - O'Reilly Media - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1425081 - nlebk - 1425081
Рекомендуемая дополнительная литература
- McKinney, W. (2012). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=495822