Технологии анализа больших данных

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс обязательный (Управление и аналитика в государственном секторе)

Кто читает: Департамент государственного администрирования

Где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Силаева Светлана Анатольевна, Яковлева Полина Эдуардовна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 44

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Настоящая дисциплина относится к профессиональному циклу дисциплин и блоку дисциплин, обеспечивающих базовую подготовку бакалавра для направления подготовки 38.03.04 «Государственное и муниципальное управление». Изучение данной дисциплины базируется на знаниях, полученных при изучении следующих дисциплин: • Математика • Количественные методы анализа данных Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: • Регулирование и анализ рынка труда • Экономическая и социальная статистика Изучение дисциплины проводится в ходе лекционных и семинарских занятий, а также самостоятельной работы с использованием онлайн-курса.

Цель освоения дисциплины

Целями курса «Технологии анализа больших данных» является формирование у студентов: - системных представлений о технологиях обработки больших данных; - практических навыков обработки и анализа больших массивов информации.

Планируемые результаты обучения

1. Создавать переменные, считывать информацию в переменные, обращаться к переменным. 2. Корректно определять типы данных Python и конвертировать их при необходимости. 3. Работать со строками, применять индексацию и форматирование строк. 4. Понимать ошибки, выданные программой, и исправлять их. 5. Находить ошибки в чужом коде и исправлять их.
Использовать логический тип данных, операторы сравнения, логические операторы. Писать собственные условные конструкции
Использовать циклы для обработки повторяющихся действий, прекращать работу цикла по условию. Использовать циклы для перебора последовательностей. Понимать логику работы цикла.
Различать изменяемые и неизменяемые типы данных, понимать, какие методы работают с ними. Сортировать последовательности.
Проводить операции над множествами, содержательно интерпретировать результаты. Создавать словарь и добавлять в него информацию, осуществлять поиск по словарю. Хранить и обращаться к данным внутри вложенных структур. Сортировать последовательности, сортировать словари по ключам и по значениям.
Импортировать готовые функции и применять их. Писать собственные функции и применять их. Находить и исправлять ошибки в чужих функциях.
Открывать и создавать текстовые файлы. Считывать, обрабатывать и анализировать информацию из файлов. Реализовать предложенный пошаговый алгоритм решения задачи. Создавать и реализовывать собственный алгоритм для решения задачи.

Содержание учебной дисциплины

Введение в программирование. Основные типы данных. Создание переменных. Основные ошибки.
Условные конструкции
Последовательности в Python
Циклы
Неупорядоченные структуры данных
Функции
Работа с файлами.

Элементы контроля

Тесты на лекциях/семинарах
Тестирование проводится по каждой из тем курса.
Самостоятельная работа
На курсе предусмотрено 4 самостоятельных работы, рассчитанных на 15-20 минут. Работы размещаются на платформе SmartLMS и проводятся в начале семинара.
Контрольная работа
Экзамен
Проект
Проект представляет собой написание корректно работающей программы прикладного назначения с последующей обязательной устной защитой. Проводится в группе.

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0,1*Т+0,2*СР+0,2*КР+0,3*П+0,2*Экзамен где: Т - средняя арифметическая оценка за тесты СР- средняя арифметическая оценка за самостоятельные работы КР - средняя арифметическая оценка за контрольные работы П-оценка за проект и защиту проекта Э - оценка за экзамен

Список литературы

Авторы

Яковлева Полина Эдуардовна
Кольцов Сергей Николаевич
Силаева Светлана Анатольевна

Программа дисциплины