Бакалавриат 2026/2027

Анализ данных, искусственный интеллект и генеративные модели

ID 1165150

Статус: Курс обязательный (Иностранные языки и межкультурная коммуникация в бизнесе)

Кто читает: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь)

Где читается: Факультет социально-экономических и компьютерных наук

Когда читается: 3-й курс, 1 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Маткин Никита Андреевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 26

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "Анализ данных в Excel" посвящена изучению основ работы в программе MS Excel. В ходе изучения дисциплины студенты познакомятся с созданием и редактированием таблиц, форматированием, основными функциями, построением диаграмм и работой с ними.

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

• Студент умеет искать, обрабатывать и очищать данные
• Студент освоил базовые измерения данных, умеет проводить статистический анализ
• Студент умеет работать в различных средах для реализации статистического исследования: Excel, SPSS, Python
• Уметь собирать данные для задач исследования, готовить их к анализу
• Уметь ставить статистические гипотезы применительно к данным, оценивать их распределение, интерпретировать результат
• Уметь реализовать самостоятельное исследование, выбрав и адаптировав статистические методы и инструменты анализа

Содержание учебной дисциплины

• Работа с данными
• Распределение данных
• Статистика в социальных и гуманитарных науках
• Статистические исследования и проекты

Элементы контроля

• Проект
• Экзамен
  Контрольная, основанная на Спецификации НЭ по Анализу данных 2022-23 года начального уровня. В контрольную входит задания, аналогичные части А, B, C заданий варианта НЭ, на решение которых отводится 90 минут. Оценивается по 10-балльной шкале.
• Мини-тесты
• Практическая работа на семинарах

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 1st module
  0.1 * Мини-тесты + 0.4 * Экзамен + 0.3 * Практическая работа на семинарах + 0.2 * Проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Введение в анализ данных : Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры, Миркин Б.Г., НИУ ВШЭ, 2017
• Прикладная статистика : учебное пособие, Ганичева, А. В., 2021

Рекомендуемая дополнительная литература

• Статистика и котики, Савельев, В. В., 2018

Авторы

• Карпович Марина Валерьевна
• Маткин Никита Андреевич