• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2026/2027

Введение в анализ данных

ID 1120647

Статус: Курс обязательный (Мировая экономика)
Когда читается: 2-й курс, 3 модуль
Онлайн-часы: 50
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 24

Программа 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 «Хендбук по Анализу данных. Начальный уровень» в SmartLMS (https://edu.hse.ru/course/view.php?id=236211).
Цель освоения дисциплины

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

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
  • 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

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в инструменты
  • Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
  • Типы данных. Создание новых переменных
  • Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
  • Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
  • Z-оценка. Выбросы
  • Корреляция
  • Введение в визуализацию данных
  • Линейная регрессия
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность
    Оцениваются ответы на вопросы и решение задач на занятии. За один семинар, можно получить максимум один "+". Чтобы получить 10 за активность, нужно набрать 5 "+"
  • неблокирующий Самостоятельные работы
    Вас ожидает 5 самостоятельных работ. СР проходят в начале занятия. В случае опоздания время не продлевается. Необходим Safe Exam Browser.
  • неблокирующий Контрольная работа
    По заданиям А9-А10; B-C. Необходим Safe Exam Browser. Продолжительность 80 минут.
  • неблокирующий Проект
    Выполняется в группах по 2-3 человека. Оценка выставляется по критериям. У проекта 3 этапа. Устная защита проекта является обязательной, для получения оценки за проект. Если вы не пришли на защиту проекта (по уважительной причине), то вес проекта переносится на контрольную работу и становится равным 50%.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 3rd module
    0.25 * Контрольная работа + 0.25 * Проект + 0.25 * Самостоятельные работы + 0.25 * Активность
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G., 2007
  • Essentials of statistics for the behavioral sciences, Gravetter, F. J., 2014

Рекомендуемая дополнительная литература

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

Авторы

  • Сафарян Анастасия Романовна
  • Перевышина Татьяна Олеговна
  • Карпов Максим Евгеньевич
  • Бурова Маргарита Борисовна