Магистратура
2026/2027
Анализ данных
Статус:
Курс обязательный (Цифровые технологии в гуманитарных исследованиях)
Кто читает:
Школа лингвистики
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Анисимова Ксения Михайловна
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
64
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина предполагает освоение навыков для анализа структурированных данных на языке программирования Python с использованием аппарата математической статистики, методов классического машинного обучения и некоторых прикладных инструментов на гуманитарных и лингвистических данных.
Цель освоения дисциплины
- Научиться использовать статистические методы и их компьютерные реализации в гуманитарных исследованиях
Планируемые результаты обучения
- Уметь создавать статистические визуализации разного уровня сложности
- Уметь применять статистические методы в цифровых гуманитарных исследованиях
- Уметь корректно использовать LLM (БЯМ) в статистическом исследовании
- Уметь обрабатывать и анализировать табличные данные с помощью библиотеки pandas
- Уметь реализовывать методы классического машинного обучения с помощью библиотек языка программирования Python
Содержание учебной дисциплины
- Обработка табличных данных
- Разведочный анализ данных
- Статистический вывод
- Прикладной анализ данных
Элементы контроля
- Лабораторные работы
- Экзамен
- Активность и выполнение семинарских заданий
- Домашние задания
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 4th module0.2 * Активность и выполнение семинарских заданий + 0.29 * Лабораторные работы + 0.26 * Экзамен + 0.25 * Домашние задания
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Data Science : наука о данных с нуля, Грас, Дж., 2018
- Dipanjan Sarkar. (2019). Text Analytics with Python : A Practitioner’s Guide to Natural Language Processing: Vol. Second edition. Apress.
- Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение : пер. с англ., Плас, Дж. Вандер, 2019
- Unpingco, J. (2016). Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1175813
- Введение в статистическое обучение с примерами на Python : руководство / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани , перевод с английского А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2024. — 846 с. — ISBN 978-5-93700-217-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/464258 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Практическая статистика для специалистов Data Science : 50 важнейших понятий: пер. с англ., Брюс, П., 2018
- Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, 7-е изд., стер., 479 с., Гмурман, В. Е., 2003
Рекомендуемая дополнительная литература
- Python и анализ данных, Маккини, У., 2020