Магистратура 2026/2027

Язык программирования Python

ID 1135856

Статус: Курс обязательный (Современный социальный анализ)

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Ярошенко Евгения Игоревна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 32

Программа дисциплины

Аннотация

Курс знакомит студентов с языком программирования Python и анализом данных. В рамках курса будут рассмотрены такие важные темы, как основы языка программирования Python, виртуальные среды, предобработка, анализ и визуализация данных (включая различные виды моделирования и алгоритмы машинного обучения), организация аналитического проекта.

Цель освоения дисциплины

• освоить базовые понятия языка программирования Python
• научиться работе с библиотеками Python

Планируемые результаты обучения

• Называет, различает и использует разные типы данных. Различает и использует операторы и ключевые слова. Создает классы и методы. Форматирует и проверяет код, обрабатывает ошибки.
• Реализует загрузку данных, обрабатывает данные, используя пакеты numpy и pandas, и экспортирует данные в различные форматы.
• Реализует визуализацию данных с помощью различных пакетов (matplotlib, seaborn и других).
• Выполняет предобработку данных. Строит регрессионные и тематические модели. Объясняет основные понятия машинного обучения.

Содержание учебной дисциплины

• Основы и синтаксис языка Python
• Циклы в Python
• Обработка данных на языке Python
• Визуализация данных
• Моделирование на языке Python
• Разведочный анализ данных
• Классы и объекты

Элементы контроля

• Домашнее задание
• Самостоятельная работа 1
  Самостоятельная работа по обработке и анализу данных в Python
• Самостоятельная работа 2
  Самостоятельная работа 2 по визуализации данных в Python
• Контрольная работа
  Контрольная работа по всем темам курса
• Проект
  Выполнение итогового проекта по разведочному анализу данных и визуализации.

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 3rd module
  0.15 * Самостоятельная работа 1 + 0.1 * Домашнее задание + 0.15 * Самостоятельная работа 2 + 0.35 * Проект + 0.25 * Контрольная работа

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Learn Data Analysis with Python, A.J. Henley , Dave Wolf, 2018, publisher Apress Berkeley, CA
• Python Programming for Data Analysis, José Unpingco, Publisher Springer Cham, 2021
• Программирование: теоремы и задачи - Шень А. - Московский центр непрерывного математического образования - 978-5-94057-696-9 - 2011 - русский - https://e.lanbook.com/book/9445 - ЛАНЬ - 9445

Рекомендуемая дополнительная литература

• Dekking F. M. et al. A Modern Introduction to Probability and Statistics: Understanding why and how. – Springer Science & Business Media, 2005. – 488 pp.
• Introduction to Statistics and Data Analysis, With Exercises, Solutions and Applications in R, Christian Heumann, Michael Schomaker, Shalabh, Springer Nature Switzerland AG 2022, 978-3-031-11833-3, published: 30 January 2023

Авторы

• Ярошенко Евгения Игоревна