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

Технологии анализа больших данных

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Онлайн-часы: 20
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 56

Программа дисциплины

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

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

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

Содержание учебной дисциплины

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность на занятиях (тесты на лекциях, работа на семинаре)
    Активность на лекциях предусматривает участие в мини-тестах, которые проводятся на лекциях, если на них не запланирована другая форма текущего контроля. Мини-тесты проводятся на платформе SmartLMS в конце каждой лекции. Активность на семинарах предусматривает ответы на вопросы преподавателя, участие в решении задач по каждой теме.
  • неблокирующий Самостоятельная работа
    На курсе предусмотрено 4 самостоятельных работы, рассчитанных на 15-20 минут. Работы размещаются на платформе SmartLMS и проводятся в начале семинара. Работа содержит задания на написание собственного кода, проверяется на открытых и скрытых данных и проходит в Safe Exam Browser.
  • неблокирующий Контрольная работа
    Задания представляют собой написание кода. Задание студента проверяется на открытых и скрытых данных. Работа проходит в Safe Exam Browser.
  • неблокирующий Проект
    Проект представляет собой написание корректно работающей программы прикладного назначения с последующей обязательной устной защитой.
  • неблокирующий Экзамен
    ● По содержанию заданий аналогичен независимому экзамену, т.к. дисциплина-пререквизит готовит к сдаче НЭ. ● При написании экзамена можно использовать только среду программирования и методический материал (доступны в банке вопросов НЭ). ● Проводится в сессию. ● Резервных дней для экзамена не предусмотрено.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd module
    (0,1*Активность на занятиях+0,2*Самостоятельная работа+0,2*Контрольная работа+0,3*Проект и защита проекта+0,2*Экзамен)*0,9
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 24307 - Python для всех - Ч.Северанс - ДМК Пресс - 2022 - https://hse.alpinadigital.ru/document/24307 - Alpina
  • Introduction to Programming Concepts - Python - CCBY4_052 - Open Education Resource Team - 2022 - Open Educational Resources: libretexts.org - https://ibooks.ru/products/390838 - 390838 - iBOOKS
  • Learning Python : [covers Python 2.5], Lutz, M., 2008
  • Lutz, M. (2008). Learning Python (Vol. 3rd ed). Beijing: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392
  • Python - к вершинам мастерства : лаконичное и эффективное программирование, Рамальо, Л., 2022
  • Python : исчерпывающее руководство, Бизли, Д. М., 2023
  • Python 3. Самое необходимое — 2-е изд., перераб. и доп. - 978-5-9775-3994-4 - Прохоренок Н. А., Дронов В. А. - 2018 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/products/386515 - 386515 - iBOOKS
  • Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017
  • Python for Everybody - CCBY4_072 - Chuck Severance - 2022 - Open Educational Resources: libretexts.org - https://ibooks.ru/products/390857 - 390857 - iBOOKS
  • Python без проблем: решаем реальные задачи и пишем полезный код. - 978-5-4461-1920-2 - Зингаро Даниэль - 2023 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/386794 - 386794 - iBOOKS
  • Python для data science. - 978-5-4461-2392-6 - Васильев Юлий - 2023 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/390133 - 390133 - iBOOKS
  • Python. Красивые задачи для начинающих. — (Для начинающих) - 978-5-9775-1882-6 - Добряк П. В. - 2024 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/products/396469 - 396469 - iBOOKS
  • Python. Лучшие практики и инструменты. - 978-5-4461-1589-1 - Яворски Михал, Зиаде Тарек - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/376831 - 376831 - iBOOKS
  • Python. Экспресс-курс. 3-е изд. - 978-5-4461-0908-1 - Седер Наоми - 2019 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/365296 - 365296 - iBOOKS
  • Алгоритмы : с примерами Python, Хайнеман, Дж., 2023
  • Изучаем программирование на Python, Бэрри, П., 2017
  • Рамальо, Л. Python - К вершинам мастерства. Лаконичное и эффективное программирование / Л. Рамальо , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2022. — 898 с. — ISBN 978-5-97060-885-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/314918 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

  • Яковлева Полина Эдуардовна
  • Силаева Светлана Анатольевна
  • Кольцов Сергей Николаевич