Инструменты обработки и анализа структурированных данных

Бакалавриат 2026/2027

Статус: Курс обязательный (Технологии анализа данных в бизнесе)

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 2-й курс, 1 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Самодуров Владимир Алексеевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 36

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Целью дисциплины является формирование у слушателей практических навыков работы со структурированными данными с использованием современных инструментов и технологий. В рамках курса рассматриваются различные подходы к обработке табличных данных: от продвинутых возможностей электронных таблиц до использования специализированных библиотек языков программирования и SQL-запросов. Особое внимание уделяется эффективным методам очистки, трансформации, агрегации и визуального анализа данных, подготовке их к последующему моделированию. Практические занятия построены вокруг решения реальных аналитических задач, что позволяет слушателям освоить универсальный инструментарий для работы с данными любой структуры и объема.

Цель освоения дисциплины

овладение студентами принципами и методами использования цифровых инструментов в области анализа данных;
формирование базовых навыков работы со структурированными данными;
освоение навыкв построения финансовых моделей на основе структурированных данных

Планируемые результаты обучения

Знает основы SQL. Умеет создавать различные запросы с использованием команд языка SQL .
Владеет основными методами, способы и средства получения, хранения, переработки информации
Знает стандарты построения структурированных данных
Владеет навыками самостоятельной работы со структурированными данными, проводит анализ информации из различных источников
Способен проводить анализ сферы деятельности, финансовых моделей организации
Умеет строить финансовые модели бизнес-процессов
Знает способы организации обмена данными
Выполняет пользовательские задачи в среде Excel, имеет организовать потоки данных в нем при помощи Python
Владеть основными методами, способы и средства получения, хранения, переработки информации
Владеть навыками самостоятельной работы со структурированными данными, проводит анализ информации из различных источников
Выполнять пользовательские задачи в среде Excel
Студент владеет навыками самостоятельной работы со структурированными данными, проводит анализ информации из различных источников.
Студент знает способы организации обмена данными
Студент выполняет пользовательские задачи в среде Excel
Студент владеет способами организации обмена данными
Студент владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации
Студент способен проводить анализ сферы деятельности, финансовых моделей организации
Студент умеет строить финансовые модели бизнес-процессов
Студент знает стандарты построения структурированных данных
Студент выполняет пользовательские задачи в среде Excel, имеет организовать потоки данных в нем при помощи Python

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Что такое структурированные данные и их наиболее известные форматы. Экосистема инструментов для работы со структурированными данными.
Тема 2. Excel: продвинутые формулы и функции: логика, текст, даты и функции поиска.
Тема 3. Сводные таблицы и визуализация данных.
Тема 4. ETL (Extract, Transform, Load) данных и Power Query – автоматизация загрузки и трансформации данных
Тема 5. Power Pivot и язык DAX – построение модели данных.
Тема 6. Моделирование «Что-если», статистический анализ, автоматизация .
Тема 7. Краткое введение в SQL – извлечение данных из реляционных баз.
Тема 8. Связка Python и Excel для анализа данных (xlwings и другие).
Тема 9. Интеграция инструментов анализа данных, построение моделей.

Элементы контроля

Работа на практических занятиях О_ауд, выполнение домашних заданий
Описание: - работа студентов на практических занятиях+выполнение домашних заданий, оценка выставляется по итогам практических занятий, критерием оценки является активное участие в выполнении заданий, знание лекционных материалов, успехи студентов в обсуждении предлагаемых тем, демонстрация дополнительных знаний по тематике проводимых занятий. Оценки за работу на практических занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Накопленная оценка по 10-ти балльной шкале за работу на практических занятиях О_ауд определяется перед итоговым контролем как среднее арифметическое всех оценок, полученных студентом на практических занятиях (в случае отсутствия на занятиях=0)
Экзамен в формате тестовых вопросов.
Экзамен в формате тестовых вопросов в течение 60 минут. Часть вопросов - открытые, остальные - в формате теств с выбором вариантов. Границы оценок (преварительные): 0-9% - 0, 10-19% - 1, 20-29% - 2, 30-39% - 3, 40-49% - 4, 50-59% - 5, 60-69% - 6, 70-79% - 7, 80-89% - 8, 90-99% - 9, 100% - 10. Для некоторых заданий возможна дробная оценка (например, задание с инструкцией)
Проект в виде модели организации/предприятия.
Описание: Сдача группового проекта (не более 2-3 человек) в письменном виде (Word или PDF, PPTX и Excel файлы) осуществляется на последних практических занятиях. Проект осуществляется в виде домашнего задания либо как проект цифровизации бизнеса, предложенный командой, либо как финансовая модель существующей организации/бизнеса. Разрешается применение ИИ-технологий, но при четко оговариваемых проверочных условиях на источники информации, верность расчетов и т.п. - с обязательным описанием использованных инструментов и промптов. Роли участников команд должны быть четко расписаны в проекте (возможна дифференцированная оценка персональных вкладов). В случае обнаружения явного плагиата в письменной части работы оценка за письменную часть обнуляется. Оценка за проект = 0,55 * Оценка за письменную часть + 0,25 * Оценка за презентацию (качество информации, слайды и структура) + 0.2 * Оценка за качество данных (использование Excel, данных опросов и др.).

Промежуточная аттестация

2026/2027 1st module
0.4 * Экзамен в формате тестовых вопросов. + 0.2 * Проект в виде модели организации/предприятия. + 0.4 * Работа на практических занятиях О_ауд, выполнение домашних заданий

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

45326 - DAX для профессионалов: теория и практика. Выведи свои аналитические навыки в Microsoft Power BI на новый уровень - М.Розема; Х.Влотман - ДМК Пресс - 9785937001672 - 2023 - https://hse.alpinadigital.ru/document/45326 - Alpina
Excel VBA : Стань продвинутым пользователем за неделю, МакГрат, М., 2025
Microsoft Excel : анализ данных и построение бизнес - моделей, Винстон, Уэйн Л., 2005
Python для Excel: Пер. с англ. - 978-5-9775-6882-1 - Зумштейн Ф. - 2023 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/products/396471 - 396471 - iBOOKS
Python для сложных задач: наука о данных. 2-е междунар. изд. — (Серия «Бестселлеры O'Reilly») - 978-601-08-3564-1 - Плас Вандер Джейк - 2024 - Астана: Спринт Бук - https://ibooks.ru/products/397502 - 397502 - iBOOKS
Python и анализ данных : первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter, Маккинни, У., 2023
SQL для анализа данных: Пер. с англ. - 978-5-9775-0958-9 - Танимура К. - 2024 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/products/396435 - 396435 - iBOOKS
Авдуевская, Е. А. Применение Excel в экономических расчетах : учебник для вузов / Е. А. Авдуевская, А. Е. Схведиани. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 116 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17961-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/580346 (дата обращения: 02.07.2026).
Авдуевская, Е. А. Применение Excel в экономических расчетах : учебник для вузов / Е. А. Авдуевская, А. Е. Схведиани. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 116 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17961-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/590294 (дата обращения: 02.07.2026).
Автоматизация рутины в Excel VBA : лайфхаки для облегчения скучных рабочих задач, Шитов, В. Н., 2023
Анализ данных в экономике : теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel, Соловьев, В. И., 2025
Бизнес-аналитика: от данных к знаниям : учеб. пособие, Паклин Н.Б., Орешков В.И., 2010
Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel, Винстон, У., 2021
Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel. 6-е издание. - 978-5-4461-1446-7 - Винстон Уэйн - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/373498 - 373498 - iBOOKS
Гениально! : инструменты решения креативных задач, Боно, Э. де, 2019
Жаров Д. - Финансовое моделирование в Excel - 978-5-9614-0885-0 - Альпина Бизнес Букс - 2026 - https://znanium.ru/catalog/document?id=471816 - 471816 - ZNANIUM
Как быть ленивым пользователем Excel : введение в финансовое моделирование, Бастик, Л., 2022
Колоколов А. - Заставьте данные говорить : Как сделать бизнес-дашборд в Excel. Руководство по визуализации данных - 978-5-206-00079-5 - Альпина ПРО - 2026 - https://znanium.ru/catalog/document?id=474173 - 474173 - ZNANIUM
Кумратова, А. М. Методы хранения и анализа данных : учебное пособие / А. М. Кумратова, И. И. Василенко. — Краснодар : КубГАУ, 2021. — 183 с. — ISBN 978-5-907474-28-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/254297 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Маккинни, У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter : справочник / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 3-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 536 с. — ISBN 978-5-93700-174-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/348086 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Мхитарян В.С., Шишов В.Ф., Искоркин Д.В. и др. - Вероятностно-статистический анализ данных с использованием MS Excel. В 2 ч. Часть 1. Вероятностные методы анализа данных - 978-5-907535-92-3 - КУРС - 2024 - https://znanium.ru/catalog/document?id=459597 - 459597 - ZNANIUM
Мхитарян В.С., Шишов В.Ф., Искоркин Д.В. и др. - Вероятностно-статистический анализ данных с использованием MS Excel. В 2 ч. Часть 2. Математико-статистические методы анализа данных - 978-5-907535-89-3 - КУРС - 2024 - https://znanium.ru/catalog/document?id=459598 - 459598 - ZNANIUM
Мюррей, А. Эффективная работа в Microsoft Excel / А. Мюррей , перевод с английского А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2021. — 276 с. — ISBN 978-5-97060-922-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/241046 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Назаров Д.М., Копнин А.А. - Информационные технологии в профессиональной деятельности: интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика - 978-5-16-019356-4 - НИЦ ИНФРА-М - 2025 - https://znanium.ru/catalog/document?id=449361 - 449361 - ZNANIUM
Нурматова, Е. В. Аналитическая обработка структурированных данных: инструменты и примеры применения : учебное пособие / Е. В. Нурматова, Е. И. Зайцев. — Москва : РТУ МИРЭА, 2025. — 75 с. — ISBN 978-5-7339-2606-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/504865 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Панов, М. А. Анализ данных с использованием языка программирования Python : учебное пособие / М. А. Панов. — Екатеринбург : УрГЭУ, 2024. — 329 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/481577 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Погружение в аналитику данных: Пер. с англ. - 978-5-9775-6866-1 - Маунт Дж. - 2023 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/products/389665 - 389665 - iBOOKS
Польшакова, Н. В. Методы математического моделирования бизнес-процессов : учебное пособие / Н. В. Польшакова, М. Н. Уварова. — Орел : ОрелГАУ, 2023. — 131 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/402500 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Приручи данные с помощью Power Query в Excel и Power BI : использование Power Query для получения и преобразования исходных данных, Пульс, К., 2022
Соловьев, В. И., Анализ данных в экономике: Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и анализ данных в Microsoft Excel. : учебник / В. И. Соловьев. — Москва : КноРус, 2025. — 497 с. — ISBN 978-5-406-13693-5. — URL: https://book.ru/book/955517 (дата обращения: 09.12.2025). — Текст : электронный.
Татарникова Т.М. - Интеллектуальный анализ данных - 978-5-9729-1772-3 - Инфра-Инженерия - 2024 - https://znanium.ru/catalog/document?id=451734 - 451734 - ZNANIUM
Текст майнинг. Интеллектуальный анализ текста : дизайн исследований, сбор данных и методы анализа, Игнатов, Г., 2021
Феррари, А. Анализ данных при помощи Microsoft Power BI и Power Pivot для Excel : руководство / А. Феррари, М. .. Руссо , перевод с английского А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 288 с. — ISBN 978-5-97060-858-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/179497 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Феррари, А. Подробное руководство по DAX / А. Феррари, М. Руссо , перевод с английского А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2021. — 776 с. — ISBN 978-5-97060-859-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/190738 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Феррари, А. Шаблоны DAX : руководство / А. Феррари, М. Руссо , перевод с английского А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2021. — 408 с. — ISBN 978-5-97060-909-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/241028 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Частный инвестор : основные принципы составления инвестиционного портфеля и расчеты с помощью Excel, Кутняк, Е. Г., 2023
Чиреев, В. В. Основы обработки и анализа информации : учебно-методическое пособие / В. В. Чиреев, Н. П. Серебренников, М. А. Солохин. — Москва : РТУ МИРЭА, 2025 — Часть 2 : Программные средства информатики на примере ОС Астра Линукс — 2025. — 54 с. — ISBN 978-5-7339-2478-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/493490 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Шихова, О. А. Анализ данных в экономике с использованием возможностей MS Excel : учебно-методическое пособие / О. А. Шихова. — Вологда : ВГМХА им. Н.В. Верещагина, 2022. — 101 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/313985 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Эффективная работа в Microsoft Excel : руководство по совершенствованию навыков работы в Excel, Мюррей, А., 2021
Яковлев, В. Б. Статистика. Расчеты в Microsoft Excel : учебник для вузов / В. Б. Яковлев. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 353 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01672-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/562660 (дата обращения: 02.07.2026).

Авторы

Самодуров Владимир Алексеевич

Программа дисциплины