Основы программирования на Python

Бакалавриат 2026/2027

Статус: Курс обязательный (Международная программа по бизнесу и экономике)

Кто читает: Департамент экономики и анализа данных

Где читается: Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)

Когда читается: 2-й курс, 2, 3 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Бакунина Ирина Альбертовна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 56

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящён основам языка программирования Python и его использованию для анализа данных. В результате освоения курса слушатели освоят стандартную библиотеку языка Python, библиотеки для анализа и визуализации данных, познакомятся с основами статистики и машинного обучения.

Цель освоения дисциплины

Целью курса является изучение основ языка программирования Python и его возможностей для анализа данных

Планируемые результаты обучения

Студент пишет простой код с использованием простейших типов данных, операций с числами и встроенных функций
Студент пишет код с использование строк и основных операции с ними
Студент пишет код с использованием списков, кортежей, множеств и словарей
Студент пишет код с использованием циклов и условных операторов
Студент пишет код с использованием функций
Студент пишет код с использованием функций чтения из файла и записи в файл
Студент пишет код с использованием библиотек pandas и numpy
Студент пишет код для визуализации данных
Студент пишет код для вычисления мер центральной тенденции, разброса и зависимости
Студент интерпретирует значения мер центральной тенденции, разброса и зависимости
Студент пишет код для проверки статистических гипотез
Студент интерпретирует результаты статистических тестов
Студент пишет код для оценки линейной регрессии
Студент интерпретирует результаты оценки линейной регрессии
Студент пишет код для классификации/кластеризации данных
Студент интерпретирует результаты классификации/кластеризации

Содержание учебной дисциплины

Основные типы данных и простейшие операции с ними
Строки
Списки, кортежи, множества и словари
Циклы и условные операторы
Функции
Работа с файлами
Библиотеки pandas и numpy
Визуализация данных
Базовые понятия статистики
Проверка гипотез
Линейная регрессия и МНК
Задачи классификации и кластеризации

Элементы контроля

Домашние задачи
Домашние задачи проверяются на каждом занятии на оценку
Активность на семинарах
В активность входит посещаемость и решение задач на семинарах
Проекты
Студент выбирает тему для проекта (анализ данных, чат-бот, планировщик дел и пр.) по своему желанию. На предпоследнем занятии курса студент защищает проект на оценку.
Контрольная работа
Контрольная работа проводится на последнем занятии, она резюмирует весь пройденный материал по основам программирования на Python (не включая анализ данных), включает задачи разной сложности из независимых экзаменов прошлых лет.

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.29 * Домашние задачи + 0.29 * Контрольная работа + 0.21 * Проекты + 0.21 * Активность на семинарах

Список литературы

Авторы

Зиняков Юрий Викторович
Бакунина Ирина Альбертовна
Родичев Александр Игоревич

Программа дисциплины