Анализ данных на Python

Бакалавриат 2026/2027

ID 1193097

Статус: Курс обязательный (Востоковедение)

Кто читает: Кафедра международных отношений и политических процессов стран Азии и Африки

Где читается: Институт востоковедения и африканистики

Когда читается: 3-й курс, 3 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Слащева Анна Сергеевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 18

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящен изучению методов анализа и обработки данных с использованием Python и табличных процессоров Excel. В рамках дисциплины рассматриваются основы работы с данными, их предварительная обработка, визуализация и интерпретация результатов анализа. Учебный материал осваивается через онлайн-лекции и практические занятия, включающие разбор примеров и выполнение прикладных заданий. В сопровождение лекционного онлайн курса будут проведены семинары, которые включают в себя разбор материала, сессии интерактивных решений заданий, закрепляющих знания в рамках объема курса. По итогу работы проводится тестирование и экзамен, состоящий из набора задач по материалам курса.

Цель освоения дисциплины

Дисциплина направлена на формирование у студентов системного представления о базовых методах анализа данных и практических навыков работы с данными с использованием Python и Excel. Курс обеспечивает освоение прикладных инструментов обработки, анализа и визуализации данных, востребованных в учебной и профессиональной деятельности. Изучение дисциплины позволяет студентам уверенно работать с табличными данными и использовать программные средства для решения типовых аналитических задач.

Планируемые результаты обучения

Знает основные статистические понятия, включая генеральную совокупность, выборку, распределения и описательные статистики.
Умеет выполнять базовые манипуляции с данными, создавать и преобразовывать переменные.
Применяет методы анализа распределений, выявления выбросов и оценки взаимосвязей между переменными.
Использует корреляционный анализ и простые регрессионные модели для исследования данных.
Осуществляет визуализацию данных и интерпретацию статистических результатов с использованием Python и Excel.

Содержание учебной дисциплины

Онлайн курс.
Тема 1. Инструменты анализа данных и рабочая среда.
Тема 2. Основы статистики и работа с данными.
Тема 3. Типы данных и преобразование переменных.
Тема 4. Распределения данных и выборочные характеристики.
Тема 5. Описательная статистика и анализ выбросов.
Тема 6. Анализ взаимосвязей и моделирование.
Тема 7. Визуализация данных и итоговая подготовка.
Тема 8. Повторение.

Элементы контроля

Домашние задания
В ходе прохождения курса студенты выполняют домашние задания, за которые начисляются баллы.
Экзамен по результатам прохождения курса
По окончании прохождения курса студенты сдают экзаменационное задание состоящее из тестирования и решения задач.
Успешное прохождение онлайн курса
В ходе прохождения онлайн курса (“Учебник по Анализу данных”, реализуемый на платформе“Smart LMS”[edu.hse.ru] https://edu.hse.ru/course/view.php?id=136231студенты смотрят видеолекции и выполняют задания онлайн курса, за которые начисляются баллы.

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.4 * Домашние задания + 0.2 * Успешное прохождение онлайн курса + 0.4 * Экзамен по результатам прохождения курса

Список литературы

Авторы

Слащева Анна Сергеевна

Программа дисциплины