Магистратура
2026/2027
Python для извлечения и обработки данных
ID 1209215
Статус:
Курс обязательный (Цифровой маркетинг)
Кто читает:
Департамент организационного развития
Где читается:
Факультет менеджмента (Нижний Новгород)
Когда читается:
1-й курс, 2 модуль
Онлайн-часы:
20
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Привалов Игорь Васильевич
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
12
Программа дисциплины
Аннотация
Данный курс предоставляет глубокое понимание и навыки работы с языком программирования Python, с особым акцентом на его применении в анализе данных. Курс также включает изучение ключевых концепций и методов работы с данными, включая обработку больших объемов информации.
Цель освоения дисциплины
- Научить студентов основным навыкам программирования на языке Python. Научить студентов основным методам извлечения и обработки данных, необходимым для дальнейшего обучения и работы по специальности. Познакомить студентов с основными концепциями и методами анализа данных.
Планируемые результаты обучения
- Применяет библиотеку Pandas при решении практических задач
- Описывает особенности работы с современными дистрибутивами Python
- Называет типы переменных и применяет их для хранения различных данных
- Формулирует понятие Data Science и объясняет необходимость перехода к новой форме аналитики
- Даёт определения, описывает, импортирует, анализирует, обрабатывает, производит трансформацию и агрегацию данных
- Загружает и обрабатывает данные различных форматов
- Выявляет и обрабатывает пропущенные значения, дубликаты и выбросы в наборе данных
- Рассчитывает описательные статистики (среднее, медиану, дисперсию, квартили) для набора данных
Содержание учебной дисциплины
- Инструменты для работы с данными в Python
- Работа с данными
- Основы синтаксиса Python
- Интро
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Келлехер Д., Тирни Б. - Наука о данных: базовый курс - 978-5-9614-3170-4 - Альпина Паблишер - 2020 - https://znanium.ru/catalog/product/1221800 - 1221800 - ZNANIUM
- Конкина, В. В. Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / В. В. Конкина, А. Б. Борисенко, И. Л. Коробова. — Тамбов : ТГТУ, 2024. — 82 с. — ISBN 978-5-8265-2749-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/472331 (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.
- Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных - 978-5-496-02517-1 - Дэви С., Арно М., Мохамед А. - 2017 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/354390 - 354390 - iBOOKS
Рекомендуемая дополнительная литература
- Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления - 978-5-4461-1432-0 - Пол Дейтел, Харви Дейтел - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/371701 - 371701 - iBOOKS
- Ланских, Ю. В. Введение в большие данные : учебное пособие / Ю. В. Ланских, В. Г. Ланских, К. В. Родионов. — Киров : ВятГУ, 2023. — 172 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/408566 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.