2026/2027

Python для извлечения и обработки данных

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент организационного развития

Где читается: Факультет менеджмента (Нижний Новгород)

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

• Владеть: навыками применения библиотеки Pandas при решении практических задач.
• Знать особенности работы с современными дистрибутивами Python
• Понимает, для чего нужны переменные, какие существуют типы переменных и применяет их для хранения различных данных.
• - дает определения и описывает составные части структур Series и DataFrame - импортирует данные из внешних источников в DataFrame - анализирует и обрабатывает данные в DataFrame - производит трансформацию и агрегацию данных в Pandas
• Знают основные типы переменных
• - загружать данные из различных форматов

Содержание учебной дисциплины

• Инструменты для работы с данными в Python
• Работа с данными
• Основы синтаксиса Python

Элементы контроля

• Выполнение заданий онлайн курса
• Прохождение онлайн курса

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0 * Прохождение онлайн курса + 1 * Выполнение заданий онлайн курса

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Data Science : наука о данных с нуля, Грас, Дж., 2018
• Pandas for everyone : Python data analysis, Chen, D. Y., 2023
• Python для data science, Васильев, Ю., 2023
• 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.

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.

Авторы

• Привалов Игорь Васильевич