• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2018/2019

Статистика и открытые данные

Направление: 38.03.01. Экономика
Когда читается: 3-й курс, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Преподаватели: Щуров Илья Валерьевич
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Статистика» является обязательным для студентов 3-го курса экономического бакалавриата. Читается в третьем модуле. Все математические понятия и навыки, необходимые для этого курса, содержатся в курсах «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей», «Эконометрика»
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Статистика и открытые данные» является получение навыков обработки и статистического анализа данных с применением специализированных компьютерных инструментов
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает синтаксис языков программирования Python и R
  • Знает основные принципы обработки и визуализации данных
  • Знает описание стандартных библиотек для сбора и обработки данных
  • Решает простые алгоритмические задачи
  • Извлекает информацию из внешних источников в автоматическом режиме
  • Обрабатывает информацию средствами стандартных библиотек
  • Может собирать и обрабатывать данные из структурированных и неструктурированных источников
  • Владеет навыками визуализации данных
  • Владеет навыками использования стандартных методов и моделей математического анализа, аналитической геометрии и векторной алгебры, также и их применением к решению конкретных физических задач
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Базовые понятия программирования. Переменные, операторы, управляющие конструкции, циклы.
  • Тема 2. Типы данных в Python. Функции и элементы функционального программирования.
  • Тема 3. Извлечение данных из различных источников (HTML, XML, CSV, JSON).
  • Тема 4. Дескриптивная статистика. Построение графиков и диаграмм в Python и R.
  • Тема 5. Математические инструменты Python. Библиотеки numpy и Scipy.
  • Тема 6. Статистические инструменты Python. Библиотеки pandas, Statsmodels, scikit-learn.
  • Тема 7. Проверка гипотез и построение статистических моделей в R.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Обязательные домашние работы
  • неблокирующий Индивидуальный или групповой проект
    Индивидуальный или групповой проект, посвященный решению какой-либо практически-значимой задачи с использованием знаний и навыков, полученных в ходе курса.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.4 * Индивидуальный или групповой проект + 0.6 * Обязательные домашние работы
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Федоров Д. Ю. - ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ PYTHON 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для прикладного бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 161с. - ISBN: 978-5-534-10971-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/programmirovanie-na-yazyke-vysokogo-urovnya-python-437489

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Черткова Е. А. ; Под общ. ред. Чертковой Е.А. - СТАТИСТИКА. АВТОМАТИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 195с. - ISBN: 978-5-534-01429-7 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/statistika-avtomatizaciya-obrabotki-informacii-437242