• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2019/2020

Научно-исследовательский семинар "Инструменты и методы анализа данных в экономике и финансах"

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс обязательный (Экономика)
Направление: 38.03.01. Экономика
Когда читается: 2-й курс, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Язык: русский
Кредиты: 1
Контактные часы: 20

Программа дисциплины

Аннотация

Целями освоения НИС «Инструменты и методы анализа данных в экономике и финансах» являются знакомство студентов с современными специализированными средами программирования математических и экономических задач и развитие у студентов навыков разработки приложений для решения исследовательских задач во всех дисциплинах, предусмотренных учебным планом факультета экономики. Материал дисциплины предназначен для использования в курсах, связанных с постановками и решением реальных экономических задач (например, различные разделы теоретической и прикладной микро- и макроэкономики, маркетинга), с построением математических моделей экономических и социальных процессов, верификацией гипотез, теоретических моделей и т.д. Экономическая направленность курса обеспечивается повышенным вниманием к задачам обработки результатов экспериментов, имитационного моделирования и экономической направленностью задач, решаемых на практических занятияхВ результате освоения НИС студент будет уметь использовать инструменты моделирования и основные функции пакетов MS Excel, Matlab и языка программирования R; получит навыки решения задач линейного программирования с использованием инструментов MS Excel, Matlab, R, графического представления полученных результатов. В диплом выставляется итоговая оценка по научно-исследовательскому семинару, равная средней арифметической оценок по промежуточной аттестации по научно-исследовательскому семинару за 1 и 2 год обучения.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения НИС «Инструменты и методы анализа данных в экономике и финансах» являются знакомство студентов с современными специализированными средами программирования математических и экономических задач и развитие у студентов навыков разработки приложений для решения исследовательских задач во всех дисциплинах, предусмотренных учебным планом факультета экономики.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент пишет программный код с использованием основных концепций императивного программирования; студент решает поставленные задачи с помощью R
  • Студент проводит статистический анализ данных в R
  • Студент строит обрабатывает исходные данные и строит на их основе таблицы и диаграммы
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Основы императивного программирования на примере R
    Переменные, типы данных, операторы, условия, циклы, функции на языке R.
  • Тема 2. Статистический анализ данных в R
    Первичная обработка данных, импорт и экспорт данных, описательная статистика, проверка статистических гипотез.
  • Тема 3. Визуализация данных в R
    Построение графиков с помощью библиотеки ggplot. Обработка данных для построения графиков. Представление результатов статистического анализа с помощью таблиц и графиков.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Решение заданий по итогам семинаров
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится на платформах Zoom (https://zoom.us), MS Teams (https://teams.microsoft.com). Ссылка будет отправлена преподавателем за три дня до экзамена.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.6 * Решение заданий по итогам семинаров + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. - Статистический анализ и визуализация данных с помощью R - Издательство "ДМК Пресс" - 2015 - 496с. - ISBN: 978-5-97060-301-7 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/73072

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Pace L., Hlynka M. Beginning R an introduction to statistical programming. New York: Apress, 2012.