• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Количественные методы анализа данных

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Направление: 38.03.04. Государственное и муниципальное управление
Когда читается: 2-й курс, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Парик Илона Юловна
Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 48

Программа дисциплины

Аннотация

Целями курса «Количественные методы анализа данных» является формирование у студентов: - системных представлений об основных методах анализа данных; - практических навыков владения количественными методами анализа данных в системе публичного управления. Настоящая дисциплина относится к профессиональному циклу дисциплин и блоку дисциплин, обеспечивающих базовую подготовку бакалавра для направления подготовки 38.03.04 «Государственное и муниципальное управление». В результате освоения «Количественные методы анализа данных» студент должен: - знать методы сбора, первичной обработки, анализа, представления и интерпретации статистических данных; - уметь выбирать инструментальные средства и информационные технологии для сбора и обработки информации в области публичного управления; - владеть навыками анализа данных социальных, экономических, социологических исследований с использованием количественных методов. Изучение данной дисциплины базируется на знаниях, полученных при изучении следующих дисциплин: • Математика Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: • Технологии анализа больших данных • Регулирование и анализ рынка труда • Экономическая и социальная статистика Изучение дисциплины проводится в ходе лекционных и семинарских занятий, а также самостоятельной работы, без использования онлайн курса.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • формирование у студентов: - системных представлений об основных методах анализа данных; - практических навыков владения количественными методами анализа данных в системе публичного управления.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Использует параметрические и непараметрические методы анализа стохастических связей. Выполняет построение индексных систем.
  • Методы анализа временных рядов. Построение прогноза по временным рядам.
  • Применяет методы предобработки данных, анализирует показатели дескриптивной статистики, показатели структуры совокупности. Выделяет критерии проверки гипотез.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в анализ данных
  • Анализ временных рядов
  • Методы анализа детерминированных и стохастических связей
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Оценка за выполнение индивидуальных заданий на семинарах (расчетно-аналитические работы)
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
    Способ округления экзаменационной и результирующей оценок: арифметический. Полученный после округления этой величины до целого значения результат выставляется как результирующая оценка по 10-балльной шкале по учебной дисциплине "Количественные методы анализа данных" в экзаменационную ведомость (оценкам 1, 2, 3 в 10-балльной системе соответствует оценка «неудовлетворительно» в пятибалльной системе, оценкам 4, 5 – «удовлетворительно», оценкам 6, 7 – «хорошо», оценкам 8, 9, 10 – «отлично»). На пересдаче студенту не предоставляется возможность получить дополнительный балл для компенсации оценки за текущий контроль.Экзамен проведён в 3 модуле 2020 г.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 3 модуль
    0.4 * Экзамен + 0.3 * Контрольная работа + 0.3 * Оценка за выполнение индивидуальных заданий на семинарах (расчетно-аналитические работы)
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Статистика : учебник для вузов / ответственный редактор И. И. Елисеева. — 6-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 619 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15117-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/587195 (дата обращения: 02.07.2026).
  • Статистика : учебник и практикум для вузов / под редакцией И. И. Елисеевой. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 380 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-19581-1. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/582564 (дата обращения: 02.07.2026).

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Ниворожкина Л.И., Арженовский С.В. - Многомерные статистические методы в экономике - 978-5-369-01621-3 - РИОР - 2023 - https://znanium.ru/catalog/document?id=415190 - 415190 - ZNANIUM
  • Статистика : учебник для вузов / под редакцией В. С. Мхитаряна. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 503 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-18687-1. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/589650 (дата обращения: 02.07.2026).
  • Яковлев, В. Б.  Статистика. Расчеты в Microsoft Excel : учебник для вузов / В. Б. Яковлев. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 353 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01672-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/585173 (дата обращения: 02.07.2026).