• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2022/2023

Анализ данных

Статус: Курс обязательный (Журналистика)
Направление: 42.03.02. Журналистика
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Онлайн-часы: 50
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели: Аброскин Илья Дмитриевич, Волкова Анастасия Эдуардовна, Довгополый Иоанн Алексеевич, Паршина Анастасия Алексеевна, Перевышина Татьяна Олеговна, Степановских Кирилл Олегович
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 28

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных специально для студентов образовательных программ факультета коммуникаций, медиа и дизайна «Журналистика» и «Медиакоммуникации» и направлен на формирование компетенций в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Также будут рассмотрены темы, связанные с сетевым анализом и основы машинного обучения.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является овладение студентами основами статистики и анализа данных для применения в решении различных практических задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • ● Использовать Python в применении к анализу данных.
  • ● Использовать собственноручно написанные функции для обработки данных, создания новых переменных.
  • ● Вычислять описательные статистики и интерпретировать полученные результаты.
  • Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
  • Фильтровать данные по нескольким условиям
  • Создавать сводные таблицы
  • Вычислять коэффициент корреляции Пирсона и интерпретировать полученные результаты
  • Вычислять релевантные описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
  • Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
  • Использовать продвинутые методы визуализации данных, использовать различные диаграммы
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в инструменты
  • Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
  • Типы данных. Создание новых переменных
  • Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
  • Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
  • Выбросы и пропущенные значения
  • Корреляция
  • Линейная регрессия
  • Введение в визуализацию данных
  • Продвинутая визуализация данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Активность на занятиях
  • неблокирующий Мини-тесты
  • неблокирующий Проект
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.2 * Контрольная работа + 0.2 * Экзамен + 0.2 * Проект + 0.2 * Мини-тесты + 0.2 * Активность на занятиях
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Jack A. Levin, & James Alan Fox. (2013). Elementary Statistics in Social Research: Pearson New International Edition : Essentials. Harlow, United Kingdom: Pearson. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1418805

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Статистика и котики, Савельев, В. В., 2018