Бакалавриат
2022/2023
Python для анализа данных
Статус:
Курс обязательный (Логистика и управление цепями поставок)
Направление:
38.03.02. Менеджмент
Кто читает:
Департамент экономики
Где читается:
Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
20
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
42
Программа дисциплины
Аннотация
Python - это интерпретируемый высокоуровневый язык программирования общего назначения. Он имеет набор мощных библиотек для анализа данных. Это простой язык для изучения новичками, хотя он достаточно мощный для написания больших приложений. Этот 2-модульный курс является введением в язык программирования Python и науку о данных. Среднее время прохождения этого курса зависит от подготовки студентов. Для прохождения курса студенты должны обладать математическими навыками на уровне средней школы. Успеваемость студентов оценивается с помощью заданий по программированию: домашних заданий и классных работ. Также проводится экзамен в середине семестра и итоговый экзамен. Примеры и задачи, используемые в этом курсе, охватывают такие области, как обработка текста, HTML и аналитика данных. Данный курс не предусматривает лекций, и студенты должны закончить соответствующую неделю на курсе Coursera https://www.coursera.org/learn/python-kak-inostrannyj (На русском языке) перед семинарским занятием.
Цель освоения дисциплины
- научить студентов создавать базовые скрипты, понимать типы данных, операторы и логические выражения; создавать собственные функции и использовать библиотеки.
Планируемые результаты обучения
- Студент может объяснить основные принципы языка программирования Python
- Студент может читать и понимать простые скрипты
- Студент может создавать скрипты для анализа данных
Содержание учебной дисциплины
- Базовое программирование на Python
- Логический тип данных и IF условия
- WHILE циклы
- Списки и циклы FOR
- Методы
- Словари
- Вложенные структуры данных и сортировка
- Функции
- Доп.главы: pandas
- Текстовые файлы и таблицы
- Сбор данных из сети интернет
- Доп.главы: re
- Доп.главы: графика
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.4 * Экзамен + 0.15 * Аудиторная работа + 0.2 * Mid-semester exam + 0.25 * Домашнее задание
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Vanderplas, J. T. (2016). Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081
Рекомендуемая дополнительная литература
- Romano, F. (2015). Learning Python. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1133614