Бакалавриат
2023/2024
Статистика для анализа данных
Статус:
Курс обязательный (Экономика)
Направление:
38.03.01. Экономика
Где читается:
Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)
Когда читается:
3-й курс, 1 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
20
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Лапинова Светлана Александровна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
Курс знакомит студентов с основами статистики для анализа данных, студенты научатся делать описательный анализ данных, визуализировать данные и исследовать линейные взаимосвязи, что позволяет освоить уровень DC 0.0.2
Цель освоения дисциплины
- Получить навыки первичной обработки данных, построения простых регрессионных моделей
Планируемые результаты обучения
- Называет основные инструменты статистики для анализа данных, определяет типы данных, определяет пропуски данных, преобразует данные в необходимый формат
- Разрабатывает код на Python, способный преобразовывать данные в необходимый формат. Комбинирует различные подходы для подготовки данных
- Различает базовые статистические параметры, пишет код для описательной статистики и иерархии данных
- Строит линейную регрессию, различает типы регрессий
- Строит логистическую регрессию, использует байесовский подход. Оценивает качество построенных моделей
Содержание учебной дисциплины
- Введение в статистический анализ данных
- Переформатирование данных: очистка, преобразование, слияние, изменение формы
- Вычисление описательных статистик
- Проведение статистических экспериментов. Оценка значимости
- Регрессия. Различные виды регрессий. Прогнозирование
- Классификация данных
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 1 модуль0.3 * Активность + 0.5 * Защита проекта + 0.2 * Проверка домашней работы
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511020 (дата обращения: 28.08.2023).
- Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Глебов, В. И., Анализ данных в экономике. Сборник задач. : учебник / В. И. Глебов, С. Я. Криволапов. — Москва : КноРус, 2022. — 578 с. — ISBN 978-5-406-09169-2. — URL: https://book.ru/book/943011 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
- Демидова, Л. А. Интеллектуальный анализ данных на языке Python : учебно-методическое пособие / Л. А. Демидова. — Москва : РТУ МИРЭА, 2021. — 92 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/218693 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.