Бакалавриат
2023/2024




Python для анализа данных
Статус:
Курс обязательный (Международный бакалавриат по бизнесу и экономике)
Направление:
38.03.01. Экономика
Кто читает:
Кафедра математической экономики (Нижний Новгород)
Где читается:
Факультет менеджмента (Нижний Новгород)
Когда читается:
2-й курс, 2, 3 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
20
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Бакунина Ирина Альбертовна,
Елизарова Юлия Михайловна,
Лапинова Светлана Александровна,
Ларин Александр Владимирович
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
72
Программа дисциплины
Аннотация
Курс посвящён основам языка программирования Python и его использованию для анализа данных. В результате освоения курса слушатели освоят стандартную библиотеку языка Python, библиотеки для анализа и визуализации данных, познакомятся с основами статистики и машинного обучения.
Цель освоения дисциплины
- Целью курса является изучение основ языка программирования Python и его возможностей для анализа данных
Планируемые результаты обучения
- Студент пишет простой код с использованием простейших типов данных, операций с числами и встроенных функций
- Студент пишет код с использование строк и основных операции с ними
- Студент пишет код с использованием списков, кортежей, множеств и словарей
- Студент пишет код с использованием циклов и условных операторов
- Студент пишет код с использованием функций
- Студент пишет код с использованием функций чтения из файла и записи в файл
- Студент пишет код с использованием библиотек pandas и numpy
- Студент пишет код для визуализации данных
- Студент пишет код для вычисления мер центральной тенденции, разброса и зависимости
- Студент интерпретирует значения мер центральной тенденции, разброса и зависимости
- Студент пишет код для проверки статистических гипотез
- Студент интерпретирует результаты статистических тестов
- Студент пишет код для оценки линейной регрессии
- Студент интерпретирует результаты оценки линейной регрессии
- Студент пишет код для классификации/кластеризации данных
- Студент интерпретирует результаты классификации/кластеризации
Содержание учебной дисциплины
- Основные типы данных и простейшие операции с ними
- Строки
- Списки, кортежи, множества и словари
- Циклы и условные операторы
- Функции
- Работа с файлами
- Библиотеки pandas и numpy
- Визуализация данных
- Базовые понятия статистики
- Проверка гипотез
- Линейная регрессия и МНК
- Задачи классификации и кластеризации
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 3 модуль0.25 * Индивидуальный проект + 0.25 * Контрольная работа 1 + 0.25 * Контрольная работа 2 + 0.25 * Работа на семинарах
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Основы машинного обучения - Лимановская О.В., Алферьева Т.И. - ФЛИНТА - 2022 - https://znanium.com/catalog/product/1891377 - 957065 - ZNANIUM
- Язык программирования Python: практикум - Жуков Р.А. - НИЦ ИНФРА-М - 2023 - https://znanium.com/catalog/product/1915716 - 1081627 - ZNANIUM
Рекомендуемая дополнительная литература
- Знакомство с Python. - 978-5-4461-1924-0 - Бейдер Дэн, Эймос Дэвид, Яблонски Джоанна, Хейслер Флетчер - 2023 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/387727 - 387727 - iBOOKS
- Северенс, Ч. Введение в программирование на Python : учебное пособие / Ч. Северенс. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 231 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100703 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.