• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Python для анализа данных

Направление: 38.03.01. Экономика
Когда читается: 2-й курс, 2, 3 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Онлайн-часы: 20
Охват аудитории: для своего кампуса
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

Цель освоения дисциплины

  • Целью курса является изучение основ языка программирования Python и его возможностей для анализа данных
Планируемые результаты обучения

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

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
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа 1
  • неблокирующий Контрольная работа 2
  • неблокирующий Индивидуальный проект
  • неблокирующий Работа на семинарах
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0.25 * Контрольная работа 1 + 0.25 * Работа на семинарах + 0.25 * Индивидуальный проект + 0.25 * Контрольная работа 2
Список литературы

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

  • Бейдер Дэн, Эймос Дэвид, Яблонски Джоанна, Хейслер Флетчер - Знакомство с Python. — (Серия «Библиотека программиста») - 978-5-4461-1924-0 - Санкт-Петербург: Питер - 2023 - 387727 - https://ibooks.ru/bookshelf/387727/reading - 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.