Основы Python для анализа данных

Магистратура 2023/2024

Статус: Курс по выбору (Стохастическое моделирование в экономике и финансах)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Искяндяров Руслан Рушанович

Прогр. обучения: Стохастическое моделирование в экономике и финансах

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс направлен на подготовку студентов, ранее не занимавшихся программированием, к проведению базового эксплоративного анализа данных, их визуализации, чтения и записи. Первый модуль включает в себя изучение основ языка Python, а во втором модуле будут рассмотрены ключевые библиотеки из стека любого дата-аналитика: numpy, scipy, pandas, matplotlib и т.д. По результатам курса студенты будут подготовлены к решению базовых задач в сфере обработки данных на Python, а также к прохождению более сложных курсов по анализу данных и машинному обучению

Цель освоения дисциплины

Освоить синтаксис и основные конструкций языка программирования Python, необходимых для анализа данных
Получить навыки написания кода на Python, а также навыки анализа и визуализации больших массивов информации с помощью библиотек Python
Понимать сферы применения языка Python и уметь анализировать сторонний код на Python

Планируемые результаты обучения

Знать особенности работы с современными дистрибутивами Python
- Освоить базовый синтаксис языка программирования Python
Обработка и анализ больших массивов данных, умение проводить исследовательский анализ данных (EDA).

Содержание учебной дисциплины

Введение в Python, переменные и базовые типы данных
Типы данных (контейнеры) в Python
Условия и циклы в Python
Функции и модули в Python
Групповой проект по основам Python
Библиотеки для анализа данных: Pandas
Библиотеки для анализа данных: Numpy
Визуализация данных в Python
Исследовательский анализ данных в Python
Групповой проект по анализу данных

Элементы контроля

Активность на семинарах
Активность на семинарах (решение заданий, ответы на вопросы преподавателя)
Выступление с презентацией (в командах)
Короткое (10-15 минут) выступление на тему из перечня
Подготовка и защита проекта (в командах)
Самостоятельное написание кода, исследование данных, постановка гипотез, проверки гипотез, проведение анализа данных, визуализация данных
Итоговый анализ данных
Самостоятельное исследование предложенных данных и ответы на вопросы по датасету
Итоговый тест по темам курса
Итоговый тест по темам курса

Промежуточная аттестация

2023/2024 4th module
0.1 * Активность на семинарах + 0.1 * Активность на семинарах + 0.1 * Выступление с презентацией (в командах) + 0.1 * Выступление с презентацией (в командах) + 0.2 * Итоговый анализ данных + 0.1 * Итоговый тест по темам курса + 0.15 * Подготовка и защита проекта (в командах) + 0.15 * Подготовка и защита проекта (в командах)

Программа дисциплины