Data Analysis in R

2021/2022

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Big Data and Information Retrieval School

Course type:

Compulsory course

When:

4 year, 1, 2 module

Instructors

Зарманбетов Ахмед Курманалиевич

Midiukin, Maxim

Программа дисциплины

Аннотация

Данная дисциплина предназначена для изучения языка программирования R и его использования для аналитической и статистической обработки данных. Дисциплина включает в себя обучение основам программирования и дальнейшее использование этих принципов для обработки табличных данных с целью построения логических выводов. Также в курсе уделено огромное внимание принципам математической статистики, показано их практическое применение в качестве аналитического инструмента.

Цель освоения дисциплины

• С помощью языка программирования R научиться собирать информацию в массивы данных, обрабатывать их и впоследствии на основе теории математической статистики и других аналитических принципов отвечать на интересующие вопросы и строить логические выводы.

Планируемые результаты обучения

• Знание теории вероятностей и математической статистики
• Приобрести необходимые навыки программирования: работа с переменными, массивами и матрицами; использование условного оператора if и циклов for и while; написание собственных функций и решение базовых алгоритмов.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в R
• Основы программирования
• Изучение основ теории вероятностей
• Методы работы с данными разного формата
• Сбор данных из интернета
• Применение методов математической статистики

Элементы контроля

• Домашнее задание 1
  Если по каким-то причинам подозревается, что работа студентом выполнена не самостоятельно, тогда студент может быть приглашен на устную защиту работы. Если студент не защищает работу, оценка может быть снижена.
• Домашнее задание 2
  Если по каким-то причинам подозревается, что работа студентом выполнена не самостоятельно, тогда студент может быть приглашен на устную защиту работы. Если студент не защищает работу, оценка может быть снижена.
• Домашнее задание 3
  Если по каким-то причинам подозревается, что работа студентом выполнена не самостоятельно, тогда студент может быть приглашен на устную защиту работы. Если студент не защищает работу, оценка может быть снижена.
• Контрольная работа
  Если по каким-то причинам подозревается, что работа студентом выполнена не самостоятельно, тогда студент может быть приглашен на устную защиту работы. Если студент не защищает работу, оценка может быть снижена.
• Экзамен
  Формат: письменный. Если по каким-то причинам подозревается, что работа студентом выполнена не самостоятельно, тогда студент может быть приглашен на устную защиту работы. Если студент не защищает работу, оценка может быть снижена.

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 2 модуль
  0.3 * Экзамен + 0.15 * Домашнее задание 3 + 0.25 * Контрольная работа + 0.15 * Домашнее задание 2 + 0.15 * Домашнее задание 1

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1440131

Рекомендуемая дополнительная литература

• Роберт, И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R : руководство / И. Роберт, Кабаков ; перевод с английского Полины А. Волковой. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 588 с. — ISBN 978-5-97060-077-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/58703 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.