• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
29
Октябрь

Python для анализа данных

2026/2027
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Курс "Python для анализа данных" направлен на получение базовых знаний и навыков по обработке, визуализации и статистическому анализу данных, а также на дальнейшее прохождение более специализированных курсов в этой области (например, машинного обучения). Слушатели узнают, как решать задачи статистического анализа данных, предварительной обработки и визуализации данных с использованием стандартных и внешних библиотек Python.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Приобретение навыков обработки и анализа данных с использованием библиотек Python.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • • Уметь извлекать информацию с различных веб-сайтов и разбирать ее на таблицы.
  • • Уметь собирать, предварительно обрабатывать и визуализировать данные и выводить описательную статистику.
  • • Уметь формулировать аналитическую задачу и реализовывать ее выполнение на Python.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Веб-скрейпинг, парсинг данных
  • Анализ и обработка данных
  • Визуализация данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние задания
    Домашние задания выдаются после лекций и семинаров для отработки изученных концепций и практических навыков Python для анализа данных. Задания имеют жесткий дедлайн, проводятся на платформе Smart LMS.
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится в сессию в Smart LMS с прокторингом и состоит из тестовых и практических заданий с использованием Python для анализа данных. Продолжительность экзамена 2 ч.
  • неблокирующий Проект
    Проект представляет собой творческое мини-исследование, цель которого — научиться правильно работать с данными и делать выводы на основании данных.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd module
    0.5 * Экзамен + 0.3 * Проект + 0.2 * Домашние задания
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Python и анализ данных : первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter, Маккинни, У., 2023
  • Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib - Титов А. Н., Тазиева Р. Ф. - Казанский национальный исследовательский технологический университет - 978-5-7882-3176-1 - 2022 - русский - https://e.lanbook.com/book/331025 - ЛАНЬ - 331025
  • Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Seaborn - Титов А. Н., Тазиева Р. Ф. - Казанский национальный исследовательский технологический университет - 978-5-7882-3326-0 - 2023 - русский - https://e.lanbook.com/book/412463 - ЛАНЬ - 412463
  • Паршинцева, Л. С. Многомерный анализ данных на Python : учебник / Л. С. Паршинцева, А. А. Паршинцев. — Москва : КноРус, 2026. — 129 с. — ISBN 978-5-406-16012-1. — URL: https://book.ru/book/962004 (дата обращения: 01.07.2026). — Текст : электронный.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Python для data science, Васильев, Ю., 2023

Авторы

  • Карпов Максим Евгеньевич
  • Ахмедова Гюнай Интигам кызы