• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Python для анализа данных

2024/2025
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 2 модуль

Преподаватели

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 синтаксического анализа, предварительной обработки и визуализации данных с использованием стандартных и внешних библиотек Python. Курс также будет посвящен основам объектно-ориентированного программирования.
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

  • Анализ данных
  • Объектно-ориентированное программирование
  • Обработка данных
  • Визуализация данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние задания
    Оценка за домашние задания рассчитывается как среднее арифметическое значение. Балл не округляется.
  • неблокирующий Тест
    В Smart IMS будет проведен синхронный тест с онлайн-прокторингом. Продолжительность теста - 1 час.
  • неблокирующий Проект
    Проект оценивается в соответствии с разработанными критериями. Проект проводится в группе из 2-3 студентов. Защита проекта состоится на экзаменационной сессии.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.2 * Домашние задания + 0.4 * Проект + 0.4 * Тест
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 9781491912140 - Vanderplas, Jacob T. - Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data - 2016 - O'Reilly Media - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1425081 - nlebk - 1425081

Рекомендуемая дополнительная литература

  • McKinney, W. (2012). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=495822

Авторы

  • Ахмедова Гюнай Интигам кызы