Бакалавриат 2025/2026

Анализ данных с использованием Python

Статус: Курс обязательный (Когнитивная нейробиология)

Кто читает: Базовая кафедра Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Анализ данных с использованием Python» имеет целью обучить студентов не только работе в Python, но и основам программирования вообще, поскольку наиболее базовые принципы являются схожими почти во всех языках программированияю При решении ряда задач исследователи часто сталкиваются с необходимостью работать с большими массивами данных. Характер данных может быть очень разным: последовательности нуклеиновых кислот (ДНК, РНК), аминокислот (белки). Для того чтобы эффективно работать с разными типами данных, необходимо знать основы программирования, так как именно навыки программирования позволяют автоматически собирать необходимую информацию за достаточно быстрое время. В качестве языка программирования в данном курсе используется Python. Язык Python на данный момент является очень популярным, в том числе в исследованиях в рамках естественных наук. Дисциплина подразделяется на два блока. Первый блок посвящен основам программирования и включает необходимые для дальнейшей работы в Python темы: переменные и типы данных, списки и кортежи, множества, словари, условные конструкции, циклы и функции. Второй блок посвящен решению прикладных задач в Python и включает темы, связанные со сбором и анализом данных: выгрузка данных с сайтов, парсинг веб-страниц, работа с таблицами, визуализация и разведывательный анализ данных, а также эффективная работа с текстом, поскольку именно с таким форматом данных студентам придется работать больше всего в дальнейшем, и использования машинного обучения. Базовые навыки программирования позволят работать с биологическими данными различного уровня и размеров эффективнее и уже сегодня являются достаточно востребованными навыками у специалистов естественнонаучного профиля.