Магистратура
2025/2026





Программирование для финансистов-1
Статус:
Курс по выбору (Корпоративные финансы)
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Васильев Глеб Альбертович
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
Курс является вводным и посвящен решению современных задач по автоматизации процесса подготовки и анализа данных с использованием языка Python. В рамках курса мы освоим базовые структуры и типы данных Python, а также познакомимся с библиотекой pandas и основными операциями для работы с табличными данными. В результате слушатели сформируют фундаментальные технические компетенции, необходимые для проведения базовой исследовательской и аналитической работы.
Цель освоения дисциплины
- Курс направлен на формирование базовых навыков работы с Python и библиотекой pandas.
Планируемые результаты обучения
- - дает определения и описывает составные части структур Series и DataFrame - импортирует данные из внешних источников в DataFrame - анализирует и обрабатывает данные в DataFrame - производит трансформацию и агрегацию данных в Pandas
Содержание учебной дисциплины
- Базовый Python
- Базовый Python (продолжение). Датафреймы
- Базовый pandas. Агрегатные функции
- Агрегатные функции. Широкий и длинный форматы таблиц
- Соединение таблиц. Импорт данных
- Даты и время в Python. Оконные функции
- Строковые функции
Элементы контроля
- Финальный проект (техническая составляющая)Оценка за курс формируется из оценок за подготовку и защиту финального проекта на выбор студента. Проект допускает произвольную тематику и состоит в постановке и решении (или частичном решении) с помощью Python содержательной, интересной, разумной и оригинальной проблемы из любой области. Проект может быть индивидуальным или групповым. Предпочтение отдается своим учебным, рабочим, академическим задачам.
- Финальный проект (защита)Этот элемент контроля предполагает презентацию проекта, подготовленного в соответствии с техническими критериями.
Промежуточная аттестация
- 2025/2026 2nd module0.4 * Финальный проект (защита) + 0.6 * Финальный проект (техническая составляющая)
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
- G. Nair, V. (2014). Getting Started with Beautiful Soup. Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=691839