Бакалавриат
2026/2027
Анализ данных на Python
ID 1189037
Статус:
Курс обязательный (Медиакоммуникации)
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
3-й курс, 2, 3 модуль
Онлайн-часы:
50
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
Данный курс направлен на формирование компетенций у студентов в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Дисциплина реализуется с помощью онлайн-курса «Хендбук по Анализу данных. Начальный уровень» в SmartLMS (https://edu.hse.ru/course/view.php?id=236211).
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является овладение студентами основами статистики и анализа данных для применения в решении различных практических задач.
Планируемые результаты обучения
- Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
- Фильтровать данные по нескольким условиям
- Создавать сводные таблицы
- Вычислять коэффициент корреляции Пирсона и интерпретировать полученные результаты
- Вычислять релевантные описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
- Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
- Сортировать данные
- Переводить значения признака в z-оценки
- Обрабатывать пропущенные значения и выбросы
- Корректно открывать табличные данные различных форматов
- Использовать собственноручно написанные функции для обработки данных, создания новых переменных
- Использовать Python в применении к анализу данных
Содержание учебной дисциплины
- Введение в инструменты
- Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
- Типы данных. Создание новых переменных
- Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
- Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
- Z-оценка. Выбросы
- Корреляция
- Введение в визуализацию данных
- Продвинутая визуализация данных
- Линейная регрессия
Элементы контроля
- Активность
- Контрольная работаПроходит очно во время семинара. Формат независимого экзамена. 80 минут. Для проведения может быть использован Safe Exam Browser.
- Самостоятельные работыВас ожидает 4 самостоятельные работы. Формат заданий: Часть В и С независимого экзамена по анализу данных (начальный уровень). Продолжительность 15-20 минут. Самостоятельные работы проходят в начале семинаров. В случае опоздания время не продлевается Для доступа к самостоятельным работам используется Safe Exam Browser (SEB). В случае пропуска самостоятельной работы по любой причине (в том числе уважительной) за пропущенный элемент выставляется 0.
- ПроектВыполняется в группах по 2-3 человека. Оценка выставляется по критериям. У проекта 3 этапа. Устная онлайн-защита на предпоследнем занятии. Более подробную информацию можно найти в разделе "Проект" в SMART LMS.
- ТестыВас ожидает 4 теста. Формат заданий: Часть А независимого экзамена по анализу данных (начальный уровень). Продолжительность 5-7 минут. Тесты проходят в начале семинара. В случае опоздания время не продлевается. Для доступа к тестам используется Safe Exam Browser (SEB). В случае пропуска теста по любой причине (в том числе уважительной) за пропущенный элемент выставляется 0.
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 3rd moduleMIN(8; 0.15*Активность + 0.15*Тесты + 0.20*Самостоятельные работы + 0.25*Проект + 0.25*Контрольная работа)
