Python для анализа данных

Магистратура 2026/2027

ID 1141631

Статус: Курс обязательный (Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом)

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс «Python для анализа данных» направлен на формирование практических навыков программирования на Python для анализа данных и разработки приложений. Студенты знакомятся с типизацией и аннотациями, основными возможностями стандартной библиотеки, инструментами разработки, принципами объектно-ориентированного программирования, средствами численных вычислений и обработки данных, инструментами визуализации, работой с внешними источниками данных и современными фреймворками для интеграции и развёртывания приложений. Программа включает работу с актуальными инструментами индустрии, что позволяет студентам освоить полный цикл разработки, тестирования и внедрения программных решений на Python для решения разнообразных прикладных и исследовательских задач в профессиональной сфере.

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов практические навыки разработки на Python для анализа данных и создания приложений;
Развить компетенции в работе с численными вычислениями (NumPy, Pandas), визуализацией (Matplotlib, Streamlit), взаимодействием с внешними данными (API, веб-скрейпинг) и объектно-ориентированным программированием;
Обеспечить базовое (для группы 1) или продвинутое (для группы 2) понимание внутреннего устройства Python, профессиональных инструментов разработки) и развёртывания приложений в production.

Планируемые результаты обучения

Сформировать у студентов практические навыки разработки на Python для анализа данных и создания приложений.
Развить компетенции в работе с численными вычислениями (NumPy, Pandas), визуализацией (Matplotlib, Streamlit), взаимодействием с внешними данными (API, веб-скрейпинг) взаимодействием с внешними данными (API, веб-скрейпинг) и объектно-ориентированным программированием
Обеспечить базовое (для группы 1) или продвинутое (для группы 2) понимание внутреннего устройства Python, профессиональных инструментов разработки) и развёртывания приложений в production.

Содержание учебной дисциплины

Основы Python и типизация
Разработка и инструментарий
Объектно-ориентированное программирование (ООП)
Численные вычисления и обработка данных
Визуализация данных
Работа с внешними данными
Интеграция и развёртывание

Элементы контроля

Домашнее задание 2
Сбор данных через API и веб-скрейпинг + OOP-обёртка.
Экзамен
Групповая защита единого проекта. Студенты объединяются в группы по 2–4 человека и представляют единый проект, интегрирующий все три ДЗ: сбор данных (ДЗ 2) → анализ и визуализация (ДЗ 1) → веб-приложение для пользователя (ДЗ 3). Защита проходит онлайн: презентация-демо 7–10 минут (живая демонстрация работающего приложения + код) + ответы на вопросы 5 минут.
Домашнее задание 1
Анализ данных на Pandas: очистка, группировка, визуализация.
Домашнее задание 3
Веб-приложение для анализа данных: Streamlit/FastAPI.
Проектное задание
Проектное задание выполняется индивидуально.

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.35 * Экзамен + 0.15 * Домашнее задание 1 + 0.15 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Проектное задание + 0.15 * Домашнее задание 3

Список литературы

Авторы

Паточенко Евгений Анатольевич
Ахмедова Гюнай Интигам кызы

Программа дисциплины