Магистратура 2026/2027

Python для анализа данных

ID 1155188

Статус: Курс обязательный (Прикладные нейросетевые технологии)

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

Преподаватели: Карпов Максим Евгеньевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

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 статистического анализа данных, предварительной обработки и визуализации данных с использованием стандартных и внешних библиотек Python.

Цель освоения дисциплины

• Приобретение навыков обработки и анализа данных с использованием библиотек Python.

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

• Веб-скрейпинг, парсинг данных
• Анализ и обработка данных
• Визуализация данных

Элементы контроля

• Домашние задания
  Домашние задания выдаются после лекций и семинаров для отработки изученных концепций и практических навыков Python для анализа данных. Задания имеют жесткий дедлайн, проводятся на платформе Smart LMS.
• Экзамен
  Экзамен проводится в сессию в Smart LMS с прокторингом и состоит из тестовых и практических заданий с использованием Python для анализа данных. Продолжительность экзамена 2 ч.
• Проект
  Проект представляет собой творческое мини-исследование, цель которого — научиться правильно работать с данными и делать выводы на основании данных.

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.5 * Экзамен + 0.3 * Проект + 0.2 * Домашние задания

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Python и анализ данных : первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter, Маккинни, У., 2023
• Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib - Титов А. Н., Тазиева Р. Ф. - Казанский национальный исследовательский технологический университет - 978-5-7882-3176-1 - 2022 - русский - https://e.lanbook.com/book/331025 - ЛАНЬ - 331025
• Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Seaborn - Титов А. Н., Тазиева Р. Ф. - Казанский национальный исследовательский технологический университет - 978-5-7882-3326-0 - 2023 - русский - https://e.lanbook.com/book/412463 - ЛАНЬ - 412463
• Паршинцева, Л. С. Многомерный анализ данных на Python : учебник / Л. С. Паршинцева, А. А. Паршинцев. — Москва : КноРус, 2026. — 129 с. — ISBN 978-5-406-16012-1. — URL: https://book.ru/book/962004 (дата обращения: 01.07.2026). — Текст : электронный.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Python для data science, Васильев, Ю., 2023

Авторы

• Карпов Максим Евгеньевич
• Ахмедова Гюнай Интигам кызы