• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статистика для анализа данных

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
3-й курс, 1 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Курс знакомит студентов с основами статистики для анализа данных, студенты научатся делать описательный анализ данных, визуализировать данные и исследовать линейные взаимосвязи, что позволяет освоить уровень DC 0.0.2
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Получить навыки первичной обработки данных, построения простых регрессионных моделей
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Называет основные инструменты статистики для анализа данных, определяет типы данных, определяет пропуски данных, преобразует данные в необходимый формат
  • Разрабатывает код на Python, способный преобразовывать данные в необходимый формат. Комбинирует различные подходы для подготовки данных
  • Различает базовые статистические параметры, пишет код для описательной статистики и иерархии данных
  • Строит линейную регрессию, различает типы регрессий
  • Строит логистическую регрессию, использует байесовский подход. Оценивает качество построенных моделей
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в статистический анализ данных
  • Переформатирование данных: очистка, преобразование, слияние, изменение формы
  • Вычисление описательных статистик
  • Проведение статистических экспериментов. Оценка значимости
  • Регрессия. Различные виды регрессий. Прогнозирование
  • Классификация данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Проверка домашней работы
  • блокирует часть оценки/расчета Защита проекта
  • неблокирующий Активность
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 1 модуль
    0.2 * Проверка домашней работы + 0.3 * Активность + 0.5 * Защита проекта
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511020 (дата обращения: 28.08.2023).
  • Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Глебов, В. И., Анализ данных в экономике. Сборник задач. : учебник / В. И. Глебов, С. Я. Криволапов. — Москва : КноРус, 2022. — 578 с. — ISBN 978-5-406-09169-2. — URL: https://book.ru/book/943011 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
  • Демидова, Л. А. Интеллектуальный анализ данных на языке Python : учебно-методическое пособие / Л. А. Демидова. — Москва : РТУ МИРЭА, 2021. — 92 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/218693 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.