Python для анализа данных

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Кафедра математической экономики (Нижний Новгород) (Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород))

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

2-й курс, 2, 3 модуль

Преподаватели

Бакунина Ирина Альбертовна

Елизарова Юлия Михайловна

Лапинова Светлана Александровна

Ларин Александр Владимирович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящён основам языка программирования Python и его использованию для анализа данных. В результате освоения курса слушатели освоят стандартную библиотеку языка Python, библиотеки для анализа и визуализации данных, познакомятся с основами статистики и машинного обучения.

Цель освоения дисциплины

• Целью курса является изучение основ языка программирования Python и его возможностей для анализа данных

Планируемые результаты обучения

• Студент пишет простой код с использованием простейших типов данных, операций с числами и встроенных функций
• Студент пишет код с использование строк и основных операции с ними
• Студент пишет код с использованием списков, кортежей, множеств и словарей
• Студент пишет код с использованием циклов и условных операторов
• Студент пишет код с использованием функций
• Студент пишет код с использованием функций чтения из файла и записи в файл
• Студент пишет код с использованием библиотек pandas и numpy
• Студент пишет код для визуализации данных
• Студент пишет код для вычисления мер центральной тенденции, разброса и зависимости
• Студент интерпретирует значения мер центральной тенденции, разброса и зависимости
• Студент пишет код для проверки статистических гипотез
• Студент интерпретирует результаты статистических тестов
• Студент пишет код для оценки линейной регрессии
• Студент интерпретирует результаты оценки линейной регрессии
• Студент пишет код для классификации/кластеризации данных
• Студент интерпретирует результаты классификации/кластеризации

Содержание учебной дисциплины

• Основные типы данных и простейшие операции с ними
• Строки
• Списки, кортежи, множества и словари
• Циклы и условные операторы
• Функции
• Работа с файлами
• Библиотеки pandas и numpy
• Визуализация данных
• Базовые понятия статистики
• Проверка гипотез
• Линейная регрессия и МНК
• Задачи классификации и кластеризации

Элементы контроля

• Контрольная работа 1
• Контрольная работа 2
• Индивидуальный проект
• Работа на семинарах

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 3 модуль
  0.25 * Индивидуальный проект + 0.25 * Контрольная работа 1 + 0.25 * Контрольная работа 2 + 0.25 * Работа на семинарах

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Основы машинного обучения - Лимановская О.В., Алферьева Т.И. - ФЛИНТА - 2022 - https://znanium.com/catalog/product/1891377 - 957065 - ZNANIUM
• Язык программирования Python: практикум - Жуков Р.А. - НИЦ ИНФРА-М - 2023 - https://znanium.com/catalog/product/1915716 - 1081627 - ZNANIUM

Рекомендуемая дополнительная литература

• Бейдер Дэн, Эймос Дэвид, Яблонски Джоанна, Хейслер Флетчер - Знакомство с Python. — (Серия «Библиотека программиста») - 978-5-4461-1924-0 - Санкт-Петербург: Питер - 2023 - 387727 - https://ibooks.ru/bookshelf/387727/reading - iBOOKS
• Северенс, Ч. Введение в программирование на Python : учебное пособие / Ч. Северенс. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 231 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100703 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.