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

Анализ данных

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Курс "Анализ данных на Python" нацелен на изучение языка программирования Python и получение базовых знаний и навыков для обработки, визуализации и статистического анализа данных, а также дальнейшего прохождения более специализированных курсов в этой области (например, машинного обучения). Первая часть дисциплины отведена на изучение основ языка Python, по итогам которой слушатели узнают о типах и структурах данных и освоят такие базовые понятия программирования, как условные операторы, функции, рекурсии и циклы. В рамках курса будут пройдены основы различных парадигм программирования: процедурное, функциональное и объектно-ориентированное программирование. Слушатели научатся решать задачи по парсингу, препроцессингу и визуализации данных с помощью стандартных и внешних библиотек Python. С использованием онлайн-курса "Основы программирования на Python" [URL:https://ru.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya].
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Ознакомление студентов с основами программирования на языке Python
  • Получение навыков обработки и анализа данных с применением библиотек языка Python
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать основные структуры данных и парадигмы программирования
  • Знать синтаксис и семантику основных конструкций языка программирования Python
  • Уметь собирать, предобрабатывать и визуализировать данные и выводить их описательные статистики
  • Уметь формулировать аналитическую задачу и реализовывать ее выполнение на Python
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в язык программирования. Условные операторы. Вещественные числа.
  • Кортежи, цикл for, списки.
  • Функции и рекурсия.
  • Множества и словари. Функциональное программирование.
  • Объектно-ориентированное программирование.
  • Обработка данных.
  • Визуализация данных.
  • Парсинг данных
  • Работа с внешними API различных сервисов.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Тест по материалам курса
  • неблокирующий Написание итоговой программы на языке Python
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0.4 * Тест по материалам курса + 0.6 * Написание итоговой программы на языке Python
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The elements of statistical learning: Data Mining, Inference, and Prediction. – Springer, 2009. – 745 pp.
  • Lutz, M. (2008). Learning Python (Vol. 3rd ed). Beijing: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392
  • McKinney, W. (2012). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=495822

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Vanderplas, J. T. (2016). Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081
  • Митчелл, Р. Скрапинг веб-сайтов с помощю Python : руководство / Р. Митчелл , перевод с английского А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 280 с. — ISBN 978-5-97060-223-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100903 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.