Анализ данных

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Кафедра фундаментальной математики (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Багаутдинова Эльмира Рафиковна

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

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

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

• Введение в инструменты
• Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
• Типы данных. Создание новых переменных
• Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
• Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
• Z-оценка. Выбросы.
• Корреляция
• Введение в визуализацию данных
• Продвинутая визуализация данных

Элементы контроля

• Контрольная работа
• Экзамен
• Домашние задания
• Тесты
• Исследовательский проект и защита

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  0.2 * Домашние задания + 0.3 * Исследовательский проект и защита + 0.2 * Контрольная работа + 0.1 * Тесты + 0.2 * Экзамен

Авторы

• Багаутдинова Эльмира Рафиковна
• Ноздринова Елена Вячеславовна