Кафедра математической экономики (Нижний Новгород)

АБB
АБB
АБB

Обычная версия сайта

Публикации

Глава в книге

River basin councils: evidence from Russia

Aladyshkina A. S., Lakshina V. V., Leonova L.

In bk.: Water Science and Sustainability. Springer, 2021. Ch. 8. P. 101-108.

Статья

Использование байесовских методов для макроэкономического моделирования фаз бизнес-цикла

Гусева М. Е., Силаев А. М.

Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. Экономика. 2021. Т. 37. № 2. С. 298-317.

Статья

Hedonic Pricing on the Fine Art Market

Zhukova A., Lakshina V. V., Leonova L.

Information (Switzerland). 2020. Vol. 11. No. 5. P. 252.

Статья

Do portfolio investors need to consider the asymmetry of returns on the Russian stock market?

Lakshina V. V.

Journal of Economic Asymmetries. 2020. Vol. 21. P. e00152.

Все публикации

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

Полная версия программы учебной 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