• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
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.

Python для анализа данных в экономике и менеджменте

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

В ходе курса студенты изучат основы программирования, методы обработки и визуализации качественных и количественных данных, а также подходы к получению информации из Интернета с помощью парсинга и запросов API. Конечной целью курса является предоставление студентам методов, полезных для сбора данных, визуализации данных и исследовательского анализа данных. Уровень DC 0.2.2 достигается путем освоения основ языка программирования Python.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины является изучение Python и его приложений для анализа данных
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Освоение базовых библиотек Python: numpy, pandas, matplotlib
  • Применение основных инструментов (графики, графики, сводная статистика) для анализа данных
  • Использование Python для выполнения статистического моделирования и анализа данных
  • Применение эффективных алгоритмов обработки данных
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение
  • Встроенные структуры данных и операции с ними: часть 1
  • Встроенные структуры данных и операции с ними: часть 2
  • Функции
  • Разведочный анализ данных с использованием пакетов Python: часть 1
  • Разведочный анализ данных с использованием пакетов Python: часть 2
  • Визуализация данных с помощью пакетов Python: часть 1
  • Визуализация данных с помощью пакетов Python: часть 2
  • Парсинг и парсинг веб-страниц
  • Введение в науку о данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    0.35 * Активность + 0.25 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Маккинни, У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter : справочник / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 3-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 536 с. — ISBN 978-5-93700-174-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/348086 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Lacey, N. (2019). Python by Example : Learning to Program in 150 Challenges. Cambridge: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2112094