Кафедра математической экономики (Нижний Новгород)

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

Целью освоения дисциплины является изучение Python и его приложений для анализа данных

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

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

Активность
Контрольная работа
Экзамен

Промежуточная аттестация

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

Список литературы

Авторы

Леонова Людмила Аркадьевна
Силаев Андрей Михайлович
Лапинова Светлана Александровна

Python для анализа данных в экономике и менеджменте

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация