Statistics for data analysis

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Department of Mathematical Economics (Faculty of Economics)

Course type:

Compulsory course

When:

3 year, 1 module

Instructor

Lapinova, Svetlana A.

Программа дисциплины

Аннотация

Курс знакомит студентов с основами статистики для анализа данных, студенты научатся делать описательный анализ данных, визуализировать данные и исследовать линейные взаимосвязи, что позволяет освоить уровень DC 0.0.2

Цель освоения дисциплины

• Получить навыки первичной обработки данных, построения простых регрессионных моделей

Планируемые результаты обучения

• Называет основные инструменты статистики для анализа данных, определяет типы данных, определяет пропуски данных, преобразует данные в необходимый формат
• Разрабатывает код на Python, способный преобразовывать данные в необходимый формат. Комбинирует различные подходы для подготовки данных
• Различает базовые статистические параметры, пишет код для описательной статистики и иерархии данных
• Строит линейную регрессию, различает типы регрессий
• Строит логистическую регрессию, использует байесовский подход. Оценивает качество построенных моделей

Содержание учебной дисциплины

• Введение в статистический анализ данных
• Переформатирование данных: очистка, преобразование, слияние, изменение формы
• Вычисление описательных статистик
• Проведение статистических экспериментов. Оценка значимости
• Регрессия. Различные виды регрессий. Прогнозирование
• Классификация данных

Элементы контроля

• Проверка домашней работы
• Защита проекта
• Активность

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 1 модуль
  0.3 * Активность + 0.5 * Защита проекта + 0.2 * Проверка домашней работы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511020 (дата обращения: 27.08.2024).
• Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Глебов, В. И., Анализ данных в экономике. Сборник задач. : учебник / В. И. Глебов, С. Я. Криволапов. — Москва : КноРус, 2022. — 578 с. — ISBN 978-5-406-09169-2. — URL: https://book.ru/book/943011 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
• Демидова, Л. А. Интеллектуальный анализ данных на языке Python : учебно-методическое пособие / Л. А. Демидова. — Москва : РТУ МИРЭА, 2021. — 92 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/218693 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

• Силаев Андрей Михайлович
• Лапинова Светлана Александровна