• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Data analysis and visualization using the R language

2023/2024
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Mathematical Economics (Faculty of Economics)
Course type:
Elective course
When:
1 year, 3 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Изучаются основы языка программирования R, осваиваются методы визуализации данных для возможности выявления тенденций и обоснования принимаемых решений.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины являются овладение навыками программирования на языке R, овладение методами обработки, визуализации и анализа качественных и количественных данных для решения экономических задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владеть навыками программирования на языке R
  • Владеть навыками работы с базовыми структурами в R
  • Уметь выполнять анализ данных, визуализировать качественные и количественные данные в R
  • Уметь проводить корреляционный и регрессионный анализ в R
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Типы данных и структуры данных в R
  • Загрузка данных в R
  • Визуализация и анализ данных
  • Корреляционный и регрессионный анализ в R
Элементы контроля

Элементы контроля

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

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0.35 * Активность + 0.25 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани , перевод с английского С. Э. Мастицкого. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 456 с. — ISBN 978-5-97060-495-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93580 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R : Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist. New York: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1484645
  • Rasch, D., Verdooren, L. R., & Pilz, J. (2019). Applied Statistics : Theory and Problem Solutions with R. Hoboken, NJ: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2218318
  • Tsay, R. S. (2013). An Introduction to Analysis of Financial Data with R. Wiley.

Авторы

  • Силаев Андрей Михайлович