We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

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

Python for data analysis in economics and management

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Mathematical Economics (Faculty of Economics)
Course type:
Compulsory course
When:
1 year, 1 module

Instructor

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 Activity
  • блокирующий In-class assignment
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 1st module
    0.5 * Activity + 0.5 * In-class assignment
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

Авторы

  • Лапинова Светлана Александровна
  • Силаев Андрей Михайлович