Основы анализа данных в Python

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Кафедра высшей математики (Общеуниверситетские кафедры)

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

3-й курс, 1 модуль

Преподаватели

Стукал Денис Константинович

Тамбовцева Алла Андреевна

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина нацелена на развитие навыков обработки количественных данных в Python без углубления в математические основы и статистическую теорию. Элементы статистической теории в этом курсе используются, однако акцент делается на процедурах подготовки данных к анализу (чистка данных, фильтрация, группировка, агрегирование, элементы визуализации), а также использовании и интерпретации коэффициентов корреляции и регрессии (линейной и логистической) - наиболее широко применяемых инструментах анализа данных в социальных науках.

Цель освоения дисциплины

• Освоение базовых инструментов анализа данных в Python. Подготовка к независимому экзамену по анализу данных.

Планируемые результаты обучения

• определять шкалы данных и выбирать подходящие для них способы визуализации и анализа
• уметь вычислять описательные статистики в Python и интерпретировать их
• уметь интерпретировать различные виды графиков
• уметь строить доверительный интервал для доли и для среднего в Python и интерпретировать полученные интервалы
• уметь интерпретировать статистические выдачи из Python
• уметь проверять гипотезы о равенстве доли числу, о равенстве среднего числу и о равенстве средних средствами Python
• уметь вычислять в Python коэффициент корреляции Пирсона и проверять его статистическую значимость
• уметь реализовывать в Python проверку независимости признаков в качественной шкале с помощью критерия хи-квадрат Пирсона
• уметь реализовывать в Python метод k-ближайших соседей
• уметь оценивать в Python модель линейной регрессии и интерпретировать полученные результаты
• уметь оценивать в Python модель логистической регрессии и интерпретировать полученные результаты

Содержание учебной дисциплины

• Описательные статистики и статистический вывод
• Корреляция
• Визуализация
• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия

Элементы контроля

• Экзамен
• Итоговый проект
• Домашнее задание 1
• Домашнее задание 2
• Домашнее задание 3
• Домашнее задание 4
• Домашнее задание 5
• Домашнее задание 6

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 1 модуль
  0.25 * Экзамен + 0.1 * Домашнее задание 6 + 0.08 * Домашнее задание 3 + 0.08 * Домашнее задание 2 + 0.08 * Домашнее задание 5 + 0.08 * Домашнее задание 4 + 0.25 * Итоговый проект + 0.08 * Домашнее задание 1

Список литературы

Рекомендуемая дополнительная литература

• Голая статистика : самая интересная книга о самой скучной науке, Уилан, Ч., 2016

Авторы

• Стукал Денис Константинович