• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
vision Версия для слабовидящих
Расширенный поиск по сайту
Меню
Учебные курсы
ФКН
Высшая школа экономики
vision Версия для слабовидящих
Расширенный поиск по сайту
Кафедра высшей математики
Кафедра высшей математики
Контакты

Адрес: Москва, ул. Мясницкая, д. 20, К-301

E-mail: amakarov@hse.ru

Руководство
Макаров Алексей Алексеевич
заведующий кафедрой – Макаров Алексей Алексеевич
О кафедре

Общеуниверситетская кафедра Высшей математики создана «в целях совершенствования учебного процесса и математической подготовки в ВШЭ, придания ей необходимой направленности по уровням и специальностям профессиональной подготовки бакалавров и специалистов» на основании решения Ученого совета от 23.07.1999 г., протокол №3 утвержденного приказом Ректора от 06.08.1999 г., №344.

Публикации
Книга
Практики питания российского населения: распространенность диет и их связь с характеристиками рациона

Бирюкова С. С., Стужук Д. А.

Вып. 2. М.: НИУ ВШЭ, 2026.

Статья
The Exact Circuit Complexity of Boolean Functions in an Infinite Basis

V. V. Kochergin, A. V. Mikhailovich.

Mathematical notes. 2025. Vol. 117. No. 4. P. 579-594.

Глава в книге
VIA AI: Reliable Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

Герасёв М. С., Kiselev D., Beketov M. et al.

In bk.: 2024 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) Workshops (ICDMW). Curran Associates, 2024. P. 887-890.

Препринт
On conditions for Dobrushin's Central limit theorem for non-homogeneous Markov chains
В печати

Веретенников А. Ю., Нуриева А. И.

60F05. 60F05. arXiv, 2025

Все публикации

Программирование на Python

2022/2023
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Кто читает:
Кафедра высшей математики (Общеуниверситетские кафедры)
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 4 модуль

Преподаватель

Тамбовцева Алла Андреевна

Тамбовцева Алла Андреевна

Программа дисциплины

Задать вопрос

Аннотация

Для образовательной программы дисциплина «Анализ данных на Python» является обязательной. Дисциплина подразделяется на три блока. Первый блок посвящен работе с основными структурами данных в Python, таких как списки, кортежи, словари и массивы. Второй блок посвящен обработке и визуализации данных с помощью библиотек NumpPy, Pandas, Matplotlib и Scipy. Третий блок посвящен решению прикладных задач в Python и включает темы, связанные со сбором и анализом данных: работа с API, обработка JSON и HTML, применение статистических критериев и построение моделей линейной и логистической регрессии.