Перейти к содержимому
Главная » Предметы » Программирование для анализа данных

Программирование для анализа данных

Учебный план: 09.03.03, 2022, (4.0), Прикладная информатика

Цели и задачи дисциплины

Цель дисциплины: освоить методы и способы анализа данных с использованием языков программирования для решения различных научных и практических задач.
Задачи:
 познакомиться с различными видами анализа данных (описательная статистика, визуализация, корреляционный и регрессионный анализ, метод главных компонент, кластерный анализ)
 научиться на практике проводить  анализ данных с использованием  библиотек языков программирования Python и R;

Краткое содержание дисциплины

В данном курсе для  анализа данных используются язык программирования Python и язык R - работа осуществляется в онлайн-среде Google Colab.
Изучаются возможности использования библиотек и модулей Python для  анализа данных (Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, Statsmodels и др.).
Рассматриваются функции и методы языка R для статистического анализа и визуализации данных.
Большое внимание уделяется реализации оценки числовых характеристик, проверке статистических гипотез.
Изучаются возможности проведения корреляционного и регрессионного анализа.
Приводятся примеры использования метода главных компонент.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Выпускник должен обладать:

  • УК-2 Способен определять круг задач в рамках поставленной цели и выбирать оптимальные способы их решения, исходя из действующих правовых норм, имеющихся ресурсов и ограничений
  • УК-6 Способен управлять своим временем, выстраивать и реализовывать траекторию саморазвития на основе принципов образования в течение всей жизни