Программирование для анализа данных

Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины: освоить методы и способы анализа данных с использованием языка программирования Python для решения различных научных и практических задач. Задачи: -познакомиться с различными видами анализа данных (описательная статистика, визуализация, корреляционный и регрессионный анализ, проверка статистических гипотез) -научиться на практике проводить комплексное исследование датасетов с использованием библиотек языка программирования Python.
Краткое содержание дисциплины
В данном курсе для анализа данных используются язык программирования Python - работа осуществляется в онлайн-среде Google Colab. Изучаются возможности использования библиотек и модулей Python для статистического анализа и визуализации данных (Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, Statsmodels и др.). Большое внимание уделяется оценке числовых характеристик показателей, изучению взаимосвязей данных, измеренных в разных шкалах, построению регрессионных моделей, проверке их качества и адекватности, рассматриваются вопросы прогнозирования.
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
You are reporting a typo in the following text:
Simply click the "Send typo report" button to complete the report. You can also include a comment.