- 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. 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 управлять проектом на всех этапах его жизненного цикла
- Образование
- Учебный план 11.05.01, 2025, (5.5), Радиоэлектронные системы и комплексы
- Программирование для анализа данных