Анализ данных на Python

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

12

Кредиты

Кто читает:

Кафедра гуманитарных дисциплин (Пермь) (Факультет социально-экономических и компьютерных наук)

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 1-4 модуль

Преподаватель

Сенина Анна Васильевна

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина представляет собой вводный курс в Data Science на Python. В курсе рассматриваются основы синтаксиса Python, написание простых программ, работа с файлами, веб-скрейпинг. В ходе освоения курса студенты используют стандартные библиотеки Python, а также библиотеки для анализа данных, и учатся решать задачи гуманитарных дисциплин с помощью программирования. В рамках курса студенты учатся писать программы для решения поставленной преподавателем задачи и собственных исследовательских задач, читать и интерпретировать коды других исследователей. Курс включает в себя изучение необходимых для дальнейшей работы основ математики, прежде всего математической статистики, овладение необходимым инструментарием SPSS и Python; основных задач анализа данных и машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация), методы анализа текстовых данных.

Цель освоения дисциплины

• Получить базовые знания, умения и навыки в области Data Science с помощью программирования на Python

Планируемые результаты обучения

• Уметь использовать программирование для решения простых стандартных задач
• Освоить базовый синтаксис Python, основные типы данных и операции с ними
• Знать основы веб-скрейпинга, уметь работать с файлами
• Студент умеет искать, обрабатывать и очищать данные
• Студент освоил базовые измерения данных, умеет проводить статистический анализ
• Студент умеет работать в различных средах для реализации статистического исследования: Excel, SPSS, Python
• Студент умеет качественно визуализировать данные для проведения исследований

Содержание учебной дисциплины

• Базовый Python для анализа данных
• Статистика в социальных и гуманитарных науках
• Визуализация данных

Элементы контроля

• Решение заданий онлайн-курса
  Курс "Python для извлечения и обработки данных" https://openedu.ru/course/hse/PYTHON. Освоение онлайн-курса подтверждается скриншотом, который загружается в SmartLMS
• Учебный хакатон
  В ходе хакатона необходимо выбрать кейс, решить его с помощью программирования и подготовить презентацию
• Проект на Python
• Экзамен по программированию

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.6 * Решение заданий онлайн-курса + 0.4 * Учебный хакатон
• 2022/2023 учебный год 4 модуль
  0.2 * Проект на Python + 0.3 * Экзамен по программированию + 0.5 * 2022/2023 учебный год 2 модуль

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Bill Lubanovic. (2019). Introducing Python : Modern Computing in Simple Packages. [N.p.]: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2291494
• Döbler, M., & Grössmann, T. (2019). Data Visualization with Python : Create an Impact with Meaningful Data Insights Using Interactive and Engaging Visuals. Packt Publishing.
• Grant, R. (2019). Data Visualization : Charts, Maps, and Interactive Graphics. Boca Raton, Florida: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1944722
• Knaflic, C. N. (2015). Storytelling with Data : A Data Visualization Guide for Business Professionals. Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1079665
• Krum, R. (2014). Cool Infographics : Effective Communication with Data Visualization and Design. Indianapolis, Indiana: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=654832
• Müller, A. C., & Guido, S. (2017). Introduction to Machine Learning with Python : A Guide for Data Scientists: Vol. First edition. Reilly - O’Reilly Media.
• Nelli, F. (2018). Python Data Analytics : With Pandas, NumPy, and Matplotlib (Vol. Second edition). New York, NY: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1905344
• O. Chudinovskikh S., & О. Чудиновских С. (2018). Big Data and Statistics on Migration ; Большие Данные И Статистика Миграции. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.25D0F992
• Python и анализ данных, Маккинли, У., 2015
• Rossant, C. (2015). Learning IPython for Interactive Computing and Data Visualization - Second Edition (Vol. Second edition). Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1084592
• Taieb, D. (2018). Data Analysis with Python : A Modern Approach. Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1993344
• Vanderplas, J. T. (2016). Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081
• Walny, J., Frisson, C., West, M., Kosminsky, D., Knudsen, S., Carpendale, S., & Willett, W. (2019). Data Changes Everything: Challenges and Opportunities in Data Visualization Design Handoff.
• Автоматизация рутинных задач с помощью Python : практическое руководство для начинающих, Свейгарт, Э., 2018
• Архангельская Л.Ю., Салин В.Н. - Политическая статистика - КноРус - 2021 - ISBN: 978-5-406-07892-1 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/938426
• Бизли, Д. Python. Книга рецептов / Д. Бизли, Б. К. Джонс ; перевод с английского Б. В. Уварова. — Москва : ДМК Пресс, 2019. — 646 с. — ISBN 978-5-97060-751-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131723 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Брюс П. Практическая статистика для специалистов Data Science / П. Брюс, Э. Брюс. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2018. - 304 с. - ISBN 978-5-9775-3974-6. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/358886/reading (дата обращения: 12.10.2020). - Текст: электронный.
• Дэви С. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных / С. Дэви, М. Арно, А. Мохамед. - Санкт-Петербург : Питер, 2017. - 336 с. - ISBN 978-5-496-02517-1. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/354390/reading (дата обращения: 12.10.2020). - Текст: электронный.
• Изучаем программирование на Python, Бэрри, П., 2017
• Кремер Н. Ш. - МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА. Учебник и практикум для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2020 - 259с. - ISBN: 978-5-534-01654-3 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/matematicheskaya-statistika-451060
• Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни ; перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Математическая статистика с элементами теории вероятностей в задачах с решениями : учеб. пособие для вузов, Ниворожкина, Л. И., 2018
• Международная статистика : учебник для бакалавриата и магистратуры, Башкатов, Б.И., 2019
• Митчелл, Р. Скрапинг веб-сайтов с помощю Python : руководство / Р. Митчелл ; перевод с английского А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 280 с. — ISBN 978-5-97060-223-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100903 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных : пер. с англ., Силен, Д., Мейсман, А., 2018
• Отв. ред. Шаныгин С.И. - Социально-экономическая статистика: примеры, задачи, тесты. Учебное пособие - Проспект - 2021 - ISBN: 978-5-392-31500-0 - Текст электронный // ЭБС PROSPECT - URL: http://ebs.prospekt.org/book/43107
• Представление и визуализация результатов научных исследований : учебник / О.С. Логунова, П.Ю. Романов, Л.Г. Егорова, Е.А. Ильина ; под ред. О.С. Логуновой. — Москва : ИНФРА-М, 2020. — 156 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс]. — (Высшее образование: Аспирантура). — DOI 10.12737/textbook_5c178eb6cf1e63.57981471. - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1056236
• Салин В.Н. - Наука о данных и статистика в образовании будущего - Русайнс - 2021 - ISBN: 978-5-4365-8765-3 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/942063
• Статистика и котики, Савельев, В., 2018
• Субботина, А., & Гржибовский, А. (2014). Описательная Статистика И Проверка Нормальности Распределения Количественных Данных. ЭКОЛОГИЯ ЧЕЛОВЕКА, 2.
• Тахакаси, С. Занимательная статистика. Манга : учебник / С. Тахакаси. — Москва : ДМК Пресс, 2010. — 224 с. — ISBN 978-5-94120-244-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/61019 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Чернышев С. А. - ОСНОВЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ НА PYTHON. Учебное пособие для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2021 - 286с. - ISBN: 978-5-534-14350-8 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/osnovy-programmirovaniya-na-python-477353

Рекомендуемая дополнительная литература

• Изучаем Python : программирование игр, визуализация данных, веб - приложения, Мэтиз, Э., 2017