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
УК-2
Способен управлять проектом на всех этапах его жизненного цикла
УК-6
Способен определять и реализовывать приоритеты собственной деятельности и способы ее совершенствования на основе самооценки и образования в течение всей жизни