МГИМО

Основы анализа данных в Python

  • Начальный уровень
  • Наставник: Нет
  • Сертификат: Есть
  • Формат: Online
  • Рассрочка: Нет
  • Язык: Русский
  • Осталось мест: не ограничено
Записаться

Основы анализа данных в Python

В настоящее время анализ статических данных является одним из важнейших источников получения новых знаний и поддержки принятия решений в социальных науках, экономике и бизнесе. Использование релевантных инструментов анализа данных позволяет выявлять причинно-следственные связи, строить эффективные прогнозы, оценивать последствия принятия управленческих решений, оценивать риски и много другое. Важно понимать, что для эффективного использования современных методов получения выводов по данным необходимо использовать специализированное программного обеспечение, в котором реализован весь необходимый вычислительный функционал. Это позволяет сфокусироваться на целях и задачах исследования, т.к. соответствующее ПО позволяет проводить все необходимые вычислительные операции на основе уже готовых решений. Одним из самых продуктивных инструментов построения выводов по данным является современный язык программирования Python. За счёт высокой степени масштабируемости в нём реализованы все самые современные методы работы со статистическими данными. Предлагаемый курс дает базовые представления о языке программирования Python, методах анализа данных и применению Python для получения практических выводов по данным. Курс ориентирован на использование ПО Anaconda и среду разработки Jupyter.

Для кого этот курс?
  • Курс рассчитан на всех людей, желающих изучить основы программирования на современном популярном высокоуровневом языке Python, и познакомится с применением программирования для эффективного решения задач построения выводов на основе анализа данных. Структура курса выстроена таким образом, чтобы помочь студентам-экономистам и управленцам получить всестороннее представление о системе управления личными финансами.
Программа обучения
Анализ данных в Python. Часть 1
  • Введение
  • Основы программирование в Python
  • Функции в Python
Библиотека Pandas
  • Pandas
  • Функции и работа с данными
Анализ данных в Python. Часть 2
  • Введение
  • Описательные статистики
  • Визуализация данных
  • Метод главных компонент
  • Задача кластеризации
  • Тестирование гипотез
  • Функции Python для анализа данных
  • Функции Python для анализа данных
Знания и навыки, которые приобретете
  • Знать основы программирования на языке python
  • Знать основные классы, библиотеки и функции python для анализа и визуализации данных
  • Знать основные методы анализа и построение выводов по данным: описательные статистики, корреляции, метод главных компонент, классификация и кластеризация данных, тестирование гипотез
  • Знать основные ограничения методов извлечения знаний из данных
  • Уметь писать скрипты на языке python и выполнять их
  • Уметь в соответствии с целями исследования выбирать и применять необходимые инструменты анализа данных
  • Уметь интерпретировать полученные результаты и принимать решения, основанные на них
  • Владеть понятийным аппаратом в области анализа и визуализации данных
  • Владеть методами программирования на языке python
  • Владеть методами получения выводов, основанных на анализе данных

Преподаватели

  • МГИМО МИД

    МГИМО реализует 112 программ по 18 направлениям: международные отношения, зарубежное регионоведение, политология, юриспруденция, экономика, журналистика, реклама и связи с общественностью, менеджмент, государственное и муниципальное управление, бизнес-информатика, торговое дело, туризм, педагогика, психология, социология, лингвистика, финансы и кредит, экология и природопользование. В МГИМО преподают 53 иностранных языка (рекорд Гиннесса). МГИМО — лидер по баллу ЕГЭ абитуриентов (97,98). МГИМО реализует 27 международных сетевых программ и сетевые программы с российскими вузами: МФТИ, МИСиС, МГУ, РГУФК, РГУНГ, КубГАУ, СтГАУ, РГГМУ.