Аналіз даних за допомогою Python

Тип: На вибір студента

Кафедра: теоретичної та прикладної статистики

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
106Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
1032Косаревич К. В.МТС-51М

Практичні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
1032МТС-51МКосаревич К. В.

Опис курсу

Аналіз даних істотно спирається на результати математичного аналізу, лінійної алгебри, методів оптимізації, теорії ймовірностей та математичної статистики. Для успішного застосування методів аналізу даних потрібно вміти програмувати. Фактичним стандартом для цього в наші дні є мова Python – один з головних інструментів фахівця в науці про дані.

Дисципліна “Аналіз даних за допомогою Python” присвячена мові програмування Python, її синтаксису, ідеології, бібліотекам, які часто застосовуються на практиці для аналізу даних (NumPy, SciPy, Matplotlib і Pandas) та є необхідними для ефективного розв’язування широкого кола аналітичних задач.

В межах курсу студент познайомиться з Python-бібліотеками, що містять велику кількість корисних інструментів: від швидких операцій з багатовимірними масивами  до візуалізації і реалізації різних математичних методів (в більшості завдань дані можна представити у вигляді векторів або матриць); навчиться за допомогою методів оптимізації знаходити найкращі значення параметрів системи, щоб мінімізувати витрати або максимізувати точність прогнозів, а також познайомиться з матричними розкладами, які використовуються при побудові регресійних моделей, для зменшення розмірності даних, зокрема в аналізі текстів; освоїть базові концепції теорії ймовірностей і статистики, необхідні для розуміння механізму роботи практично всіх методів аналізу даних; навчиться управляти даними, розв’язувати задачі науки про дані, створювати високоякісні візуалізації, застосовувати лінійні регресії для оцінки зв’язків між змінними, опрацьовувати великі дані.

Рекомендована література

  1. Уэс Маккини. Python for Data Analysis, 2015
  2. Сузи Роман. Язык программирования Python, курс лекций.
  3. Samir Madhavan, Mastering Python for Data Science
  4. Allen B. Downey. Think Complexity.

Навчальна програма

Завантажити навчальну програму