Основы работы с количественными данными

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Основы работы с количественными данными», читаемого на программе
«Коммуникации в государственных структурах и НКО» 1 курса магистратуры в 1 модуле 2023-2024 учебного года.

Занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

  • Формула оценки: Итог = 0.5 * Домашние задания + 0.2 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен.
  • Программа курса, организационная презентация.
  • Домашние задания, сданные позже дедлайна, оцениваются со штрафом:
    в пределах часа – 10% от оценки, суток – 30%, недели – 60%.

Программное обеспечение

На этом курсе для практической работы с данными мы используем язык Python и среду Jupyter Notebook (ее облачную версию Google Colab). Для создания и редактирования файлов в Google Colab ничего устанавливать не нужно, но нужно иметь аккаунт Google (Gmail).

Если вы хотите работать в Jupyter Notebook локально, на своем компьютере, а не в облачной среде, удобнее всего установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также саму среду Jupyter Notebook.

Работа в Google Colab:

  • Создание файлов и запуск кода в Google Colab: видео.
  • Загрузка и выгрузка файлов в Google Colab: видео.

Установка Anaconda и запуск Jupyter Notebook:

  • Для установки Anaconda нужно скачать установочный файл для своей системы отсюда, запустить его и следовать инструкциям.
  • Среду Jupyter Notebook можно запускать через приложение Anaconda Navigator (находим Anaconda Navigator в списке программ, запускаем, кликаем на кнопку Launch под Jupyter Notebook) и отдельно от него (см. инструкцию).

Подробнее про работу в Jupyter Notebook и Google Colab:

Для тех, кто не работал в Python и Jupyter: можно записаться на вышкинский онлайн-курс «Python как иностранный» (открыт для записи в SmartLMS). Для подготовки рабочего места рекомендуется ознакомиться со следующими материалами в теме 1: Видео. Подготовка рабочего места, инструкция по открытию файлов в Jupyter Notebook, Видео. Первая программа, Задачи для тренировки.

Материалы

Занятие 1. Введение в работу с данными. Описание данных.

  • Введение в выборочные обследования (слайды). Шкалы данных (слайды).
  • Описание данных: часть 1 (слайды).
  • Практикум 1. Введение в работу с данными (читать, ipynb).

Занятие 2. Описание данных. Визуализация данных.

  • Описание данных: часть 2 (слайды). Визуализация количественных данных (слайды).
  • Практикум 2. Описание и визуализация данных (читать, ipynb, файл flats.csv).

Дополнительно:

Занятие 3. Визуализация данных. Введение в выборочное оценивание.

  • Практикум 3. Группировка, агрегирование и визуализация с pandas (читать, ipynb, файл CPI_FH.xlsx).
  • Введение в выборочное оценивание (слайды).

Занятие 4. Доверительные интервалы.

  • Доверительные интервалы для доли и среднего (слайды, визуализация).
  • Практикум 4. Доверительные интервалы на примере массивов, описание и визуализация опросных данных (читать, ipynb, файл NPK.xlsx).

Занятие 5. Проверка статистических гипотез. Гипотезы о доле и среднем.

  • Проверка статистических гипотез (слайды).
  • Практикум 5. Проверка гипотез о долях и средних (читать, ipynb).

Занятие 6. Меры связей. Критерий хи-квадрат и коэффициенты корреляции.

Занятие 7. Иерархический кластерный анализ.

Домашние задания

Домашнее задание Файлы Дедлайн Куда сдавать
Домашнее задание 1 ipynb 24.09 23:59 ссылка
Домашнее задание 2 ipynb wgidataset.xlsx 05.10 23:59 ссылка
Домашнее задание 3 ipynb Tabellini.xlsx 15.10 23:59 ссылка
Домашнее задание 4 ipynb coffee_and_code.csv 24.10 23:59 ссылка

Практическая часть экзамена

Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2023-24/index.php?title=Основы_работы_с_количественными_данными&oldid=219