Основы работы с количественными данными
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 2022-2023 учебного года.
Семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.
Содержание
Правила игры
- Формула оценки: Итог = 0.5 * Домашние задания + 0.2 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен.
- Программа курса, пояснения по формам контроля.
Программное обеспечение
В рамках практической части курса используются Google Sheets, для работы достаточно иметь аккаунт Gmail.
Материалы занятий
Неделя 1. Введение в анализ данных. Описание данных.
- Введение в анализ данных: шкалы данных, интегральные индексы (слайды).
- Описание данных: введение в выборочные обследования, описательные статистики (слайды).
- Практикум 1: задания, решения.
Что почитать по теме: Ч.Уилан «Голая статистика» (главы 1-3), А.Макаров и др. «Задачник по математической статистике для студентов социально-гуманитарных и управленческих специальностей» (главы 2.1-2.2), M.Sternstein "AP Statistics" (topic 2).
Неделя 2. Описание данных. Визуализация данных.
- Описание данных: меры изменчивости, данные в неколичественных шкалах (слайды).
- Визуализация данных: принципы визуализации, графики распределения количественных данных (слайды).
- Практикум 2: таблица, задание, решение.
Что почитать по теме: А.Макаров и др. «Задачник по математической статистике для студентов социально-гуманитарных и управленческих специальностей» (глава 2.3), M.Sternstein "AP Statistics" (topic 3), Шипунов и др. Наглядная статистика. Используем R! (главы 1-3).
Домашние задания
Домашнее задание | Дедлайн |
---|---|
Домашнее задание 1 | 11.09 23:59 |
Домашнее задание 2 | |
Домашнее задание 3 | |
Домашнее задание 4 | |
Домашнее задание 5 | |
Домашнее задание 6 |
Дополнительные материалы
Работа с данными в Python
Ниже приведены примеры работы с данными в облачной версии Jupyter Notebook – среде Google Colab. При желании можно установить дистрибутив Anaconda и использовать Jupyter Notebook локально (инструкция по работе).
Блок 1 ([конспект], [ipynb] для скачивания):
- Введение в Google Colab, загрузка файла с данными, базовое описание данных (видео).
- Группировка и агрегирование данных, применение собственных функций ([видео]).
- Выбор столбцов и фильтрация строк в таблице (видео).
Блок 2 ([конспект], [ipynb] для скачивания):
- Визуализация данных с помощью библиотеки seaborn: часть 1 (видео).
- Визуализация данных с помощью библиотеки seaborn: часть 2 (видео).