Основы анализа данных в Python: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 11: | Строка 11: | ||
* Подробный [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1JGD_daz2nHYDHWOyLiDY2nacD7LHn8LzLFvU1FRldlY/edit?usp=sharing план] курса, с примерными датами. | * Подробный [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1JGD_daz2nHYDHWOyLiDY2nacD7LHn8LzLFvU1FRldlY/edit?usp=sharing план] курса, с примерными датами. | ||
* Сопровождающий [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=132492 онлайн-курс] «Сбор и анализ данных в Python». | * Сопровождающий [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=132492 онлайн-курс] «Сбор и анализ данных в Python». | ||
| + | |||
| + | == Материалы == | ||
| + | |||
| + | === Блок 1. Введение в выборочные обследования === | ||
| + | |||
| + | Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативность выборки. Способы формирования выборок. <br> | ||
| + | Нарушение свойства репрезентативности и виды смещений. Ошибка выборки (sampling error). | ||
| + | * Лекция 1. Введение в выборочные обследования (слайды, ipynb с примерами). | ||
| + | * Практикум 1. Модуль random. Обработка данных с pandas (читать, ipynb). | ||
Версия 23:01, 6 сентября 2023
Дорогие студенты!
Это страница обязательного курса «Основы анализа данных в Python», читаемого на программе «Политология» 3 курса бакалавриата в 1-2 модулях 2023-2024 учебного года.
Преподаватель: Тамбовцева Алла Андреевна.
Правила игры и план курса
- Программа курса, организационная презентация.
- Формула оценки: 0.21 * Тесты + 0.28 * Домашнее задание + 0.3 * Экзамен + 0.21 * Контрольная работа.
- Подробный план курса, с примерными датами.
- Сопровождающий онлайн-курс «Сбор и анализ данных в Python».
Материалы
Блок 1. Введение в выборочные обследования
Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативность выборки. Способы формирования выборок.
Нарушение свойства репрезентативности и виды смещений. Ошибка выборки (sampling error).
- Лекция 1. Введение в выборочные обследования (слайды, ipynb с примерами).
- Практикум 1. Модуль random. Обработка данных с pandas (читать, ipynb).
