Введение в регрессионный анализ
Дорогие студенты!
Это страница обязательного курса «Введение в регрессионный анализ», читаемого на ОП «Политология» 2 курса бакалавриата в 1-2 модулях 2026-2027 учебного года. Первая часть курса представляет собой интенсив по Python, вторая – обычный курс с теоретическими лекциями и практическими семинарами.
План занятий:
- сентябрь: 1 лекция и 2 семинара в неделю (Тамбовцева Алла Андреевна)
- октябрь-декабрь: 2 лекции (Стукал Денис Константинович) и 2 семинара в неделю (Конча Валерия, Тамбовцева Алла Андреевна)
Содержание
Правила игры
Программа курса: ссылка.
Формула оценки: 0.1 * Контрольная работа 1 + 0.15 * Контрольная работа 2 + 0.15 * Практикум + 0.3 * Проверочные работы + 0.3 * Экзамен.
- Проверочные работы: небольшие письменные работы по пройденному материалу на лекциях и семинарах
- Контрольная работа 1: письменная работа, охватывает материал 1 модуля
- Контрольная работа 2: письменная работа, охватывает материал всего курса
- Практикум: практическая работа по обработке и анализу данных ближе к концу курса
- Экзамен: письменная работа в конце курса, экзамен является блокирующим
Программное обеспечение
Для работы на курсе необходимо установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь, регистрацию можно пропустить), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также среду для работы Jupyter Notebook. Также есть возможность работать в аналоге Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail).
Для подготовки к работе необходимо ознакомиться с материалами онлайн-курса:
- Видео. Подготовка рабочего места, инструкция по открытию файлов в Jupyter Notebook.
- Видео. Первая программа.
А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:
- Запуск Jupyter без Anaconda Navigator (инструкция)
- Работа в Jupyter Notebook (видео), отличия Google Colab от Jupyter (видео)
Материалы (интенсив по Python)
Неделя 1. Введение в Python. Массивы NumPy
- Лекция 1. Введение в Python: написание кода, переменные, списки и массивы (слайды, код)
- Семинар 1. Операции с массивами NumPy: часть 1 (py-seminar01.ipynb), решения (py-seminar01-solutions.ipynb)
- Семинар 2. Операции с массивами NumPy: часть 2 (py-seminar02.ipynb)
- Задачи для тренировки по итогам недели №1 (py-train01.ipynb)
