Русский
Course \00abOsnovy primeneniya Python dlya analiza dannykh\00bb
Course Description
| Parameter | Value |
|---|---|
| Course Delivering Subdivision | OIT |
| Language of Training | Russian |
| Admission Year | 2022 |
| Parameter | 5 семестр |
|---|---|
| Credit Value | 3 |
| Виды занятий (Часы/Вид) | 16/L, 16/LW, 76/IWS |
| Type of Assessment | Pass/Fail Examination |
| Parameter | Value |
|---|---|
| Brief Description/Course Content |
Python для анализа данных - это дисциплина, которая обучает студентов использовать Python для анализа и обработки данных. Начиная с базовых понятий этого языка программирования, студенты постепенно знакомятся с различными инструментами, которые применяются для решения таких задач. В ней рассматриваются основы языка Python, а также основные библиотеки, такие как numpy, pandas и matplotlib. Numpy предоставляет студентам мощные инструменты для работы с многомерными массивами и матрицами. Это очень полезно для обработки и анализа данных, так как многие данные представляют собой массивы или матрицы. Pandas и matplotlib позволяют студентам легко загружать, обрабатывать и визуализировать данные. Pandas предоставляет инструменты для работы с таблицами и различными типами данных, а matplotlib позволяет создавать графики и диаграммы. Эти библиотеки очень полезны для представления данных и их анализа |
| Planned Learning Outcomes |
После завершения модуля, обучающийся будет уметь: - Использовать язык программирования Python для анализа и визуализации данных |
| Training Features |
В данной дисциплине предполагается использование современных инструментов для решения практических задач анализа данных. Модуль содержит множество практических заданий, призванных закрепить теоретические знания и дать обучающемуся требуемые для аналитики данных навыки. |
| Included into Modules |
Course Description
| Parameter | Value |
|---|---|
| Course Delivering Subdivision | OIT |
| Language of Training | Russian |
| Admission Year | 2022 |
| Parameter | 5 семестр |
|---|---|
| Credit Value | 3 |
| Виды занятий (Часы/Вид) | 16/L, 16/LW, 76/IWS |
| Type of Assessment | Pass/Fail Examination |
| Parameter | Value |
|---|---|
| Brief Description/Course Content |
Python для анализа данных - это дисциплина, которая обучает студентов использовать Python для анализа и обработки данных. Начиная с базовых понятий этого языка программирования, студенты постепенно знакомятся с различными инструментами, которые применяются для решения таких задач. В ней рассматриваются основы языка Python, а также основные библиотеки, такие как numpy, pandas и matplotlib. Numpy предоставляет студентам мощные инструменты для работы с многомерными массивами и матрицами. Это очень полезно для обработки и анализа данных, так как многие данные представляют собой массивы или матрицы. Pandas и matplotlib позволяют студентам легко загружать, обрабатывать и визуализировать данные. Pandas предоставляет инструменты для работы с таблицами и различными типами данных, а matplotlib позволяет создавать графики и диаграммы. Эти библиотеки очень полезны для представления данных и их анализа |
| Planned Learning Outcomes |
После завершения модуля, обучающийся будет уметь: - Использовать язык программирования Python для анализа и визуализации данных |
| Training Features |
В данной дисциплине предполагается использование современных инструментов для решения практических задач анализа данных. Модуль содержит множество практических заданий, призванных закрепить теоретические знания и дать обучающемуся требуемые для аналитики данных навыки. |
| Included into Modules |