• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Бакалаврская программа «Управление и аналитика в государственном секторе»

Количественные методы анализа данных

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Целями курса «Количественные методы анализа данных» является формирование у студентов: - системных представлений об основных методах анализа данных; - практических навыков владения количественными методами анализа данных в системе публичного управления. Настоящая дисциплина относится к профессиональному циклу дисциплин и блоку дисциплин, обеспечивающих базовую подготовку бакалавра для направления подготовки 38.03.04 «Государственное и муниципальное управление». В результате освоения «Количественные методы анализа данных» студент должен: - знать методы сбора, первичной обработки, анализа, представления и интерпретации статистических данных; - уметь выбирать инструментальные средства и информационные технологии для сбора и обработки информации в области публичного управления; - владеть навыками анализа данных социальных, экономических, социологических исследований с использованием количественных методов. Изучение данной дисциплины базируется на знаниях, полученных при изучении следующих дисциплин: • Математика Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: • Технологии анализа больших данных • Регулирование и анализ рынка труда • Экономическая и социальная статистика Изучение дисциплины проводится в ходе лекционных и семинарских занятий, а также самостоятельной работы, без использования онлайн курса.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • формирование у студентов: - системных представлений об основных методах анализа данных; - практических навыков владения количественными методами анализа данных в системе публичного управления.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Использует параметрические и непараметрические методы анализа стохастических связей. Выполняет построение индексных систем.
  • Методы анализа временных рядов. Построение прогноза по временным рядам.
  • Применяет методы предобработки данных, анализирует показатели дескриптивной статистики, показатели структуры совокупности. Выделяет критерии проверки гипотез.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в анализ данных
  • Анализ временных рядов
  • Методы анализа детерминированных и стохастических связей
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Индивидуальное задание на семинарах (расчётно-аналитическая работа)
    Расчетно-аналитическая работа выполняется студентами на семинарах по индивидуальным вариантам.
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.3 * Контрольная работа + 0.3 * Индивидуальное задание на семинарах (расчётно-аналитическая работа) + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Эконометрика : теория и практика : учеб. пособие / Л.И. Ниворожкина, С.В. Арженовский, Е.П. Кокина. — М. : РИОР : ИНФРА-М, 2018. — 207 с. — (Высшее образование). — DOI: https://doi.org/10.12737/1698-5 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/907587
  • Эконометрика : учебник для бакалавриата и магистратуры / И. И. Елисеева [и др.] ; под редакцией И. И. Елисеевой. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 449 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-00313-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/431129 (дата обращения: 28.08.2023).

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Кремер, Н. Ш.  Эконометрика : учебник и практикум для академического бакалавриата / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; под редакцией Н. Ш. Кремера. — 4-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 308 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-08710-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/426241 (дата обращения: 28.08.2023).
  • Многомерные статистические методы в экономике : учебник / Л.И. Ниворожкина, С.В. Арженовский. — М. : РИОР : ИНФРА-М, 2018. — 203 с. — (Высшее образование). — www.dx.doi.org/10.12737/21773. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/975772
  • Эконометрика. Практикум : учеб. пособие / С.А. Бородич. — Минск : Новое знание ; М. : ИНФРА-М, 2018. — 329 с. : ил. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/988809