История

Кто читает:: Отдел развития цифровых компетенций

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 3-й курс, 4 модуль

Преподаватель

Перевышина Татьяна Олеговна

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Одной из цифровых компетенций, формирование которых интегрировано во все образовательные программы НИУ ВШЭ, является компетенция «Анализ данных и методы искусственного интеллекта» (далее — Анализ данных): от использования математических методов и моделей для извлечения знаний до решения профессиональных задач и разработки новых подходов. Для каждого направления подготовки в бакалавриате образовательным стандартом определен минимально необходимый уровень освоения этой цифровой компетенции: начальный/базовый/продвинутый. Независимый экзамен по Анализу данных является обязательной частью учебного плана для всех образовательных программ бакалавриата. Она предполагает подтверждение минимально необходимого уровня для ОП освоения данной компетенции. Экзамен проводится после того, как на ОП завершены курсы, обеспечивающие формирования этого уровня. Данный экзамен проверяет наличие компетенции по Анализу данных на начальном уровне. Независимый экзамен осуществляется с помощью синхронного прокторинга. Итоговый результат переводится в шкалу от 1 до 10. Оценка ниже 4 баллов округляется с отбрасыванием дробной части (к меньшему целому), оценка от 4 баллов округляется к ближайшему целому. Отсутствие положительных результатов независимого экзамена по Анализу данных в установленные сроки влечёт за собой академическую задолженность

Цель освоения дисциплины

Развитие навыков чтения, интерпретации и оценки качества анализа и представления количественных данных. Формирование навыка оценки качества визуализации данных и ее корректности. Развитие навыков постановки исследовательской задачи и их решение с помощью количественных методов. Формирование и развитие навыков работы со специализированными библиотеками/программным обеспечением для сбора, обработки, визуализации и анализа данных.

Планируемые результаты обучения

Выбирать корректный вид визуализации для данных
Замечать ошибки, допущенные при визуализации данных (искажение трендов и информации и т.д.) и избегать их при создании своих визуализаций
Знать главные когнитивные особенности восприятия визуальной информации и опираться на них при создании визуализаций
Интерпретировать результаты простых экспериментальных исследований и опросов
Корректно понимать основную статистическую терминологию

Содержание учебной дисциплины

Экзамен

Элементы контроля

Часть А
10 заданий, время выполнения - 20 минут
Часть В
3 задания, время выполнения - 15 минут
Часть С
8 заданий, время выполнения - 45 минут

Промежуточная аттестация

2025/2026 4th module
0.5 * Часть С + 0.3 * Часть А + 0.2 * Часть В

Список литературы

Авторы

Акаева Кавсарат Исламовна