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

НИУ ВШЭ в Санкт-ПетербургеПрограммы бакалавриатаСанкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств

РУС
Версия для слабовидящихВерсия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоиск

46.03.01 История

Бакалаврская программа

История

Анализ данных, искусственный интеллект и генеративные модели

2026/2027
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
3-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных и направлен на формирование компетенций в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Дисциплина реализуется с помощью онлайн-курса «Учебник по Анализу данных (Начальный)» (https://edu.hse.ru/course/view.php?id=136231).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является овладение студентами основами статистики и анализа данных для применения в решении различных практических задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
  • Фильтровать данные по нескольким условиям
  • Создавать сводные таблицы
  • Вычислять коэффициент корреляции Пирсона и интерпретировать полученные результаты
  • Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
  • Использовать продвинутые методы визуализации данных, использовать различные диаграммы
  • Сортировать данные
  • Переводить значения признака в z-оценки
  • Обрабатывать пропущенные значения и выбросы
  • Корректно открывать табличные данные различных форматов
  • Вычислять описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
  • Использовать модель линейной регрессии, а также уметь оценивать (MSE, MAE) и интерпретировать полученные результаты
  • Использовать Excel в применении к анализу данных
  • Создавать новые переменные и перекодировать значения
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в инструменты
  • Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
  • Типы данных. Создание новых переменных
  • Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
  • Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
  • Z-оценка. Выбросы.
  • Корреляция
  • Введение в визуализацию данных
  • Продвинутая визуализация данных
  • Линейная регрессия
  • Введение в инструменты
  • Введение в инструменты
  • Типы данных. Создание новых переменных
  • Линейная регрессия
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельные работы
    20-минутные тесты, проводимые на семинарах по пройденному материалу. Каждый тест оценивается по 10-балльной шкале, в итоговую оценку идет среднее всех тестов. Синхронный элемент контроля. Пишутся в начале семинара. В случае опоздания время теста не продлевается. При выполнении задания запрещено использование генеративных моделей ИИ. При нарушении использования ИИ за задание выставляется оценка 0.
  • неблокирующий Активность на семинарах
    Оцениваются ответы на вопросы и решение задач на занятии. За одно занятие можно получить один "+". При выполнении задания запрещено использование генеративных моделей ИИ. При нарушении правил использования ИИ данные ответы на вопросы засчитаны быть не могут.
  • неблокирующий Экзамен
    Контрольная, основанная на Спецификации НЭ по Анализу данных 2026-27 года начального уровня. Оценивается по 10-балльной шкале. При выполнении задания запрещено использование генеративных моделей ИИ. При нарушении использования ИИ за задание выставляется оценка 0. Спецификация и демонстрационный вариант заданий опубликованы и доступны в курсе подготовки к НЭ по анализу данных (https://edu.hse.ru/course/view.php?id=136231) Подлежит обязательной пересдаче при ликвидации академической задолженности. Синхронный элемент контроля.
  • неблокирующий Практические работы
    Вместе с заданием выдаются требования к результатам и сообщается максимальный балл за выполнение каждого из требований. Итоговая оценка за работу вычисляется как сумма набранных баллов или по правилам, прописанным в тексте работы, при их наличии. За задания могут выставляться частичные баллы в соответствие с долей выполненного задания, если критерии сформулированы в тексте задания. Совмещенный элемент контроля. Оценивается по 10-балльной шкале. При выполнении задания запрещено использование генеративных моделей ИИ. При нарушении использования ИИ за задание выставляется оценка 0.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 3rd module
    0.3 * Экзамен + 0.3 * Самостоятельные работы + 0.2 * Практические работы + 0.2 * Активность на семинарах
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Essentials of statistics for the behavioral sciences, Gravetter, F. J., 2014
  • Frederick J Gravetter, Larry B. Wallnau, Lori-Ann B. Forzano, & James E. Witnauer. (2020). Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences, Edition 10. Cengage Learning.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Полковникова, Н. А. Анализ и визуализация данных в Microsoft Excel в примерах и задачах : практическое пособие / Н. А. Полковникова. - Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 172 с. - ISBN 978-5-9729-1485-2. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2092453
  • Яковлев, В. Б.  Статистика. Расчеты в Microsoft Excel : учебное пособие для вузов / В. Б. Яковлев. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 353 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01672-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/514005 (дата обращения: 02.07.2026).

Авторы

  • Кирина Маргарита Александровна
  • Жиляева Виктория Артуровна