• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Quantitative Methods of Data Analysis

2021/2022
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
5
ECTS credits
Course type:
Compulsory course
When:
2 year, 3 module

Instructor


Parik, Ilona

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 Оценка за выполнение индивидуальных заданий на семинарах (расчетно-аналитические работы)
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
    Способ округления экзаменационной и результирующей оценок: арифметический. Полученный после округления этой величины до целого значения результат выставляется как результирующая оценка по 10-балльной шкале по учебной дисциплине "Количественные методы анализа данных" в экзаменационную ведомость (оценкам 1, 2, 3 в 10-балльной системе соответствует оценка «неудовлетворительно» в пятибалльной системе, оценкам 4, 5 – «удовлетворительно», оценкам 6, 7 – «хорошо», оценкам 8, 9, 10 – «отлично»). На пересдаче студенту не предоставляется возможность получить дополнительный балл для компенсации оценки за текущий контроль.Экзамен проведён в 3 модуле 2020 г.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 3 модуль
    0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен + 0.3 * Оценка за выполнение индивидуальных заданий на семинарах (расчетно-аналитические работы)
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Под ред. Елисеевой И.И.-ЭКОНОМЕТРИКА. Учебник для бакалавриата и магистратуры-М.:Издательство Юрайт,2019-449-Бакалавр и магистр. Академический курс-978-5-534-00313-0: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/ekonometrika-431129
  • 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

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Кремер Н. Ш., Путко Б. А. ; Под ред. Кремера Н.Ш. - ЭКОНОМЕТРИКА 4-е изд., испр. и доп. Учебник и практикум для академического бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 308с. - ISBN: 978-5-534-08710-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/ekonometrika-426241
  • 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