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

НИУ ВШЭ в Санкт-ПетербургеПрограммы магистратурыСанкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

РУС
Версия для слабовидящихВерсия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоиск

38.04.01 Экономика

Магистерская программа

Экономика и бизнес-консалтинг

Прикладной семинар "Визуализация данных в консалтинге"

2026/2027
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 2 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Курс состоит из двух блоков и ориентирован на формирование у обучающихся основных навыков работы с большими данными. Также в рамках курса отрабатываются практические навыки получения и обработки данных. Курс способствует развитию аналитических способностей путем анализа результатов обработки статистических данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью курса является формирование у обучающихся основных навыков работы со статистическими данными и понимания принципов анализа данных.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владеет навыками подготовки данных к статистическому анализу
  • Владеет основными средствами программы Excel для работы с данными
  • Знает базовые методы и модели Data Mining
  • Знает методы анализа временных рядов;
  • Знает методы поиска и оценки причинно-следственных взаимосвязей в данных;
  • Знает основные принципы работы с базами данных
  • Знает основные теоретические принципы работы со статистическими данными
  • Умеет выполнять обработку данных в Excel;
  • Умеет проверять статистические гипотезы
  • Умеет проводить корреляционно-регрессионный анализ данных
  • Умеет формулировать запросы для СУБД
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в анализ данных. Предварительный анализ и визуализация данных.
  • Статистические методы анализа данных
  • Работа с временными рядами
  • Инструменты обработки данных в Excel
  • Хранение данных
  • Data Mining
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Индивидуальный проект
    Индивидуальный проект представляет собой разработку плана продвижения себя как консультанта. Студент выбирает сферу, в которой у него уже есть или формируется экспертность, и описывает подход к профессиональному позиционированию и привлечению клиентов.
  • неблокирующий Работа на семинарах
    Оценка за работу на семинарах формируется на основе выполнения кратких проверочных заданий («летучек»), направленных на закрепление материалов курса. Задания выполняются индивидуально и сдаются в письменном виде (на бумажных носителях). Оценка за данный компонент рассчитывается как среднее арифметическое всех полученных оценок за летучки в течение курса.
  • неблокирующий Групповой проект
    Групповой проект направлен на проектирование подхода к коммуникации консультанта с международным партнёром с учётом культурного и рыночного контекста. Каждой группе назначается страна, представители которой рассматриваются как потенциальные партнёры или клиенты.
  • блокирующий Итоговый экзамен
    Экзамен является блокирующим элементом итоговой оценки. В случае получения неудовлетворительной оценки за экзамен итоговая оценка по дисциплине не может быть выставлена выше неудовлетворительной независимо от результатов текущей и проектной работы.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd module
    0.28 * Индивидуальный проект + 0.21 * Групповой проект + 0.3 * Итоговый экзамен + 0.21 * Работа на семинарах
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: http://biblio-online.ru/bcode/450166 (дата обращения: 31.08.2020).
  • Миркин, Б. Г.  Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450262 (дата обращения: 27.08.2024).

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Fraser C. Business statistics for competitive advantage with Excel 2016: basics, model building, simulation and cases. New York, NY: Springer Science+Business Media, 2016. 475 с.
  • Agresti, A. (2017). Statistics: The Art and Science of Learning From Data, Global Edition. Pearson.
  • Bruce, P. C. (2014). Introductory Statistics and Analytics : A Resampling Perspective. Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=923330
  • Jack A. Levin, & James Alan Fox. (2013). Elementary Statistics in Social Research: Pearson New International Edition : Essentials. Harlow, United Kingdom: Pearson. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1418805
  • Newbold, P., Carlson, W. L., & Thorne, B. (2013). Statistics for Business and Economics: Global Edition (Vol. Eight edition). Boston, Massachusetts: Pearson Education. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1417883

Авторы

  • Бродская Наталья Николаевна