Департамент бизнес-информатики и операционного менеджмента

АБB
АБB
АБB

Обычная версия сайта

О департаменте

Департамент бизнес-информатики и операционного менеджмента представляет образовательную и исследовательскую экспертизу в области цифровой трансформации экономики и бизнеса и управления компаниями на основе данных.

В задачи департамента входит реализация дисциплин, а также прикладных проектов, связанных с моделированием и анализом бизнес-процессов, проектированием бизнес- и ИТ-архитектуры предприятий, управлением операционной эффективностью, информационными системами в бизнесе, технологиями и инструментами обработки и анализа данных.

Публикации

Статья

Using large language models for extracting and pre-annotating texts on mental health from noisy data in a low-resource language

Sergei Koltcov, Surkov A., Koltsova O. et al.

PeerJ Computer Science. 2024. Vol. 10.

Глава в книге

What Is It Like to Be a UX Specialist in CIS Countries?

Ivan Okuskov, Moroz A., Suvorova A.

In bk.: Digital Geography: Proceedings of the International Conference on Internet and Modern Society (IMS 2023). Springer, 2024. P. 309-321.

Все публикации

Кто читает:: Департамент бизнес-информатики и операционного менеджмента

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Аносов Алексей Петрович

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является формирование навыков систематизации, статистической обработки и анализа структурированных и неструктурированных данных в интересующих областях с использованием современных компьютерных программ.

Цель освоения дисциплины

Уметь работать с данными
Владеть методами прикладной статистики

Планируемые результаты обучения

Уметь планировать и анализировать результаты A/B-тестов
Иметь навыки анализа данных необходимые для решения прикладных задач
Уметь работать с библиотеками анализа данных на языке Python
Уметь работать с библиотеками сбора данных на языке Python
Уметь работать работать с библиотеками языка Python для решения статистических задач

Содержание учебной дисциплины

Инструменты для работы с данными
Инструменты для сбора данных
Прикладная статистика

Элементы контроля

Коллоквиум по numpy, pandas, визуализации (Блокирующий Элемент контроля)
Вес в итоговой оценке - 20% Блокирующая, сдача на выделенных парах. Беседа с преподавателем с включенной камерой. По несколько маленьких заданий в режиме live coding + вопросы на numpy, pandas, визуализации. Применение генеративных моделей: не допускается
Задание по HTML, Requests, Beautiful Soap
Асинхронный элемент контроля. Применение генеративных моделей: допускается
Задание по Selenium
Асинхронный элемент контроля. Применение генеративных моделей: допускается
Финальный проект
Студенты выполняют задание дома в парах, презентация на последнем занятии перед экзаменом. Задание заключается в том, чтобы подготовить любой проект связанный с анализом данных, включающий все пройденные технологии: библиотеки сбора данных, pandas, библиотеки визуализации, airflow, дэшборд (Streamlit или другой фреймворк) Применение генеративных моделей: допускается
Экзамен
Письменный экзамен, включающий вопросы по всем пройденным темам. Включает как теоретические вопросы, так и задания на код. Применение генеративных моделей: не допускается

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.1 * Задание по HTML, Requests, Beautiful Soap + 0.1 * Задание по Selenium + 0.2 * Коллоквиум по numpy, pandas, визуализации (Блокирующий Элемент контроля) + 0.3 * Финальный проект + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Будько Виктория Александровна

Анализ данных