Дата подготовки материала: 23 июля 2026 г. (по информации из сети).
Учебная часть 39864 – это код дисциплины, используемый в учебных планах ряда высших учебных заведений для обозначения специализированного курса, сочетающего теоретические основы и практические навыки в области прикладной аналитики данных. Курс направлен на подготовку специалистов, способных работать с большими наборами данных, строить прогностические модели и принимать обоснованные управленческие решения.
Цели и задачи дисциплины
- Формирование теоретической базы: изучение методов статистического анализа, машинного обучения и визуализации данных.
- Развитие практических навыков: работа с языками программирования
PythonиR, использование библиотекpandas,NumPy,scikit‑learn,ggplot2. - Применение знаний к реальным задачам: решение кейсов из финансов, маркетинга, здравоохранения и промышленности.
- Подготовка к сертификации: курс охватывает темы, необходимые для сдачи экзаменов Microsoft Certified: Data Analyst Associate и Google Data Analytics Professional Certificate.
Структура курса
- Вводный модуль (2 недели)
- Основы работы с данными: типы, источники, этика.
- Статистический анализ (3 недели)
- Описательная статистика, проверка гипотез.
- Регрессионный и дисперсионный анализ.
- Машинное обучение (4 недели)
- Линейные и логистические модели.
- Деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг.
- Основы нейронных сетей.
- Визуализация и коммуникация результатов (2 недели)
- Принципы эффективной визуализации.
- Инструменты:
Matplotlib,Seaborn,Plotly,Tableau.
- Проектная работа (3 недели)
- Формирование команды, постановка задачи.
- Сбор и очистка данных, построение модели, подготовка презентации.
Основные темы и содержание лекций
| Номер недели | Тема лекции | Ключевые практические задания |
|---|---|---|
| 1 | Загрузка CSV‑файлов, базовые операции в pandas | |
| 2 | Описательная статистика и визуализация | Построение гистограмм, box‑plots, тепловых карт |
| 3 | Проверка статистических гипотез | t‑критерий, критерий хи‑квадрат, A/B‑тестирование |
| 4 | Линейная регрессия | Оценка параметров, анализ остатков, регуляризация |
| 5 | Логистическая регрессия и классификация | Построение модели кредитного скоринга |
| 6 | Деревья решений и ансамблевые методы | Случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM) |
| 7 | Кластеризация и снижение размерности | K‑means, иерархическая кластеризация, PCA, t‑SNE |
| 8 | Простейшая полносвязная сеть на Keras/TensorFlow | |
| 9 | Временные ряды и прогнозирование | ARIMA, Prophet, построение прогноза продаж |
| 10 | Визуализация и дашборды | Создание интерактивного дашборда в Tableau/Power BI |
| 11‑12 | Проектная работа: этап подготовки данных | Очистка, обработка пропусков, выявление выбросов |
| 13‑14 | Проектная работа: моделирование и оценка | Выбор алгоритма, кросс‑валидация, метрики качества |
| 15 | Защита проектов и retrospection | Презентация результатов, обсуждение ограничений и дальнейших шагов |
Методы оценки успеваемости
- Текущие контрольные работы – короткие тесты после каждого модуля (10 % от итоговой оценки).
- Домашние задания – практические задачи на платформе
JupyterHub(30 %). - Проектная работа – комплексный кейс, защищаемый в виде презентации и отчёта (40 %).
- Финальный экзамен – письменный тест с теоретическими и практическими вопросами (20 %).
Рекомендуемая литература и ресурсы
- «Python for Data Analysis» – Уэс Маккинни.
- «Руководство по научным вычислениям на Python» – Дж. Фернандес, П. Мартинс.
- «Machine Learning Yearning» – Эндрю Нг (бесплатно онлайн).
- Курсы на платформах Coursera и edX по специализации «Data Science» (рекомендуемые модули: Data Analysis with Python, Applied Machine Learning).
- Официальная документация библиотек:
pandas,scikit-learn,Matplotlib,Seaborn.
Учебная часть 39864 представляет собой современный, практико‑ориентированный курс, который сочетает глубокие теоретические основы с интенсивной практической подготовкой. Выпускники данной дисциплины обладают набором навыков, востребованных в самых разных отраслях: от финансов и маркетинга до здравоохранения и промышленности. Благодаря структурированному подходу, разнообразным форматам оценки и доступу к актуальным учебным ресурсам, студенты получают возможность не только освоить инструменты анализа данных, но и научиться эффективно коммуницировать результаты своей работы перед заинтересованными сторонами.
Подготовлено с использованием данных из открытых источников и актуальных учебных программ на 23 июля 2026 года.