Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация (ОП "Журналистика")

2021-09-23T17:05:37Z

Prvshna: добавлен семинар 2

== О курсе ==

[[Файл:Data_journ.png|470px|borderless|left]]

Курс читается для студентов 3-го курса [https://www.hse.ru/ba/journ/ ОП "Журналистика"] ФКМД ВШЭ в 1-2 модулях 2021/2022 уч. г.

'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич]

Лекции проходят по вторникам, 11:10 - 12:30, в zoom ([https://cern.zoom.us/j/67405581597?pwd=MHVQaFVRVUFLdTlIb0FrMGRPTXg0Zz09 ссылка]).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/ba/journ/courses/476622217.html Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism Репозиторий с материалами на GitHub]

Видеозаписи лекций и семинаров [https://www.youtube.com/playlist?list=PLkBdGfNz-0qPwZghfyrYWLi531rlSqD4j Youtube]

[https://t.me/joinchat/XJFOQKyYlFdiMDAy Канал в telegram для объявлений]

[https://t.me/joinchat/X9C3_prEjeNiZjRi Чат в telegram для обсуждений]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_pUtb_-KKjpwJn3JkuXJpU7GeBKGGlFndPg3ze2Ichk/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

Оставить отзыв на курс: [https://forms.gle/zoLqintPVfbS1Wst9 форма]

'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту mekarpov@hse.ru, а также в телеграм лектору (@buntar29) или семинаристу.

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент
|-
| 191 || [https://www.hse.ru/org/persons/160981103 Максимовская Анастасия Максимовна] || [https://t.me/in_chainz Стрельцов Тёма]
|-
| 192 || [https://www.hse.ru/org/persons/160981103 Максимовская Анастасия Максимовна] || [https://t.me/evgnikulina Никулина Женя]
|-
| 193 || [https://t.me/darkydash Быков Кирилл Валерьевич] || [https://t.me/wwhatisitt Егорова Настя]
|-
| 194 || [https://www.hse.ru/org/persons/160989222 Перевышина Татьяна Олеговна] || [https://t.me/nkrdz Кордзахия Натела]
|-
| 195 || [https://www.hse.ru/org/persons/160989222 Перевышина Татьяна Олеговна] || [https://t.me/nnvasilevkk Васильев Коля]
|-
|}

=== Консультации ===

Убедительная просьба предупреждать заранее, что вы собираетесь прийти на консультацию, в личку в телеграмме преподавателю. Если желающих нет, консультация в выбранный день не проводится.

* Карпов Максим, по вторникам, 16:20 - 17:40, в зуме ([https://cern.zoom.us/j/67405581597?pwd=MHVQaFVRVUFLdTlIb0FrMGRPTXg0Zz09 ссылка])
* Быков Кирилл, по четвергам, 18:10 - 19:30, по предварительному согласованию, а так же круглосуточно в [https://t.me/darkydash телеграме] и [https://vk.com/darkydash ВК]
* Стрельцов Тёма -- по предварительной договоренности, фиксированного дня/времени консультации нет. Можно 24/7 стучаться в [https://t.me/in_chainz телеграм].

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Работа на семинарах, написание кода для решения задач
* Мини-тесты на лекциях, проверяющие знание основных моментов с предыдущей недели
* Повторение базового Python в рамках онлайн курса
* Практические домашние работы на Python (всего 5 домашних заданий)
* Прикладной проект по сбору, анализу и визуализации данных на заданную тему
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Минимум(10, 0.1 * Онлайн курс + 0.1 * Работа на семинарах + 0.1 * Тесты на лекциях + 0.5 * ДЗ + 0.15 * Проект + 0.15 * Экзамен)

Округление арифметическое. Всего можно набрать за курс 11 баллов, но выставляется по итогу оценка не выше 10. Экзамен неблокирующий.

=== Правила сдачи заданий ===

Каждый элемент контроля (домашнее задание, этап проекта, контрольные точки онлайн курса) имеет жёсткий дедлайн. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки вычитается по два балла. В таком случае, студент должен предупредить своего ассистента о выбранной опции.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

'''Лекция 1''' (3 сентября). Введение в дата-журналистику. Логистика курса, актуальность и мотивация. [[https://docs.google.com/presentation/d/15swQ9Ejd4sOZIo4tMyPpNTpmjBvWyroheWylDEwUoD4/edit?usp=sharing Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=472Ef-1jjbU&list=PLkBdGfNz-0qPwZghfyrYWLi531rlSqD4j&index=1&t=5s Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1'''. Базовые типы данных. Методы работы со строками, списками. [[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism/blob/main/seminars/sem1/sem1.pdf Слайды]] [[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism/blob/main/seminars/sem1/sem1_practice.ipynb Ноутбук]]

'''Семинар 2'''. Решение задач по словарям, циклам, условиям. [[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism/blob/main/seminars/sem2/s2.pdf Слайды]] [[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism/blob/main/seminars/sem2/s2.ipynb Ноутбук]] [[ Ноутбук c решением]]

== Практические задания ==

После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки вычитается по два балла. В таком случае, студент должен предупредить своего ассистента о выбранной опции.

'''Онлайн курс. Задачи недели 1, 2'''. Ввод и вывод. Переменные. Арифметические операции.

Жесткий дедлайн:

[[Задание]]

=== Проект ===

Здесь скоро появится описание и примеры проектов. Проекты выполняются в командах строго из двух человек.

== Экзамен ==

Здесь скоро появится вариант экзамена и вопросы для подготовки.

[[ Демо-версия]]

== Полезные материалы ==
===Установка дистрибутива Anaconda===
Инструкция по установке питона на [https://disk.yandex.ru/i/-BoigY3b8-3kYw Windows] и [https://disk.yandex.ru/i/uM6escVXBKax9Q MacOS].

[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism/blob/main/Gustokashin_summary_python.pdf Конспект] лекций по Python от Михаила Густокашина.

===Книги===
'''Рекомендуемая основная литература'''
* McKinney, W. (2012). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=495822
* Митчелл Р. - Скрапинг веб-сайтов с помощю Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - 280с. - ISBN: 978-5-97060-223-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/100903
* Yau, N. (2013). Data Points : Visualization That Means Something. New York: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=566405

'''Рекомендуемая дополнительная литература'''
* Anoshin, D., Matic, T., Bogdanovic, S., Lincoln, T., & Shirokov, D. (2019). Tableau 2019.x Cookbook : Over 115 Recipes to Build End-to-end Analytical Solutions Using Tableau. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2022993
* Joshua N. Milligan. (2019). Learning Tableau 2019 : Tools for Business Intelligence, Data Prep, and Visual Analytics, 3rd Edition. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2092866

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2020-2021

2020-08-31T20:40:16Z

Prvshna:

== О курсе ==
"Основы анализа и визуализации данных" читается на 2 курсе, в 1 и 2 модулях.

Курс разработан для студентов Департамента иностранных языков. В ходе курса студенты изучат основы статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в лингвистике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и регрессионному анализу.

Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах.

[https://www.hse.ru/edu/courses/292661917 ПУД Курса]

[https://t.me/lang_data_analysis2019 lang_data_analysis2019 : Канал курса в Telegram]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Jr1J4RFAaD15jRiOy4tc26QX-KXEKU6Uye0Goc2jAso/edit#gid=2146292622 Таблица с оценками]

За работу на семинарах можно получать бонусные баллы, с помощью которых можно будет улучшить свои текущую и итоговую оценки.

Условия получения оценки за курс автоматом: накопленная оценка - 8 и больше, и написано не менее 6 тестов на лекциях.

==Преподаватели==
Елена Олеговна Кантонистова - лекции
* [mailto:dderkach@hse.ru E-mail]
Аброскин Илья Дмитриевич - семинары
* [mailto:ananyeva.me@gmail.com E-mail]

==Ассистенты==
Татьяна

TG:prvshna

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Тест
|-
| 1 || Введение, основы статистики. || [ Лекция1] ||
|-
| 2 || Этика и сбор данных. || [ Лекция2] || [ Тест1]
|-
| 3 || Распределения. Центральная предельная теорема || [ Лекция3] ||
|-
| 4 || Погрешности. Доверительные интервалы || [ Лекция4] ||
|-
| 5 || Тестирование гипотез 1 || [ Лекция5] ||
|-
| 6 || Тестирование гипотез 2 || [ Лекция6] ||
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
| 1 || Знакомство с Excel. Основные функции. || [] || []
|-
| 2 || Продвинутый функционал Excel. || [ Указания к практике] || [ test1], [ Семинар]
|-
| 3 || Визуализация в Excel. Сводные таблицы|| [ Ошибки при построении графиков] || [], [ Семинар. Сводные таблицы]
|-
| 4 ||Работа с текстом и функции подсчета с условием|| - || [ test 3], [ Семинар]
|-
| 5 || Проверка гипотез 1 (доверительные интервалы, t-тест)|| [ Слайды. Проверка гипотез 1] || [ Семинар]
|-
| 6 || Проверка гипотез 2 (F-тест, t-тест, однофакторный анализ) || [ Слайды. Проверка гипотез 2] || [ Семинар]
|-
| 7 || Практическая работа || - || [ ПР2: Задачи по проверке гипотез]
|-
| 8|| Линейная зависимость в данных || [ Слайды. Линейная зависимость в данных] || [ Семинар]
|-
| 9|| Линейная регрессия || [ Слайды. Линейная регрессия] || [ Семинар (решенный)] [ Проект]
|-
| 10|| Множественная регрессия || - || [ Семинар (решенный) ]
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Мхитарян, В. С.: Анализ данных в MS Excel : основные сведения о MS Excel, статистические таблицы и графики, статистические функции, пакет анализа (анализ данных) : учеб. пособие для вузов
* С. А. Айвазян, С. С. Иванова Эконометрика : учеб. пособие для вузов
* Центр справки Excel https://support.office.com/ru-ru/excel
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel 2016 ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office 2016 бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2020 МирЭк

2020-02-25T15:58:05Z

Prvshna:

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 3-4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DataAnalysis_2020 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DataAnalysis_2020.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
Лектор: Деркач Денис Александрович 
E-mail: dderkach@hse.ru 

'''Группа БМЭ191'''

Чат группы [https://t.me/MirEk_191_DataAnalysis здесь] или вбить в поиск телеграм MirEk_191_DataAnalysis.

Семинарист: Карпов Максим Евгеньевич 
E-mail: mekarpov@hse.ru 

Ассистент: Матюшина Екатерина 
E-mail: k_a_t_e_77@mail.ru 
Telegram: @kaatya_ma 

'''Группы БМЭ192, 195'''

Чат групп [https://t.me/DataAnalysis192195 здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis192195.

Семинарист: Перевышина Татьяна Олеговна 
Telegram: @prvshna 
E-mail: prvshna@ya.ru 

Ассистент: Литвинова Полина 
E-mail: litvinovapolina127@gmail.com 
Telegram: @syeveny 

'''Группы БМЭ193, 194'''

Чат групп [https://t.me/joinchat/FCe_OBO7rxI_9bx2fLbZ7w здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis193194.

Семинарист: Арзыматов Кененбек 
E-mail: karzymatov@hse.ru 

Ассистент: Черкасских Дарья 
E-mail: dscherkasskikh@edu.hse.ru 
Telegram: @whatsun 

'''Группы БМЭ196, 197, 198'''

Чат групп [https://tlgg.ru/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь] или [https://t.me/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь].

Семинарист: Аброскин Илья Дмитриевич 
E-mail: idabroskin@edu.hse.ru 
Telegram: @iiiiilllllyyyyyaaaa 
Ассистенты: Андрей Цакоев (Telegram: @Terminator2005) и Алишер Жураев (Telegram: @Alisher_Zhuraev2) 

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса "[Февраль 2020] Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.
* Савельев В. Статистика и котики.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2020 МирЭк

2020-02-23T20:38:47Z

Prvshna:

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 3-4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DataAnalysis_2020 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DataAnalysis_2020.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
Лектор: Деркач Денис Александрович 
E-mail: dderkach@hse.ru 

'''Группа БМЭ191'''

Чат группы [https://t.me/MirEk_191_DataAnalysis здесь] или вбить в поиск телеграм MirEk_191_DataAnalysis.

Семинарист: Карпов Максим Евгеньевич 
E-mail: mekarpov@hse.ru 

Ассистент: Матюшина Екатерина 
E-mail: k_a_t_e_77@mail.ru 
Telegram: @kaatya_ma 

'''Группы БМЭ192, 195'''

Чат групп [https://t.me/DataAnalysis192195 здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis192195.

Семинарист: Перевышина Татьяна Олеговна 
E-mail: prvshna@ya.ru 

Ассистент: Литвинова Полина 
E-mail: litvinovapolina127@gmail.com 
Telegram: @syeveny 

'''Группы БМЭ193, 194'''

Семинарист: Арзыматов Кененбек 
E-mail: karzymatov@hse.ru 

Ассистент: 
E-mail: 
Telegram: 

'''Группы БМЭ196, 197, 198'''

Семинарист: Аброскин Илья Дмитриевич 
E-mail: idabroskin@edu.hse.ru 

Ассистент: 
E-mail: 
Telegram: 

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса "[Февраль 2020] Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.
* Савельев В. Статистика и котики.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2020 МирЭк

2020-02-23T20:12:29Z

Prvshna:

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 3-4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DataAnalysis_2020 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DataAnalysis_2020.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
Лектор: Деркач Денис Александрович 
E-mail: dderkach@hse.ru 

'''Группа БМЭ191'''

Чат группы [https://t.me/MirEk_191_DataAnalysis здесь] или вбить в поиск телеграм MirEk_191_DataAnalysis.

Семинарист: Карпов Максим Евгеньевич 
E-mail: mekarpov@hse.ru 

Ассистент: Матюшина Екатерина 
E-mail: k_a_t_e_77@mail.ru 
Telegram: @kaatya_ma 

'''Группы БМЭ192, 195'''

Семинарист: Перевышина Татьяна Олеговна 
E-mail: prvshna@ya.ru 

Ассистент: Литвинова Полина 
E-mail: litvinovapolina127@gmail.com 
Telegram: @syeveny 

'''Группы БМЭ193, 194'''

Семинарист: Арзыматов Кененбек 
E-mail: karzymatov@hse.ru 

Ассистент: 
E-mail: 
Telegram: 

'''Группы БМЭ196, 197, 198'''

Семинарист: Аброскин Илья Дмитриевич 
E-mail: idabroskin@edu.hse.ru 

Ассистент: 
E-mail: 
Telegram: 

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса "[Февраль 2020] Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.
* Савельев В. Статистика и котики.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].