Анализ данных 2022 (ОП "Журналистика" и "Медиакоммуникации") — различия между версиями
Kir.sth (обсуждение | вклад) |
Kir.sth (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
Данный курс представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных специально для студентов образовательных программ факультета коммуникаций, медиа и дизайна и направлен на формирование компетенций в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Также будут рассмотрены темы, связанные с сетевым анализом и основы машинного обучения. | Данный курс представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных специально для студентов образовательных программ факультета коммуникаций, медиа и дизайна и направлен на формирование компетенций в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Также будут рассмотрены темы, связанные с сетевым анализом и основы машинного обучения. | ||
| − | |||
| − | |||
[https://www.hse.ru/ba/journ/courses/646483446.html ПУД курса "Анализ данных"] и [https://www.hse.ru/ba/journ/courses/646487205.html ПУД "Независимого экзамена по анализу данных"] на ОП "Журналистика" | [https://www.hse.ru/ba/journ/courses/646483446.html ПУД курса "Анализ данных"] и [https://www.hse.ru/ba/journ/courses/646487205.html ПУД "Независимого экзамена по анализу данных"] на ОП "Журналистика" | ||
Версия 15:43, 13 сентября 2022
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 2-го курса ОП "Журналистика" и "Медиакоммуникации" ФКМД ВШЭ в 1-2 модулях 2022/2023 уч. г.
Данный курс представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных специально для студентов образовательных программ факультета коммуникаций, медиа и дизайна и направлен на формирование компетенций в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Также будут рассмотрены темы, связанные с сетевым анализом и основы машинного обучения.
ПУД курса "Анализ данных" и ПУД "Независимого экзамена по анализу данных" на ОП "Журналистика"
ПУД курса "Анализ данных" и ПУД "Независимого экзамена по анализу данных" на ОП "Медиакоммуникации"
Необходимые ссылки
Команда курса
| Группа | Преподаватель | Контакты | Ассистент | Контакты |
|---|---|---|---|---|
| БЖУР211, [# чат группы в Телеграме] | Перевышина Татьяна Олеговна | tg @prvshna | ||
| БЖУР212 | Перевышина Татьяна Олеговна | tg @prvshna | ||
| БЖУР213 | Аброскин Илья Дмитриевич | tg @iiiiilllllyyyyyaaaa | ||
| БЖУР214 | Довгополый Иоанн Алексеевич | tg @TriariiMisha | ||
| БЖУР215 | Паршина Анастасия Алексеевна | tg @aaparshina | ||
| БМД211 | Степановских Кирилл Олегович | tg @kir_stepanovskikh | ||
| БМД212 | Степановских Кирилл Олегович | tg @kir_stepanovskikh | ||
| БМД213 | Волкова Анастасия Эдуардовна | tg @vol_anastasia | ||
| БМД214 | Волкова Анастасия Эдуардовна | tg @vol_anastasia | ||
| БМД215 | Степановских Кирилл Олегович | tg @kir_stepanovskikh | ||
| БМД216 | Аброскин Илья Дмитриевич | tg @iiiiilllllyyyyyaaaa | ||
| БМД217 | Аброскин Илья Дмитриевич | tg @iiiiilllllyyyyyaaaa | ||
| БМД218 | Перевышина Татьяна Олеговна | tg @prvshna |
Материалы курса
Правила выставления оценок
Формула
Правила дедлайнов
Полезные материалы
Python
Как установить дистрибутив Anaconda на Windows и MacOS
Онлайн-курс по Python для начинающих
Конспект лекций по Python от Михаила Густокашина
