"Python: Introduzione all'analisi dei dati" - corso RUB 30.000. da MSU, formazione 4 settimane. (1 mese), data: 30 novembre 2023.

1. Librerie del linguaggio di programmazione Python.

Principali scopi e funzioni delle biblioteche;
Tipi di librerie per l'analisi dei dati: Pandas, Numpy, Statsmodels, Sklearn, Seabourne;
Tipologie di librerie per la visualizzazione dei dati;

2. Tipi e strutture dati in Python.

Tipi di dati: intero, float, bool, srting, oggetto;
Tipi di strutture dati: Dataframe, serie, array, tuple, liste, ecc.;

3. Caricamento dei dati nel programma e analisi preliminare.

Caricamento dati in diversi formati (xlsx, csv, html, ecc.);
Determinazione del numero di righe e colonne;
Identificazione dei valori mancanti;
Identificazione dei tipi di dati in una matrice;

4. Funzioni Python per l'analisi dei dati.

Funzioni per ottenere statistiche descrittive (ricerca massimo, minimo, media, mediana, quartili);
Funzioni per visualizzare la densità della distribuzione dei dati (distribuzione gaussiana normale);
Funzioni per la creazione di variabili binarie (dummies var);
Funzioni di algoritmi di machine learning per la costruzione di modelli (minimi quadrati, macchine a vettori di supporto, foresta casuale, regressione logistica, serie temporali);

5. Costruzione di modelli di regressione.

Lo scopo di costruire regressioni lineari utilizzando il metodo dei minimi quadrati;
Proporre ipotesi e impostare un problema (sulla base di dati di lavoro);
Costruire un modello di regressione in Python;
Valutazione della significatività dei coefficienti ottenuti e del modello nel suo complesso (statistica t, statistica F);
Valutazione della qualità del modello (R2);
Verifica delle ipotesi di Gauss-Markov;
Interpretazione dei risultati ottenuti;

6. Costruzione di modelli di classificazione.

Algoritmo della foresta casuale;
Regressione logistica;
Supporto macchina vettoriale;

Indirizzo

119991, Mosca, st. Leninskie Gory, 1, edificio. 51, 5° piano, stanza 544 (ufficio del preside)

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