Курс повышения квалификации "Анализ данных в Python и методика его преподавания"
Курс знакомит с методами извлечения и обработки данных при помощи библиотек языка Python. Практические задания курса основаны на материалах, разработанных для Конструктора учебных дисциплин МНМЦ ВШЭ.
После успешного завершения курса преподаватель получает возможность использовать материалы Конструктора учебных дисциплин МНМЦ ВШЭ для создания и развития собственных курсов по анализу данных.
Целевая аудитория: преподаватели курсов по анализу данных для студентов различных специальностей.
Форма проведения: курс проходит полностью в дистанционной форме, поэтому режим обучения Вы выбираете сами.
Пререквизиты: базовый уровень программирования на языке Python.
Объем: 36 а.ч.
Расписание курса: с 20 января по 19 февраля 2021 года.
В настоящий момент формируется план мероприятий МНМЦ НИУ ВШЭ на 2021 год, в частности определяются сроки проведения курсов повышения квалификации
Структура курса
1. Вводный вебинар (2 а.ч.).
Знакомство со структурой и материалами курса. Знакомство с задачами анализа данных.
2. Отдельные материалы и задания дистанционного курса “Python для извлечения и обработки данных” (12 а.ч.)
https://openedu.ru/course/hse/PYTHON/
Материалы предлагаются для самостоятельного изучения и проверки знаний. Возникающие вопросы могут быть заданы консультантам и обсуждены на вебинарах. По итогам изучения материалов проводится тестирование.
3. Самостоятельная работа (12 а.ч.)
Решение задач по анализу данных из Конструктора учебных дисциплин МНМЦ ВШЭ.
4. Вебинары “Анализ данных” (4 а.ч.)
Ответы на вопросы слушателей. Разбор задач.
6. Вебинар “Методика и практика преподавания анализа данных на Python” (2 а.ч.)
Вебинар с преподавателями факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, которые ведут курсы на проекте Data Culture. На вебинаре будут обсуждены организационные и методические вопросы организации аналогичных курсов.
7. Аттестация (4 а.ч.)
Слушателю необходимо разработать собственное задание на анализ данных и представить его подробное решение.
Курс предполагает ускоренное прохождение, если часть материалов уже известна слушателю.
Подать заявку на курс