Наименование компетенции ФГОС ВО	Индикаторы достижения компетенций
Способен принимать решения, осуществлять стратегическое планирование и прогнозирование в профессиональной деятельности с использованием современных методов и программного инструментария сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта (ОПК-3)	Знаний: методы принятия решений для стратегического планирования и прогнозирования в профессиональной деятельности особенности стратегического управления ИТ современные методы и программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта Умений: применять современный программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, технологии искусственного интеллекта для решения Data Mining использовать современные методы и программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта Навыков: способностью принимать решения, осуществлять стратегическое планирование и прогнозирование в профессиональной деятельности с использованием современных методов и программного инструментария сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта
Способен проводить исследования, организовывать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую, проектную и учебно-профессиональную деятельность для поиска, выработки и применения новых решений в области информационно-коммуникационных технологий (ОПК-5)	Знаний: методы прикладных научных ислледований для поиска, выработки и применения новых решений в области информационно-коммуникационных технологий технологии организации самостоятельной и коллективной научно-исследовательской, проектной и учебно-профессиональной деятельности современные решения в области информационно-коммуникационных технологий Умений: самостоятельно изучать новые методики и методы исследований, в том числе в новых видах профессиональной деятельности в области информационно-коммуникационных технологий выдвигать самостоятельные гипотезы, оформлять результаты исследований в форме аналитических записок, докладов и научных статей организовывать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую, проектную и учебно-профессиональную деятельность Навыков: способностью проводить исследования, организовывать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую, проектную и учебно-профессиональную деятельность для поиска, выработки и применения новых решений в области информационно-коммуникационных технологий
Способен проводить планирование и анализ цифровой трансформации предприятия (ПК-4.1)	Знаний: модели предоставления сервисов ИТ методы оценки эффективности сервисов ИТ этапы процесса цифровой трансформации и методы реализации изменений на предприятии Умений: сравнивать различные модели предоставления сервисов ИТ организовывать обсуждение результатов сравнения с подчиненными Навыков: организации комплексной оценки результатов внедрения сервисов ИТ и преодоления сопротивления изменениями со стороны сотрудников и других заинтересованных групп.

Вид учебной работы	Часов (по видам работ)	Семестры
1
Контактная работа (всего)	30	30
Лабораторные занятия	20	20
Практические занятия	10	10
Самостоятельная работа	114	114
Всего, часов/зачетных единиц	144 / 4	144 / 4

Показаны записи 1-4 из 4.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	ПР	Лаб	СР
1. Инструментарий аналитика: SQL и Pandas	Основы Python в Jupyter. Работа с базами данных (SQLite) для извлечения данных. Ключевой фокус: Pandas и NumPy. Загрузка данных, очистка, трансформация, агрегация и объединение. Метод chaining для чистого кода.<br>Практическая работа: "Написание SQL-запросов для извлечения данных". Лабораторная работа: "Комплексная обработка данных из БД с помощью Pandas".	40	2	6	32
2. Исследовательский анализ (EDA) и визуализация бизнес-данных	Философия EDA. Использование Matplotlib и Seaborn для ответов на бизнес-вопросы с помощью визуализации: поиск аномалий, паттернов, корреляций. Формулирование гипотез на основе графиков. Практическая работа: "Выбор правильного типа визуализации под бизнес-вопрос". Лабораторная работа: "Проведение полного цикла EDA и создание аналитического отчета с гипотезами".	34	2	6	26
3. Анализ временных рядов и подготовка признаков	Особенности работы с данными, зависящими от времени. Специфика Pandas для временных рядов: индексация по дате, ресемплинг, скользящие окна. Подготовка данных для моделей (Feature Engineering) с использованием Scikit-learn. Практическая работа: "Подготовка данных для моделирования (кодирование, масштабирование)". Лабораторная работа: "Анализ и визуализация временного ряда бизнес-показателей".	34	2	4	28
4. Построение и оценка предиктивных моделей	Полный цикл построения модели в Scikit-learn: от разделения выборки до оценки результата. Решение задач регрессии и классификации. Интерпретация результатов модели для принятия бизнес-решений. Практическая работа: "Оценка и сравнение качества различных моделей". Лабораторная работа: "Построение и оценка модели для прогнозирования оттока клиентов".	36	4	4	28

1) Федоров, Дмитрий Юрьевич. Программирование на языке высокого уровня Python [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / Д. Ю. Федоров. – Москва : Юрайт, 2023. – (Высшее образование). – Добавлено: 23.12.2022. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-15733-8. - URL: https://urait.ru/book/programmirovanie-na-yazyke-vysokogo-urovnya-python-515076.
2) Карякин, Михаил Игоревич. Технологии программирования и компьютерный практикум на языке Python [Электронный ресурс] : учеб. пособие / М. И. Карякин, К. А. Ватульян, Р. М. Мнухин. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Юж. федер. ун-т, 2022. – Добавлено: 01.08.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Университетская библиотека ONLINE по паролю. – ISBN 978-5-9275-4108-9. - URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=698687.
3) Воронов, Михаил Владимирович. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. – Москва : Юрайт, 2023. – (Высшее образование). – Добавлено: 13.06.2023. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-14916-6. - URL: https://urait.ru/book/sistemy-iskusstvennogo-intellekta-519916.

1) Чернышев, Станислав Андреевич. Основы программирования на Python [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / С. А. Чернышев. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 21.06.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-17139-6. - URL: https://urait.ru/book/osnovy-programmirovaniya-na-python-544190.
2) Гниденко, Ирина Геннадиевна. Технологии и методы программирования [Электронный ресурс] : учеб. для вузов / И. Г. Гниденко, Ф. Ф. Павлов, Д. Ю. Федоров. – Москва : Юрайт, 2025. – (Высшее образование). – Добавлено: 01.10.2025. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-18130-2. - URL: https://urait.ru/bcode/581329.
3) Мартин, Освальдо. Байесовский анализ на Python [Электронный ресурс] : Введение в статистическое моделирование и вероятностное программирование с использованием PyMC3 и ArviZ / О. Мартин. – Москва : ДМК Пресс, 2020. – Добавлено: 30.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-97060-768-8. - URL: https://e.lanbook.com/book/140585.
4) Кондратьева, Виктория Александровна. Основы программирования на языке Python : учеб. пособие : в 2 ч. Ч. 1 / В. А. Кондратьева ; рец. : Д. С. Рыбаков, И. В. Левченко ; Департамент образования и науки г. Москвы, Гос. автоном. образоват. учреждение высш. образования г. Москвы "Моск. гор. пед. ун-т" (ГАОУ ВО МГПУ), Департамент информатики, упр. и технологий, Ин-т цифрового образования. – Москва : МГПУ, 2021. – 92 с. : ил. – Изд-во указано на обороте тит. л. – Библиогр. : с. 89. – ISBN 978-5-243-00701-6. - URL: https://resources.mgpu.ru/showlibraryurl.php?docid=529507&foldername=fulltexts&filename=529507.pdf.
5) Кондратьева, Виктория Александровна. Основы программирования на языке Python : учеб. пособие : в 2 ч. Ч. 2 / В. А. Кондратьева ; рец. : И. В. Левченко [и др.] ; Департамент образования и науки г. Москвы, Гос. автоном. образоват. учреждение высш. образования г. Москвы "Моск. гор. пед. ун-т" (ГАОУ ВО МГПУ), Ин-т цифрового образования, Департамент информатики, упр. и технологий. – Москва : МГПУ, 2022. – 68 с. – Изд-во указано на обороте тит. л.. – Библиогр.: с. 66. – ISBN 978-5-243-00743-6. - URL: https://resources.mgpu.ru/showlibraryurl.php?docid=570635&foldername=fulltexts&filename=570635.pdf.

Показаны записи 1-3 из 3.

Учебная аудитория	Материально-техническое обеспечение
Аудитория для практической работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Аудитория для лабораторной работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Помещение для самостоятельной работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.

Место в структуре образовательной программы

Промежуточная аттестация