Детальная информация
| Название | Прикладная статистика для программистов: от парсинга данных до анализа на Python // Неделя науки Высшей школы международных образовательных программ: материалы межвузовской научно-методической конференции, 24–28 ноября 2025 года |
|---|---|
| Авторы | Волкова Надежда Александровна |
| Организация | Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Электронная публикация | 2026 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-608 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\78270 |
| Дата создания записи | 19.02.2026 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
В статье представлена методика преподавания прикладной статистики для программистов, основанная на принципе «обучение через делание». Цель методики – преодоление разрыва между теоретическими знаниями и практическими задачами разработки ПО. В основе лежит сквозной учебный проект, где студенты применяют статистические методы (от описательной статистики и проверки гипотез до регрессионного анализа и работы с временными рядами) к реальным данным, полученным с помощью парсинга или из IT-метрик. Используется технологический стек Python (Pandas, SciPy, Statsmodels). Методика формирует у студентов понимание статистики как инструмента для обоснования решений в A/B-тестировании, анализе производительности и работе с метриками. Даны рекомендации по внедрению подхода в образовательные программы.
This article presents a methodology for teaching applied statistics to programmers based on the principle of «learning by doing». The goal of the methodology is to bridge the gap between theoretical knowledge and practical software development tasks. It is based on an end-to-end learning project in which students apply statistical methods (from descriptive statistics and hypothesis testing to regression analysis and time series analysis) to real data obtained through data parsing or from IT metrics. The Python technology stack (Pandas, SciPy, Statsmodels) is used. This methodology develops students’ understanding of statistics as a tool for substantiating decisions in A/B testing, performance analysis, and metrics. Recommendations for implementing this approach in educational programs are provided.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0