Ե-Կենտրոնը սկսում է տվյալների վիզուալացման, փարսինգի և վերլուծության եռօրյա ներածական վարպետության դասեր։ Դուք կսովորեք ինչպես հավաքել տվյալներ բաց աղբյուրներից՝ գործի դնելով Python, R ծրագրերը և ձեր միտքը։ Մենք նաև կքննարկենք տարբեր օրինակներ ու խնդիրներ մաթեմատիկական վիճակագրությունից, ինչպես նաև դրա հետ փոխառնչվող հավանականության տեսությունից։\

ԴԱՍԱԽՈՍՆԵՐ

Յուրի Ագաֆոնով
Կրտսեր գիտաշխատող
ՍՊԵՀ Գիտության և Կրթության Ինստիտուցիոնալ Վերլուծության Կենտրոնի գիտաշխատող

Միխայիլ Սոկոլով
ՍՊԵՀ տնտեսագիտության ֆակուլտետի ավագ գիտաշխատող

‌‌ՊԱՐԱՊՄՈՒՆՔ 1. ՏՎՅԱԼՆԵՐԻ ՀԱՎԱՔՈՒՄ ԵՒ ԾՐԱԳՐԱՎՈՐՈՒՄ․ ՍՏԱՏԻԿ ԿԱՅՔԷՋԻ ՀԵՏ ԱՇԽԱՏԱՆՔ, ՍՏԱՏԻԿ ՑԱՆՑԱԿԱՅՔԻ (WEBSITE) ՓԱՐՍԻՆԳ PYTHON-Ի ՕԳՆՈՒԹՅԱՄԲ

• Տվյալների հավաքում – առցանց-հեղափոխություն։ Տվյալների քաղում (scrapping)։ Շարահյուսական վերլուծություն (parsing)
• Համացանցային կայքի կառուցվածք
• Որևէ ստատիկ ցանցակայքի շարահյուսական վերլուծություն Python-ի միջոցով

ԱՌԱՋԻՆ ՊԱՐԱՊՄՈՒՆՔԻ ԱՌԱՋԱԴՐԱՆՔՆԵՐ

1. Ծանոթանալ տվյալների հավաքագրման մեջ ծրագրավորման դերի հետ։
2. Սկսել աշխատանքը Python-ի մեջ և ծանոթանալ ծրագրավորման լեզվի հիմնական տարրերին ու կոդ գրելու տրամաբանությանը։
3. Գրել ստատիկ կայքի պարզ շարահյուսություն (parser)։\

ՊԱՐԱՊՄՈՒՆՔ 2. ՄԱԹԵՄԱՏԻԿԱԿԱՆ ՎԻՃԱԿԱԳՐՈՒԹՅՈՒՆ․ ՕՐԻՆԱԿՆԵՐ ՈՒ ԽՆԴԻՐՆԵՐ

• Հավանականության տեսության և մաթեմատիկական վիճակագրության տիպական խնդիրներ
• Հավանականության տեսության կիրառության օրինակներ
• Մաթեմատիկական վիճակագրության կիրառության օրինակներ

ՊԱՐԱՊՄՈՒՆՔԻ ԸՆԹԱՑՔՈՒՄ ԿՍՈՎՈՐԵՔ

1) որ երկրներում պետք է գործարկեն/դադարեցնեն COVID-19 արագ թեստավորումը։
2) Ալգորիթմ, որը կմշակի փեսացու/հարսնացու ընտրելու ստրատեգիա։
3) Ինչպես հաշվել լճակում լողացող ձկների թիվը։
4) Ինչպես մաթեմատիկական վիճակագրությունը օգնեց միացյալ ուժերին 1944-ին՝ Երկրորդ համաշխարհայինի ընթացքում, հնարավորինս քիչ կորուստներ ունենալ Նորմանդիայի վրա դեսանտ իջեցնելիս։
5) Ինչպես ստուգել՝ եղել են արդյոք առևտրային կապեր հայերի ու բրիտանացիների միջև XVII դարում։
6) Ալգորիթմ, որ օգնում է գտնել խորտակված նավեր։
7) Արդյոք «Խաղաղ Դոն» վեպի հեղինակը Մ․Ա․ Շոլոխովն է (որի համար 1965 թ․ նա ստացավ գրականության Նոբելյան մրցանակը)։

ՊԱՐԱՊՄՈՒՆՔ 3. ՏՎՅԱԼՆԵՐԻ ՁԵՒԱՓՈԽՈՒՄ ԵՒ ՎԻԶՈՒԱԼԱՑՈՒՄ R-Ի ՄԻՋՈՑՈ

• Տվյալների տեսակներ և օբյեկտներ R-ում
• Տվյալների նախնական մշակում dplyr-ի օգնությամբ
• Վիզուալացում ggplot2-ի օգնությամբ

ԵՐՐՈՐԴ ՊԱՐԱՊՄՈՒՆՔԻ ԱՌԱՋԱԴՐԱՆՔՆԵՐ

1. Սկսել աշխատանքը R-ի մեջ և ծանոթանալ ծրագրավորման լեզվի հիմնական տարրերին ու կոդ գրելու տրամաբանությանը։
2. Ծանոթանակ տվյալների ձևափոխման հիմնական մեթոդների հետ։
3. Ծանոթանալ վիզուալացման հիմունքների, տվյալների տեսակների և գրաֆիկների տեսակների փոխհարաբերությունների հետ։
4. Վիզուալացնել առաջին պարապմունքի ընթացքում հավաքած տվյալները։