Разработать задания по курсу «Data Science»

Разработать задания для практических работ по курсу «Data Science» Требуется разработать цикл практических работ по курсу «Data Science» для студентов второго курса пед. университета. Работ всего 11. Первая работа (это также и пример того, что должно быть результатом): Название ПР1: Корреляционный и регрессионный анализ Исходные данные: время, проведенное студентами в электронной образовательной среде Moodle, итоговое кол-во баллов за семестр. Время – в минутах (от 220 минут до 650 минут) Итоговые баллы – от 35 до 100 Кол-во студентов – одна группа в составе 25 человек Задача: а) рассчитать коэффициент корреляции Пирсона, убедиться, что корреляция достаточно высокая б) построить линейную регрессию Методы: 1. Метод расчета коэффициента корреляции Пирсона (см., например, здесь: https://statpsy.ru/pearson/primer-pearson/) 2. Метод расчета коэффициентов линейной регрессии (см., например, здесь: http://mathprofi.ru/linejnyj_koefficient_korrelyacii.html) Заключение: Сделать вывод (скорее всего, итоговые баллы будут выше у студентов, которые больше времени провели, изучая материал в электронной образовательной среде). Вывод и сам пример должны быть реалистичными, то есть моделировать реальную ситуацию. Если Вы готовы взяться, то напишите, аналогичный блок по любой из других практических работ.