Наука о данных: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 21: | Строка 21: | ||
| 21 января | | 21 января | ||
| Списки и цикл <code>for</code> | | Списки и цикл <code>for</code> | ||
| − | | [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb конспект с комментариями] (начиная с раздела « Присвоение и копирование списков»), [https://gist.github.com/9cbca8b16c7744dcd94113a52676f260 сырой ноутбук с занятия] | + | | [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb конспект с комментариями] (начиная с раздела « Присвоение и копирование списков»), [https://gist.github.com/9cbca8b16c7744dcd94113a52676f260 сырой ноутбук с занятия], [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Создание-словарей-и-функция-zip() zip и enumerate] (часть про словари можно пропустить). |
| [https://youtu.be/kBu3g-ITjY4?t=2301 видео] | | [https://youtu.be/kBu3g-ITjY4?t=2301 видео] | ||
| {{PT}} [http://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for] | | {{PT}} [http://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for] | ||
Версия 15:25, 22 января 2020
- Курс ведёт Илья Щуров.
Материалы
| дата | тема | конспекты | видео | дополнительные материалы | ДЗ |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 января | Первое знакомство. Python как калькулятор | конспект с комментариями, сырой ноутбук с занятия (без комментариев) | видео | PT вычисления, визуализатор Python | ДЗ№1 |
| 14 января | Списки | конспект с комментариями (мы прошли до раздела «Присвоение и копирование списков», не включая его), сырой ноутбук с занятия | видео | PT списки | |
| 21 января | Списки и цикл for
|
конспект с комментариями (начиная с раздела « Присвоение и копирование списков»), сырой ноутбук с занятия, zip и enumerate (часть про словари можно пропустить). | видео | PT цикл for | ДЗ№2 |
Программное обеспечение
- Anaconda — вам нужна версия с Python 3.7.
- Чтобы открыть ipynb-файл в Jupyter Notebook, проще всего его загрузить в рабочий каталог с помощью функции upload самого Jupyter Notebook. Аналогично, чтобы вытащить файл из Jupyter Notebook, можно использовать функцию Download → ipynb.
