Разница между страницами «Наука о данных» и «Linguistic Data: Quantitative Analysis and Visualisation: linguistic theory»

Материал из MathINFO
(Различия между страницами)
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
 
Строка 1: Строка 1:
* Курс ведёт Илья Щуров.
+
* Instructors: Ilya Schurov and Olga Lyashevskaya
  
== Материалы ==
+
== Materials ==
{|class='wikitable'
+
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
! дата !! тема !! конспекты !! видео !! дополнительные материалы !! ДЗ
+
! Data !! Topics !! Links
 
|-
 
|-
| 10 января
+
| Jan 18 || Introduction. Quantitative linguistic research and data types. R basics || [https://docs.google.com/presentation/d/1VUIUa3Db5n4dsD_HeA3e-mz55zK8uPrko3yu207pKUk/edit?usp=sharing Intro Slides] [https://github.com/LingData2019/LingData2020/tree/master/seminars/2020-01-18 Lab 01: intro to R]
| Первое знакомство. Python как калькулятор
 
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%201.ipynb конспект с комментариями], [https://gist.github.com/ischurov/2740543f1a6d6afd8ab02ced90789ecf сырой ноутбук с занятия] (без комментариев)
 
| [https://www.youtube.com/watch?v=5Y5tKPKhurA видео]
 
| {{PT}} [http://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ вычисления], [http://pythontutor.com визуализатор Python]
 
|rowspan=2| [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps01/ps01.ipynb ДЗ№1]
 
 
|-
 
|-
| 14 января
+
| Jan 25 || Hypothesis testing. Binomial test. R: dataframes, tydyverse || [https://github.com/LingData2019/LingData2020/tree/master/seminars/2020-01-25 Lab 02]
| Списки
 
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb конспект с комментариями] (мы прошли до раздела «Присвоение и копирование списков», не включая его), [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#Ввод-вывод-списков split и join], [https://gist.github.com/65ca76fd47c32f4f2520060149a97574 сырой ноутбук с занятия]
 
| [https://www.youtube.com/watch?v=kBu3g-ITjY4 видео]
 
| {{PT}} [http://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки]
 
|-
 
| 21 января
 
| 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://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#Нумерация-элементов-списка enumerate], [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Создание-словарей-и-функция-zip() zip] (часть про словари можно пропустить), [https://gist.github.com/9cbca8b16c7744dcd94113a52676f260 сырой ноутбук с занятия].
 
| [https://youtu.be/kBu3g-ITjY4?t=2301 видео]
 
| {{PT}} [http://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for]
 
| [https://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps02/ps02.ipynb ДЗ№2]
 
|-
 
| 24 января
 
| Проверка условий. Цикл while.
 
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb#Проверка-условий проверка условий], [https://gist.github.com/ischurov/8d6309c42b91b269dc2fa7de3bd0b558 сырой ноутбук с занятия]
 
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ проверка условий], [http://pythontutor.ru/lessons/while/ цикл while]
 
| [https://youtu.be/uzgaCV8KZA0?t=1353 проверка условий]
 
|
 
|-
 
| 28 января
 
| Функции. Словари
 
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%204.ipynb функции], [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Словари словари], [https://gist.github.com/861c593afb172ac4926bec5f758d544c сырой ноутбук с занятия]
 
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ функции], [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари]
 
| [https://www.youtube.com/watch?v=NYrYSFyCg4w функции], [https://www.youtube.com/watch?v=z8bu_b5BboI словари]
 
| [https://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2020/ps03/ps03.ipynb ДЗ№3]
 
 
|}
 
|}
  
== Программное обеспечение ==  
+
== Homeworks ==
* [https://www.anaconda.com/distribution/ Anaconda] — вам нужна версия с Python 3.7.
+
* HW1: [https://github.com/LingData2019/LingData2020/blob/master/hw/LingData-HW1-theo.Rmd Rmd], [https://github.com/LingData2019/LingData2020/blob/master/hw/LingData-HW1-theo.pdf pdf]. Deadline: Feb. 9, 23:59:59. [https://www.dropbox.com/request/hblqeftXqVpJLj0miQwd Upload works here].
* 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''.
+
 
 +
== Software ==
 +
During this course we will use R as a programming language and RStudio as a GUI.
 +
 
 +
How to install R and RStudio?
 +
 
 +
1. Download [https://cran.r-project.org/ R] (you can choose another mirror here if you wish) and install it on your computer. Make sure you did it before installing RStudio.
 +
 
 +
2. Download [https://rstudio.com/products/rstudio/ RStudio] (you need RStudio Desktop Open Source License) and install it on your computer. It is recommended to create a shortcut for RStudio during installation.
 +
 
 +
It is possible avoid installing anything on your PC, using [https://rstudio.cloud rstudio.cloud] (an online version of RStudio).
 +
 
 +
For successful submission of assignments you should be able to create and save R code files (.R) and RMarkdown files (.Rmd).

Версия 19:53, 7 февраля 2020

  • Instructors: Ilya Schurov and Olga Lyashevskaya

Materials

Data Topics Links
Jan 18 Introduction. Quantitative linguistic research and data types. R basics Intro Slides Lab 01: intro to R
Jan 25 Hypothesis testing. Binomial test. R: dataframes, tydyverse Lab 02

Homeworks

Software

During this course we will use R as a programming language and RStudio as a GUI.

How to install R and RStudio?

1. Download R (you can choose another mirror here if you wish) and install it on your computer. Make sure you did it before installing RStudio.

2. Download RStudio (you need RStudio Desktop Open Source License) and install it on your computer. It is recommended to create a shortcut for RStudio during installation.

It is possible avoid installing anything on your PC, using rstudio.cloud (an online version of RStudio).

For successful submission of assignments you should be able to create and save R code files (.R) and RMarkdown files (.Rmd).