Наука о данных

Материал из MathINFO
Версия от 20:38, 25 марта 2020; Ilya Schurov (обсуждение | вклад) (→‎Материалы)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к навигации Перейти к поиску
  • 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), split и join, сырой ноутбук с занятия видео PT списки
21 января Списки и цикл for конспект с комментариями (начиная с раздела « Присвоение и копирование списков»), enumerate, zip (часть про словари можно пропустить), сырой ноутбук с занятия. видео PT цикл for ДЗ№2
24 января Проверка условий. Цикл while. проверка условий, сырой ноутбук с занятия проверка условий PT: проверка условий, цикл while
28 января Функции. Словари функции, словари, сырой ноутбук с занятия функции, словари PT: функции, словари ДЗ№3
31 января Ещё о словарях. Множества. Списковые включения (и не только). Сортировка словари и списковые включения, множества, сортировка, сырой ноутбук с занятия словари, сортировка Sorting howto (англ.)
4 февраля Ещё о сортировке. kwargs. lambda-функции. Чтение файлов работа с файлами, сырой ноутбук с занятия файлы
7 февраля Запись файлов. Объектно-ориентированное программирование работа с файлами, сырой ноутбук с занятия файлы классы в Python (англ., официальная документация) ДЗ№4
11 февраля Наследование. Итераторы и генераторы сырой конспект классы в Python (англ., официальная документация), твиттер-тред про Python (начало как раз про итераторы)
14 февраля Библиотека numpy и немножко matplotlib конспект с комментариями про numpy, сырой ноутбук numpy numpy quickstart, pyplot tutorial, matplotlib gallery ДЗ№5
18 февраля Ещё о numpy и немножко pandas сырой ноутбук с занятия numpy broadcasting rules (англ.), pandas data structures (мы обсуждали pd.Series)
21 февраля Библиотека pandas pandas и датафреймы: конспект по базовым возможностям pandas, сырой ноутбук с занятия pandas 10-минутное введение (обзор возможностей), pandas-cookbook, индексация и выбор данных (подробно) ДЗ№6
28 февраля Ещё о pandas (и немного о глобальном потеплении). конспект, сырой ноутбук с занятия Официальная документация pandas: мультииндексы ДЗ№7
3 марта Введение в веб-скреппинг, библиотека BeautifulSoup (bs4) конспект, сырой ноутбук с занятия видео Оригинальная документация (англ.): requests BeautifulSoup.
6 марта Больше веб-скреппинга сырой ноутбук с занятия
10 марта Ещё больше веб-скреппинга: RoboBrowser. Исключение (exceptions) Конспект по RoboBrowser, сырой ноутбук с занятия видео RoboBrowser
13 марта И снова веб-скреппинг: Selenium. Конспект по Selenium, сырой ноутбук с занятия видео неофициальная документация по Python-Selenium (её проще читать, чем официальную).
20 марта Работа с REST API: XML и JSON Конспект про XML, [Конспект про JSON (на занятии рассматривались другие примеры API, но логика такая же), сырой ноутбук с занятия видео про XML, видео про JSON Документация по API MediaWiki (движка Википедии): основная на английском, на русском, автогенерированная на английском, на русском, документация по nominatim (геокодинг), clearspending (данные о госзакупках) ДЗ№8
24 марта Библиотека sympy (символьная математика в Python), рисование картинок с помощью plotly сырой ноутбук про sympy, сырой ноутбук про plotly документация sympy, документация plotly, Кратчайшее введение в математику в Python

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.