Наука о данных: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 42: Строка 42:
 
| 27 января
 
| 27 января
 
| Словари. Сортировка
 
| Словари. Сортировка
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Словари словари], [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%206.ipynb#Сортировка сортировка]
+
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Словари словари], [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%206.ipynb#Сортировка сортировка], [https://gist.github.com/c075adc6d6a2e9a94fca7afe968c7d6f ноутбук с занятия]
 
| [https://youtu.be/NErqPQH--10 видео]
 
| [https://youtu.be/NErqPQH--10 видео]
|
+
| {{PT}}: [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари], [https://docs.python.org/3/howto/sorting.html Sorting howto] (англ.)
 
|
 
|
 
|}
 
|}

Версия 18:39, 29 января 2021

  • Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ, 2-й год обучения.
  • Курс ведёт Илья Щуров.

Материалы

дата тема конспекты видео дополнительные материалы ДЗ
12 января Первое знакомство. Python как калькулятор конспект с комментариями (2015), ноутбук с занятия (2021) видео (2015), видео (2021) PT вычисления, визуализатор Python ДЗ№1
13 января Списки конспект с комментариями (2015) (мы прошли до раздела «цикл for», не включая его), split и join, сырой ноутбук с занятия (2021) видео (2015), видео (2021) PT списки
19 января Цикл for, списковые включения (list comprehensions) enumerate, zip (часть про словари можно пропустить), списковые включения (list comprehensions), сырой ноутбук с занятия видео PT цикл for ДЗ№2
20 января Проверка условий. Цикл while. конспект, ноутбук с занятия видео PT: проверка условий, цикл while
26 января Функции конспект, ноутбук с занятия видео PT: функции ДЗ№3
27 января Словари. Сортировка словари, сортировка, ноутбук с занятия видео PT: словари, Sorting howto (англ.)

Дополнительные материалы

Программное обеспечение

Python

  • Anaconda.
  • 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.