Наука о данных: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 89: Строка 89:
 
| Еще немного про нумпай и математика в питоне
 
| Еще немного про нумпай и математика в питоне
 
| [https://gist.github.com/ischurov/da66b7055a4edbf58369758a313c19b4 ноутбук с занятия]
 
| [https://gist.github.com/ischurov/da66b7055a4edbf58369758a313c19b4 ноутбук с занятия]
|  
+
| [https://youtu.be/U_yKQ3WGJrw видео]
 
| [https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html numpy quickstart], [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html pyplot tutorial], [http://matplotlib.org/gallery.html matplotlib gallery]
 
| [https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html numpy quickstart], [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html pyplot tutorial], [http://matplotlib.org/gallery.html matplotlib gallery]
 
|  
 
|  
Строка 97: Строка 97:
 
| Трехмерные графики, пандас
 
| Трехмерные графики, пандас
 
| [https://gist.github.com/ischurov/e52ff4737d4e02e023f5885d71ffd543 ноутбук с занятия]
 
| [https://gist.github.com/ischurov/e52ff4737d4e02e023f5885d71ffd543 ноутбук с занятия]
|  
+
| [https://youtu.be/KS0THVatE9U видео]
 
| [https://numpy.org/devdocs/user/theory.broadcasting.html numpy broadcasting rules] (англ.), [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html pandas data structures]
 
| [https://numpy.org/devdocs/user/theory.broadcasting.html numpy broadcasting rules] (англ.), [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html pandas data structures]
 
| [https://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2021/ps06/ps06.ipynb ДЗ№6]
 
| [https://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-datascience2021/ps06/ps06.ipynb ДЗ№6]
 +
|-
 +
| 13
 +
| 17 февраля
 +
| Продвинутый пандас
 +
| [https://gist.github.com/ischurov/99d194ee40b53d2e0ce8c953baae6e19 ноутбук с занятия]
 +
|
 +
| [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html pandas data structures]
 +
|
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}

Версия 19:18, 26 февраля 2021

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

Материалы

# дата тема конспекты видео дополнительные материалы ДЗ
1 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
2 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
3 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
4 20 января Проверка условий. Цикл while. конспект, ноутбук с занятия видео PT: проверка условий, цикл while
5 26 января Функции конспект, ноутбук с занятия видео PT: функции ДЗ№3
6 27 января Словари. Сортировка словари, сортировка, ноутбук с занятия видео PT: словари, Sorting howto (англ.)
7 2 февраля Лямбда функции, множества, строки. Работа с файлами ноутбук с занятия, работа с файлами видео ДЗ№4
8 3 февраля Объектно-ориентированное программирование ноутбук с занятия видео Классы в python - документация на английском
9 9 февраля ООП, наследование ноутбук с занятия видео Классы в python - документация на английском, твиттер-тред про Python (начало как раз про итераторы)
10 10 февраля numpy и немножко matplotlib конспект с комментариями про numpy, ноутбук с занятия видео numpy quickstart, pyplot tutorial, matplotlib gallery ДЗ№5
11 16 февраля Еще немного про нумпай и математика в питоне ноутбук с занятия видео numpy quickstart, pyplot tutorial, matplotlib gallery
12 17 февраля Трехмерные графики, пандас ноутбук с занятия видео numpy broadcasting rules (англ.), pandas data structures ДЗ№6
13 17 февраля Продвинутый пандас ноутбук с занятия pandas data structures

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.