Программирование для всех (основы работы с Python): различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показано 5 промежуточных версий этого же участника)
Строка 66: Строка 66:
 
|| [https://www.dropbox.com/s/qr5kurxan84nbjh/02-10-01.mov?dl=0 видео 1]
 
|| [https://www.dropbox.com/s/qr5kurxan84nbjh/02-10-01.mov?dl=0 видео 1]
  
видео 2
+
[https://www.dropbox.com/s/eo1fix74xhztkyk/02-10-02.mov?dl=0 видео 2]
 +
|| –
 
|| [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html тьюториалы] pandas
 
|| [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html тьюториалы] pandas
  
 
[https://matplotlib.org/gallery.html галерея] matplotlib
 
[https://matplotlib.org/gallery.html галерея] matplotlib
||  
+
||
 +
|-
 +
|09.10 || Работа с датафреймами Pandas.
 +
 
 +
Парсинг HTML-страниц
 +
|| [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/PyDat-0919/master/lectures-seminars/7-pandas/elect.csv elect.csv] [https://github.com/allatambov/PyAll20/blob/master/pandas-part02.ipynb pandas-02] 
 +
 
 +
[https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/lect-html.ipynb intro-html] [https://github.com/allatambov/PyAll20/blob/master/web-scrape.ipynb web-scrape]
 +
|| [https://www.dropbox.com/s/7vglqys1awgrm9z/last-part1.mov?dl=0 видео 1]
 +
 
 +
[https://www.dropbox.com/s/tr3oqoiipxkl8tw/last-part2.mov?dl=0 видео 2]
 +
|| –
 +
|| [https://www.w3schools.com/ w3schools]
 +
 
 +
[https://html5book.ru/html-tags/ справочник] по тэгам
 
|| –
 
|| –
 
|}
 
|}
Строка 96: Строка 111:
 
| Домашнее задание 8: глава Grouping data || 20.10 23:59 || – || [https://campus.datacamp.com/courses/manipulating-dataframes-with-pandas/grouping-data?ex=1 DataCamp] || DataCamp
 
| Домашнее задание 8: глава Grouping data || 20.10 23:59 || – || [https://campus.datacamp.com/courses/manipulating-dataframes-with-pandas/grouping-data?ex=1 DataCamp] || DataCamp
 
|}
 
|}
 +
 +
== Дополнительные материалы ==
 +
 +
=== Визуализация ===
 +
 +
* Основы matplotlib с pandas на DataCamp: [https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-data-science-in-python курс]
 +
* Matplotlib: [https://www.datacamp.com/community/tutorials/matplotlib-tutorial-python тьюториал] от DataCamp
 +
* Визуализация с seaborn: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/pydj/seminars/seaborn-graphs.ipynb конспект], файл [https://allatambov.github.io/pydj/seminars/Chile.csv Chile.csv]
 +
 +
=== Статистика ===
 +
 +
* Проверка статистических гипотез: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/1-scipy-stats.ipynb конспект]
 +
* Доверительные интервалы: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/2-conf-intervals.ipynb конспект]
 +
* Генерация выборок и их правдоподобие: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/3-samples.ipynb конспект]
 +
* Визуализация и выявление связей в данных: [https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/pydj/seminars/py-associations.ipynb конспект]
 +
* Оценка связи между переменными, измеренными в разных шкалах: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/4-associations.ipynb конспект]
 +
* Парная регрессия и проверка гипотез о коэффициентах регрессии: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/regression-1.ipynb конспект]
 +
* Множественная регрессия и проверка качества модели: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/regression-2.ipynb конспект]
 +
* Линейная регрессия с качественными предикторами, дамми-переменные, эффекты взаимодействия: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/regression-3.ipynb конспект]
 +
 +
=== Веб-скрейпинг ===
 +
 +
* Управление браузером с Selenium: [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/lect-selenium-1.ipynb selenium-1], [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/lect-selenium-2.ipynb selenium-2], [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/selenium-books.ipynb books]
 +
* Работа с API ВКонтакте: [https://allatambov.github.io/pypolit/vk-auth.pdf инструкция] по получению доступа, [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/lect-vk-api.ipynb vk-api], [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/vk-add.ipynb vk-add]
 +
* Работа с API mos.ru: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/misc/blob/master/mos-API.ipynb конспект]
 +
 +
=== Дизайн и интерактив ===
 +
 +
* Создание и запуск файла с расширением .py: [https://www.dropbox.com/s/f0aem22hz8k2f5n/py-files.mov?dl=0 видео]
 +
* [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/latest/examples/Widget%20Styling.html Оформление] виджетов Jupyter Notebook
 +
* [https://www.w3schools.com/ Тьюториалы] по веб-дизайну от w3schools
 +
* [https://dash.plot.ly/ Документация] библиотеки dash для интерактивных дэшбордов
 +
* Обзор работы с dash ([https://www.dropbox.com/s/afp0mgi0ipoluwl/dash-1.mov?dl=0 видео]), файл [https://gist.github.com/allatambov/9057d18b80c7f0698bd73d02d3e32d09 dash1.py]
 +
* Редактирование шаблонного кода для виджета с графиками ([https://www.dropbox.com/s/a1sfz1hskvrvw3h/dash-2.mov?dl=0 видео]), обновленный файл [https://gist.github.com/allatambov/b566977abfe3c20d227e6e531b04ca6d dash1.py]
 +
* Dashboard со своими данными ([https://www.dropbox.com/s/hvvchvfuyx86w8y/dash-3.mov?dl=0 видео]), файл [https://gist.github.com/allatambov/043ddefcc76566f4c739fa5c7b2502fc dash2.py]
 +
* Dashboard со своими данными и меню для пользователя ([https://www.dropbox.com/s/1141kkumncugj3y/dash-4.mov?dl=0 видео]), файл [https://gist.github.com/allatambov/cdecca50d511024ae10e685081303cea dash3.py]
 +
 +
=== Классы ===
 +
 +
Объекты и классы в Python: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/pydj/seminars/classes.ipynb конспект]

Текущая версия на 19:52, 26 октября 2020

Дорогие студенты!

Это страница адаптационного курса «Программирование для всех (основы работы с Python)», читаемого на программе «Прикладная политология» 1 курса магистратуры в 1 модуле 2020-2021 учебного года.

Лекции и семинары ведет: Тамбовцева Алла Андреевна

Учебный ассистент: Ревина Полина

Правила игры

  • Курс реализуется в формате blended, онлайн часть обеспечивается главами курсов на платформе DataCamp.
  • Формула оценки: Итог = 0.3 * Домашние задания + 0.3 * Онлайн-курс + 0.4 * Экзамен.
  • При сдаче домашнего задания позже указанного срока предусмотрены штрафы: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%.
  • Ссылка на программу курса.

Материалы

Дата Тема Лекция Видео Задачи Дополнительно Pythontutor
04.09 Знакомство с Python и Jupyter Notebook. Переменные. инструкция

jupyter intro-vars

видео 1

видео 2

problems-01 решения

видео

визуализатор кода

Markdown, виджеты

вычисления
04.09 Типы данных. Ввод и вывод. input-output видео 1

видео 2

problems-02 решения форматирование строк ввод-вывод
11.09 Списки. Цикл for. Методы .split() и .join(). lists-for split-join видео problems-03 решения методы на списках списки, цикл for,

строки

11.09 Проверка условий. Цикл while. conditions if-else-while

for-if-else

видео problems-04 решения генераторы списков

pass vs continue

условия, цикл while
DataCamp Кортежи и словари. tuples-dicts problems05 решения

словари, множества
DataCamp Функции. functions problems06 решения lambda-функции функции
02.10 Массивы NumPy. Работа с датафреймами Pandas. numpy

firtree.csv pandas-01

видео 1

видео 2

тьюториалы pandas

галерея matplotlib

09.10 Работа с датафреймами Pandas.

Парсинг HTML-страниц

elect.csv pandas-02

intro-html web-scrape

видео 1

видео 2

w3schools

справочник по тэгам

Домашние задания

Задание Дедлайн Файл Ссылка для сдачи Тип
Домашнее задание 1 12.09 23:59 ipynb Dropbox обычное
Домашнее задание 2: глава Writing your own functions 25.09 23:59 DataCamp DataCamp
Домашнее задание 3: глава Dictionaries - the root of Python 25.09 23:59 DataCamp DataCamp
Домашнее задание 4 04.10 23:59 ipynb Dropbox обычное
Домашнее задание 5 13.10 23:59 ipynb Dropbox обычное
Домашнее задание 6: глава Advanced indexing 16.10 23:59 DataCamp DataCamp
Домашнее задание 7: глава Rearranging and reshaping data 18.10 23:59 DataCamp DataCamp
Домашнее задание 8: глава Grouping data 20.10 23:59 DataCamp DataCamp

Дополнительные материалы

Визуализация

Статистика

  • Проверка статистических гипотез: конспект
  • Доверительные интервалы: конспект
  • Генерация выборок и их правдоподобие: конспект
  • Визуализация и выявление связей в данных: конспект
  • Оценка связи между переменными, измеренными в разных шкалах: конспект
  • Парная регрессия и проверка гипотез о коэффициентах регрессии: конспект
  • Множественная регрессия и проверка качества модели: конспект
  • Линейная регрессия с качественными предикторами, дамми-переменные, эффекты взаимодействия: конспект

Веб-скрейпинг

Дизайн и интерактив

Классы

Объекты и классы в Python: конспект