Python для сбора и анализа данных: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 134: Строка 134:
 
|-
 
|-
 
| Online 5 || DataCamp: глава [https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science NumPy] || 18 марта 18:10
 
| Online 5 || DataCamp: глава [https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science NumPy] || 18 марта 18:10
 +
|-
 +
| Домашнее задание 3 || [https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/hw/hw03.ipynb задание], [https://allatambov.github.io/icef/hw/hw02.ipynb hw03.ipynb], сдавать на [https://www.dropbox.com/request/Gqy3UvdNYUYkXOTpxiNN Dropbox] || 30 апреля 23:59
 +
|-
 +
| Online 6 || DataCamp: глава [https://learn.datacamp.com/courses/manipulating-dataframes-with-pandas Advanced indexing] || 7 мая 23:59
 +
|-
 +
| Online 7 || DataCamp: глава [https://learn.datacamp.com/courses/manipulating-dataframes-with-pandas Rearranging and reshaping data] || 7 мая 23:59
 
|}
 
|}

Версия 01:49, 21 апреля 2021

Это страница факультатива «Python для сбора и анализа данных», читаемого в МИЭФ в 2020/2021 учебном году.

Авторы курса: Щуров Илья Валерьевич, Тамбовцева Алла Андреевна

Лекции и семинары ведет: Тамбовцева Алла Андреевна

Правила игры

  • Формула оценки: 0.4 * ДЗ + 0.2 * Онлайн + 0.4 * Проект.
  • Сдача домашних заданий с опозданием допускается, но со штрафом: за задержку в пределах часа – 15% от полученной оценки, в пределах суток – 30%, в пределах двух дней – 50%.
  • Курс читается с использованием онлайн-курсов на платформе DataCamp. Бесплатный доступ к платформе студентам предоставляется.

Программное обеспечение

Перед занятиями необходимо установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также среду для работы Jupyter Notebook. Также есть возможность работать в Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail). Но в долгосрочной перспективе предпочтительнее установить Anaconda.

Материалы занятий

10 февраля Видеозапись

Тема 1. Введение в Python и Jupyter Notebook

Тема 2. Типы данных в Python. Ввод и вывод.

17 февраля Видеозапись

Тема 3. Списки и цикл for. Методы на строках.

24 февраля Видеозапись

Тема 4. Проверка условий и условные конструкции. Цикл while.

Тема 5*. Структуры данных в Python: кортежи, множества, словари.

3 марта Видеозапись

Тема 6. Функции в Python.

10 марта Видеозапись

Тема 7. Работа с файлами. Массивы NumPy и датафреймы pandas.

17 марта Видеозапись

Тема 7. Работа с файлами. Массивы NumPy и датафреймы pandas.

24 марта Видеозапись

Тема 8. Визуализация и разведывательный анализ данных.

7 апреля Видеозапись

Тема 9. Парсинг HTML-файлов и управление браузером с Selenium.

Дополнительные материалы

Библиотека SymPy для символьных вычислений

Введение в SymPy: часть 1 (sympy-1.ipynb). Введение в SymPy: часть 2 (sympy-2.ipynb). Задачи по SymPy (sympy-problems.ipynb). Официальная документация SymPy.

Работа с текстом в Python

Библиотека pymorphy2 (морфологический анализатор). Библиотека pymystem3 (предобработка текста). Тьюториал для построения облака слов (word cloud).

Объекты и классы в Python

Конспект по классам, материалы по классам от W3schools.

Статистика и анализ данных в Python

Материалы по статистическим тестам и линейным регрессиям в Python.

Домашние задания и online

Домашнее задание Ссылка Дедлайн
Online 1 DataCamp: глава Python Lists 17 февраля 18:10
Online 2 DataCamp: глава Fundamental data types 24 февраля 18:10
Домашнее задание 1 задание, hw01.ipynb, сдавать на Dropbox 28 февраля 23:59
Online 3 DataCamp: глава Dictionaries - the root of Python 5 марта 23:59
Online 4 DataCamp: глава Default arguments, variable-length arguments and scope 10 марта 18:10
Домашнее задание 2 задание, hw02.ipynb, сдавать на Dropbox 15 марта 23:59
Online 5 DataCamp: глава NumPy 18 марта 18:10
Домашнее задание 3 задание, hw03.ipynb, сдавать на Dropbox 30 апреля 23:59
Online 6 DataCamp: глава Advanced indexing 7 мая 23:59
Online 7 DataCamp: глава Rearranging and reshaping data 7 мая 23:59