Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 19: | Строка 19: | ||
'''Тема 1. Введение в Python и Jupyter Notebook''' | '''Тема 1. Введение в Python и Jupyter Notebook''' | ||
| − | * [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf Инструкция] по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (intro-jupyter.ipynb). | + | * [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf Инструкция] по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb конспект], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb intro-jupyter.ipynb]). |
| − | * Вычисления и переменные в Python (intro-variables.ipynb). | + | * Вычисления и переменные в Python ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-variables.ipynb конспект], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-variables.ipynb intro-variables.ipynb]). |
* Pythontutor: [http://pythontutor.ru/visualizer/ визуализатор] кода, [https://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ вычисления]. | * Pythontutor: [http://pythontutor.ru/visualizer/ визуализатор] кода, [https://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ вычисления]. | ||
* Markdown и Jupyter: [https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/markd-jupyter.html больше] про Markdown, интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter. | * Markdown и Jupyter: [https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/markd-jupyter.html больше] про Markdown, интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter. | ||
| − | * LaTeX: [https://ru.sharelatex.com/ ShareLaTeX] для желающих, документация на английском, [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX. | + | * LaTeX: [https://ru.sharelatex.com/ ShareLaTeX] для желающих, [https://www.overleaf.com/learn документация] на английском, [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX. |
| − | '''Тема 2. Типы данных в Python. Ввод и вывод | + | '''Тема 2. Типы данных в Python. Ввод и вывод.''' |
| − | * Типы переменных, ввод и вывод в Python (intro-types.ipynb | + | * Типы переменных, ввод и вывод в Python ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-types.ipynb конспект], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-types.ipynb intro-types.ipynb]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ ввод и вывод]. |
* Семинар 1: ввод-вывод и приведение типов ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-seminar01.ipynb icef-seminar01.ipynb]), решения (icef-seminar01-solutions.ipynb). | * Семинар 1: ввод-вывод и приведение типов ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-seminar01.ipynb icef-seminar01.ipynb]), решения (icef-seminar01-solutions.ipynb). | ||
Версия 22:01, 10 февраля 2021
Это страница факультатива «Python для сбора и анализа данных», читаемого в МИЭФ в 2020/2021 учебном году.
Лекции и семинары ведет: Тамбовцева Алла Андреевна
Содержание
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
- Инструкция по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (конспект, intro-jupyter.ipynb).
- Вычисления и переменные в Python (конспект, intro-variables.ipynb).
- Pythontutor: визуализатор кода, вычисления.
- Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.
- LaTeX: ShareLaTeX для желающих, документация на английском, материалы других курсов по LaTeX.
Тема 2. Типы данных в Python. Ввод и вывод.
- Типы переменных, ввод и вывод в Python (конспект, intro-types.ipynb). Pythontutor: ввод и вывод.
- Семинар 1: ввод-вывод и приведение типов (icef-seminar01.ipynb), решения (icef-seminar01-solutions.ipynb).
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).
