Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 37: | Строка 37: | ||
* Списки и цикл for: введение ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/lists-1.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-1.ipynb lists-1.ipynb]). Списки: методы на списках. ([https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/lists-2.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-2.ipynb lists-2.ipynb]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки], [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for]. | * Списки и цикл for: введение ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/lists-1.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-1.ipynb lists-1.ipynb]). Списки: методы на списках. ([https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/lists-2.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-2.ipynb lists-2.ipynb]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки], [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for]. | ||
* Генераторы списков и enumerate() ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/more-lists.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/more-lists.ipynb more-lists.ipynb]). | * Генераторы списков и enumerate() ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/more-lists.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/more-lists.ipynb more-lists.ipynb]). | ||
| − | * Методы на строках ([https://www.w3schools.com/python/python_ref_string.asp ссылка]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/str/ строки]. Методы .split() и .join() (split-join.ipynb) | + | * Методы на строках ([https://www.w3schools.com/python/python_ref_string.asp ссылка]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/str/ строки]. Методы .split() и .join() ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/split-join.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/split-join.ipynb split-join.ipynb]). |
* Семинар 2: списки и строки ([https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-seminar02.ipynb задания], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/icef-seminar02.ipynb icef-seminar02.ipynb]), решения ([https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-seminar02-solutions.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/icef-seminar02-solutions.ipynb icef-seminar02-solutions.ipynb]). | * Семинар 2: списки и строки ([https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-seminar02.ipynb задания], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/icef-seminar02.ipynb icef-seminar02.ipynb]), решения ([https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-seminar02-solutions.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/icef-seminar02-solutions.ipynb icef-seminar02-solutions.ipynb]). | ||
Версия 22:56, 24 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.
- Форматирование строк (конспект, str-formatting.ipynb).
- Семинар 1: ввод-вывод и приведение типов (задания, icef-seminar01.ipynb, решения (конспект, icef-seminar01-solutions.ipynb).
17 февраля Видеозапись
Тема 3. Списки и цикл for. Методы на строках.
- Списки и цикл for: введение (конспект, lists-1.ipynb). Списки: методы на списках. (конспект, lists-2.ipynb). Pythontutor: списки, цикл for.
- Генераторы списков и enumerate() (конспект, more-lists.ipynb).
- Методы на строках (ссылка). Pythontutor: строки. Методы .split() и .join() (конспект, split-join.ipynb).
- Семинар 2: списки и строки (задания, icef-seminar02.ipynb), решения (конспект, icef-seminar02-solutions.ipynb).
24 февраля [Видеозапись]
Тема 4. Проверка условий и условные конструкции. Цикл while.
- Проверка условий (конспект, conditions.ipynb). Условные конструкции (конспект, if-else.ipynb). Pythontutor: условия.
- Цикл while (конспект, while.ipynb). Pythontutor: цикл while. Сравнение continue и pass (статья).
- Семинар 3: условные конструкции и цикл while (задания, icef-seminar03.ipynb), решения (icef-seminar03-solution.ipynb). Семинар 3 пока не разбирали.
Тема 5*. Структуры данных в Python: кортежи, множества, словари.
- Тема изучается на DataCamp (задания online 2 и online 3).
- Вспомогательные лекции: кортежи (конспект, tuples.ipynb), словари (конспект, dicts.ipynb), множества (конспект).
- Примеры задач на словари с решениями (конспект, файл).
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).
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 | 3 марта 18:10 |
| Домашнее задание 2 | [задание], [hw02.ipynb], сдавать на [Dropbox] | 9 марта 23:59 |
| Online 4 | DataCamp: глава Default arguments, variable-length arguments and scope | 10 марта 18:10 |
