Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
Строка 40: | Строка 40: | ||
* Проверка соответствия стандартам оформления кода: [http://pep8online.com/ PEP8 online check]. | * Проверка соответствия стандартам оформления кода: [http://pep8online.com/ PEP8 online check]. | ||
− | === Списки и цикл for. | + | === Списки и цикл for. Методы на строках. (15 или 18 февраля) === |
+ | * Видеозапись занятий: [https://www.dropbox.com/sh/qdoeowc7uaok7ta/AAAMMy7x0KOMbjXtQTcZfk28a?dl=0 вторник], пятница. | ||
* Списки и цикл for: введение ([https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-1-raw.ipynb файл]), методы на списках ([https://nbviewer.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/lists-2.ipynb смотреть], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-2.ipynb скачать]). | * Списки и цикл for: введение ([https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-1-raw.ipynb файл]), методы на списках ([https://nbviewer.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/lists-2.ipynb смотреть], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-2.ipynb скачать]). | ||
+ | * Методы .split() и .join() (смотреть, скачать). | ||
+ | * Практикум 2: списки, цикл for, методы на строках ([https://nbviewer.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-seminar02.ipynb смотреть], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/icef-seminar02.ipynb скачать]), решения задач (смотреть, скачать). | ||
+ | |||
+ | Дополнительно: | ||
+ | |||
+ | * Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for], [https://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки], [https://pythontutor.ru/lessons/str/ строки]. | ||
+ | * Методы на строках: [https://www.w3schools.com/python/python_ref_string.asp обзор]. | ||
+ | |||
+ | === Генераторы списков. Условные конструкции и цикл while. (22 или 25 февраля) === | ||
+ | |||
* Генераторы списков и enumerate() ([https://allatambov.github.io/icef/seminars/more-lists-raw.ipynb файл]). | * Генераторы списков и enumerate() ([https://allatambov.github.io/icef/seminars/more-lists-raw.ipynb файл]). | ||
− | * | + | * Проверка условий (смотреть, скачать). Условные конструкции и цикл while (смотреть, скачать). |
− | * | + | * Практикум 3: условные конструкции и цикл while (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать). |
+ | |||
+ | === Функции. Кортежи и словари. Работа с файлами JSON. (1 и 4 марта) === | ||
+ | |||
+ | * Функции (смотреть, скачать). Lambda-функции (смотреть, скачать). | ||
+ | * Кортежи и словари (смотреть, скачать). Работа с JSON-файлами (смотреть, скачать). | ||
+ | * Практикум 4: функции и lambda-функции (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать). | ||
+ | * Практикум 5: словари и JSON-файлы (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать). | ||
== Дополнительные материалы == | == Дополнительные материалы == |
Версия 01:13, 16 февраля 2022
Это страница факультатива «Python для сбора и анализа данных», читаемого в МИЭФ в 2021/2022 учебном году.
Авторы курса: Щуров Илья Валерьевич, Тамбовцева Алла Андреевна.
Лекции и семинары ведет: Тамбовцева Алла Андреевна.
Содержание
- 1 Правила игры
- 2 Программное обеспечение
- 3 Материалы занятий
- 3.1 Презентация факультатива и знакомство с Jupyter Notebook (1 февраля)
- 3.2 Переменные и типы данных в Python. Ввод и вывод (8 или 11 февраля)
- 3.3 Списки и цикл for. Методы на строках. (15 или 18 февраля)
- 3.4 Генераторы списков. Условные конструкции и цикл while. (22 или 25 февраля)
- 3.5 Функции. Кортежи и словари. Работа с файлами JSON. (1 и 4 марта)
- 4 Дополнительные материалы
- 5 Домашние задания
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
Презентация факультатива и знакомство с Jupyter Notebook (1 февраля)
- Презентация факультатива: слайды, видеозапись.
- Знакомство со средой Jupyter Notebook. Инструкция по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (смотреть, скачать).
Дополнительно:
- Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.
- LaTeX: ShareLaTeX для желающих, документация на английском, материалы других курсов по LaTeX.
Переменные и типы данных в Python. Ввод и вывод (8 или 11 февраля)
- Видеозапись занятия: вторник, пятница. Just wait, планирую разбить каждое видео на 2 части – пара до перерыва и после.
- Вычисления и переменные в Python (смотреть, скачать). Типы переменных, ввод и вывод в Python (смотреть, скачать).
- Форматирование строк (смотреть, скачать).
- Интерактивные виджеты в Jupyter Notebook: документация ipywidgets.
- Практикум 1: (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать).
Дополнительно:
- Pythontutor: визуализатор кода, вычисления, ввод и вывод.
- Проверка соответствия стандартам оформления кода: PEP8 online check.
Списки и цикл for. Методы на строках. (15 или 18 февраля)
- Видеозапись занятий: вторник, пятница.
- Списки и цикл for: введение (файл), методы на списках (смотреть, скачать).
- Методы .split() и .join() (смотреть, скачать).
- Практикум 2: списки, цикл for, методы на строках (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать).
Дополнительно:
Генераторы списков. Условные конструкции и цикл while. (22 или 25 февраля)
- Генераторы списков и enumerate() (файл).
- Проверка условий (смотреть, скачать). Условные конструкции и цикл while (смотреть, скачать).
- Практикум 3: условные конструкции и цикл while (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать).
Функции. Кортежи и словари. Работа с файлами JSON. (1 и 4 марта)
- Функции (смотреть, скачать). Lambda-функции (смотреть, скачать).
- Кортежи и словари (смотреть, скачать). Работа с JSON-файлами (смотреть, скачать).
- Практикум 4: функции и lambda-функции (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать).
- Практикум 5: словари и JSON-файлы (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать).
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).
Статистика и анализ данных в Python
Материалы по статистическим тестам и линейным регрессиям в Python.
Домашние задания
- Домашние задания типа online выполняются на платформе DataCamp.
- Обычные домашние задания сдаются в системе python.math-hse.info. Познакомиться с системой можно на примере домашнего задания №0.
Домашнее задание | Ссылка | Дедлайн |
---|---|---|
Online 1 | DataCamp: глава Python Lists | 17.02 23:59 |
Домашнее задание 1 |