Программирование для всех (основы работы с Python): различия между версиями
Строка 49: | Строка 49: | ||
== Дополнительные материалы == | == Дополнительные материалы == | ||
− | + | '''Визуализация''' | |
* Основы matplotlib с pandas на DataCamp: [https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-data-science-in-python курс] | * Основы matplotlib с pandas на DataCamp: [https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-data-science-in-python курс] | ||
Строка 55: | Строка 55: | ||
* 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] | * 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] | * Проверка статистических гипотез: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/1-scipy-stats.ipynb конспект] | ||
Строка 66: | Строка 66: | ||
* 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] | * 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] | * 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] | ||
Строка 72: | Строка 72: | ||
* Работа с API mos.ru: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/misc/blob/master/mos-API.ipynb конспект] | * 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] | * Создание и запуск файла с расширением .py: [https://www.dropbox.com/s/f0aem22hz8k2f5n/py-files.mov?dl=0 видео] | ||
Строка 83: | Строка 83: | ||
* 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] | * 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] | Объекты и классы в Python: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/pydj/seminars/classes.ipynb конспект] |
Версия 17:27, 10 сентября 2021
Дорогие студенты!
Это страница адаптационного курса «Программирование для всех (основы работы с Python)», читаемого на программе «Прикладная политология» 1 курса магистратуры в 1 модуле 2021-2022 учебного года.
Лекции и семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна
Содержание
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.
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
9 сентября Видеозапись
Тема 1. Введение в Python и Jupyter Notebook
Основное:
- 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.
- Практические задания: задания, problems-01.ipynb, решения, problems-01-solutions.ipynb.
Дополнительное:
- Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.
- LaTeX: ShareLaTeX для желающих, документация на английском, материалы других курсов по LaTeX.
Домашние задания
Задание | Дедлайн | Файл | Ссылка для сдачи | Тип |
---|---|---|---|---|
Домашнее задание 1: глава Python Lists | 16.09 14:40 | – | DataCamp | DataCamp |
Домашнее задание 2 | 24.09 23:59 | ipynb | Dropbox | обычное |
Дополнительные материалы
Визуализация
- Основы matplotlib с pandas на DataCamp: курс
- Matplotlib: тьюториал от DataCamp
- Визуализация с seaborn: конспект, файл Chile.csv
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
- Управление браузером с Selenium: selenium-1, selenium-2, books
- Работа с API ВКонтакте: инструкция по получению доступа, vk-api, vk-add
- Работа с API mos.ru: конспект
Дизайн и интерактив
- Создание и запуск файла с расширением .py: видео
- Оформление виджетов Jupyter Notebook
- Тьюториалы по веб-дизайну от w3schools
- Документация библиотеки dash для интерактивных дэшбордов
- Обзор работы с dash (видео), файл dash1.py
- Редактирование шаблонного кода для виджета с графиками (видео), обновленный файл dash1.py
- Dashboard со своими данными (видео), файл dash2.py
- Dashboard со своими данными и меню для пользователя (видео), файл dash3.py
Классы
Объекты и классы в Python: конспект