Программирование для всех (основы работы с Python): различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 38: Строка 38:
 
'''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 ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/input-output.ipynb конспект], input-output.ipynb). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ ввод и вывод].
+
* Типы переменных, ввод и вывод в Python ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/input-output.ipynb конспект], [https://www.dropbox.com/s/ldckrtt3xun8684/input-output.ipynb?dl=0 input-output.ipynb]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ ввод и вывод].
* Форматирование строк ([https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/1-introduction/str-formating.ipynb конспект], str-formatting.ipynb).
+
* Форматирование строк ([https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/1-introduction/str-formating.ipynb конспект], [https://www.dropbox.com/s/ubeg3ep1nuqqjmz/str-formating.ipynb?dl=0 str-formatting.ipynb]).
 
* Практические задания: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/problems-02.ipynb задания], [https://www.dropbox.com/s/7pdggwxgn5mi1qx/problems-02.ipynb?dl=0 problems-02.ipynb].
 
* Практические задания: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/problems-02.ipynb задания], [https://www.dropbox.com/s/7pdggwxgn5mi1qx/problems-02.ipynb?dl=0 problems-02.ipynb].
  
Строка 47: Строка 47:
  
 
* Частично изучается на DataCamp (глава Python Lists).
 
* Частично изучается на DataCamp (глава Python Lists).
* Списки и цикл for: введение ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/lists-for.ipynb конспект], lists-for.ipynb). Списки: методы на списках. (конспект, 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/PyAll20/blob/master/lists-for.ipynb конспект], [https://www.dropbox.com/s/lco881xpds8l5wc/lists-for.ipynb?dl=0 lists-for.ipynb]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки], [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for].
 +
* 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]).  
 
* Практические задания: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/problems03.ipynb задания], [https://www.dropbox.com/s/ymgi4au2avocoqb/problems-03.ipynb?dl=0 problems03.ipynb]
 
* Практические задания: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/problems03.ipynb задания], [https://www.dropbox.com/s/ymgi4au2avocoqb/problems-03.ipynb?dl=0 problems03.ipynb]
  

Версия 01:50, 18 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

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:

Дополнительное:

16 сентября [Видеозапись]

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

Тема 3. Списки и цикл for.

Основное:

Дополнительное:

Домашние задания

Задание Дедлайн Файл Ссылка для сдачи Тип
Домашнее задание 1: глава Python Lists 16.09 14:40 DataCamp DataCamp
Домашнее задание 2 23.09 23:59 ipynb Dropbox обычное

Дополнительные материалы

Визуализация

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

Дизайн и интерактив

Классы

Объекты и классы в Python: конспект