Программирование для всех (основы работы с Python): различия между версиями
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 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
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.
16 сентября [Видеозапись]
Тема 2. Типы данных в Python. Ввод и вывод.
- Типы переменных, ввод и вывод в Python (конспект, input-output.ipynb). Pythontutor: ввод и вывод.
- Форматирование строк (конспект, str-formatting.ipynb).
- Практические задания: задания, problems-02.ipynb.
Тема 3. Списки и цикл for.
Основное:
- Частично изучается на DataCamp (глава Python Lists).
- Списки и цикл for: введение (конспект, lists-for.ipynb). Pythontutor: списки, цикл for.
- Списки: методы на списках. (конспект, lists-2.ipynb).
- Практические задания: задания, problems03.ipynb
Дополнительное:
- Генераторы списков и enumerate() (конспект, more-lists.ipynb).
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
- 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