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

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
(не показано 9 промежуточных версий этого же участника)
Строка 33: Строка 33:
 
* Markdown и Jupyter: [https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/markd-jupyter.html больше] про Markdown, интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter.
 
* Markdown и Jupyter: [https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/markd-jupyter.html больше] про Markdown, интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter.
 
* LaTeX: [https://ru.sharelatex.com/ ShareLaTeX] для желающих, [https://www.overleaf.com/learn документация] на английском, [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX.
 
* LaTeX: [https://ru.sharelatex.com/ ShareLaTeX] для желающих, [https://www.overleaf.com/learn документация] на английском, [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX.
 +
 +
=== 16 сентября [https://www.dropbox.com/sh/ythwvhwj93t6lkc/AABGLcvvwUxRlncjCu0j7dRqa?dl=0 Видеозапись] ===
 +
 +
'''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], [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], [https://www.dropbox.com/s/ubeg3ep1nuqqjmz/str-formating.ipynb?dl=0 str-formatting.ipynb]).
 +
* Практические задания: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll2021/blob/main/problems-02.ipynb задания], [https://www.dropbox.com/s/7pdggwxgn5mi1qx/problems-02.ipynb?dl=0 problems-02.ipynb], [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll2021/blob/main/problems-02-solutions.ipynb решения], [https://www.dropbox.com/s/ywe26y2dzhym3cq/problems-02-solutions.ipynb?dl=0 problems-02-solutions.ipynb].
 +
 +
'''Тема 3. Списки и цикл for.'''
 +
 +
Основное:
 +
 +
* 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], [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].
 +
* 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], [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll2021/blob/main/problems-03-solutions.ipynb решения], [https://www.dropbox.com/s/tph0gwv7drg2fgz/problems-03-solutions.ipynb?dl=0 problems-03-solutions.ipynb].
 +
 +
Дополнительное:
 +
 +
* 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]).
 +
* 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]).
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==
Строка 42: Строка 63:
 
| Домашнее задание 1: глава Python Lists|| 16.09 14:40 || – || [https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science DataCamp] || DataCamp
 
| Домашнее задание 1: глава Python Lists|| 16.09 14:40 || – || [https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science DataCamp] || DataCamp
 
|-
 
|-
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/hw/homework01.ipynb Домашнее задание 2] || 24.09 23:59 || [https://www.dropbox.com/s/igvbyn0029kp8c7/homework01.ipynb?dl=0 ipynb] || [https://www.dropbox.com/request/2vU4GWy8HJAk1t9mOIfP Dropbox] || обычное
+
| [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/hw/homework01.ipynb Домашнее задание 2] || 23.09 23:59 || [https://www.dropbox.com/s/igvbyn0029kp8c7/homework01.ipynb?dl=0 ipynb] || [https://www.dropbox.com/request/2vU4GWy8HJAk1t9mOIfP Dropbox] || обычное
 
+
|-
 +
| Домашнее задание 3: глава Functions and Packages || 23.09 14:40 || – || [https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science DataCamp] || DataCamp
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}
Строка 49: Строка 71:
 
== Дополнительные материалы ==
 
== Дополнительные материалы ==
  
=== Визуализация ===
+
'''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 77:
 
* 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 ===
+
'''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 88:
 
* 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 ===
+
'''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 94:
 
* 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 ===
+
'''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 105:
 
* 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 ===
+
'''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 03:18, 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
Домашнее задание 3: глава Functions and Packages 23.09 14:40 DataCamp DataCamp

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