Программирование для всех (основы работы с Python): различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 42: | Строка 42: | ||
* 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]. | * 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.''' | + | '''Тема 3. Списки и цикл for. Методы на строках.''' |
Основное: | Основное: | ||
| − | * Частично изучается на DataCamp (глава Python Lists). | + | * Частично изучается на DataCamp (глава Python Lists, глава Functions and Packages). |
* 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 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]. | ||
| + | * Методы .split() и .join(): [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/split-join.ipynb конспект], [https://www.dropbox.com/s/gmn2mlqqillhg5k/split-join.ipynb?dl=0 split-join.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], [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]. | * 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]. | ||
Версия 00:48, 30 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, решения, problems-02-solutions.ipynb.
Тема 3. Списки и цикл for. Методы на строках.
Основное:
- Частично изучается на DataCamp (глава Python Lists, глава Functions and Packages).
- Списки и цикл for: введение (конспект, lists-for.ipynb). Pythontutor: списки, цикл for.
- Методы .split() и .join(): конспект, split-join.ipynb.
- Практические задания: задания, problems03.ipynb, решения, problems-03-solutions.ipynb.
Дополнительное:
- Списки: методы на списках. (конспект, lists-2.ipynb).
- Генераторы списков и enumerate() (конспект, more-lists.ipynb).
23 сентября Видеозапись
Тема 4. Проверка условий и условные конструкции. Цикл while.
Основное:
- Проверка условий (конспект, conditions.ipynb). Условные конструкции и цикл while (конспект, if-else-while.ipynb).
- Pythontutor: условия. Pythontutor: цикл while.
- Практические задания: условные конструкции и цикл while (задания, problems04.ipynb), решения.
Дополнительное:
Сравнение continue и pass (статья).
Тема 5*. Структуры данных в Python: кортежи, множества, словари.
- Тема изучается на DataCamp.
- Вспомогательные лекции: кортежи (конспект, tuples.ipynb), словари (конспект, dicts.ipynb), множества (конспект).
- Примеры задач на словари с решениями (конспект, файл).
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 |
| Домашнее задание 4: глава Writing your own functions | 30.09 14:40 | – | DataCamp | DataCamp |
| Домашнее задание 5: глава Dictionaries – the root of Python | 30.09 14:40 | – | DataCamp | DataCamp |
| Домашнее задание 6: глава Default arguments, variable-length arguments and scope | 07.10 14:40 | – | DataCamp | DataCamp |
| Домашнее задание 7 | 07.10 23:59 | ipynb | Dropbox | обычное |
| Домашнее задание 8 | 14.10 23:59 | ipynb | Dropbox | обычное |
| Домашнее задание 9: глава Aggregating DataFrames | 17.10 23:59 | – | DataCamp | DataCamp |
| Домашнее задание 10: глава Slicing and Indexing DataFrames | 17.10 23:59 | – | DataCamp | DataCamp |
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
