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

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 49: Строка 49:
 
== 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 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 ===
+
'''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 ===
+
'''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 ===
+
'''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 ===
+
'''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

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:

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

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