Программирование для всех (основы работы с Python)

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

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

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

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: задания, problems04.ipynb, решения, problems04-solutions.ipynb

Дополнительное:

Сравнение continue и pass (статья).

Тема 5*. Структуры данных в Python: кортежи, множества, словари.

• Тема изучается на DataCamp (глава Dictionaries - the root of Python).
• Вспомогательные лекции: кортежи (конспект, tuples.ipynb), словари (конспект, dicts.ipynb), множества (конспект).
• Примеры задач на словари с решениями (конспект, файл).

30 сентября

Тема 6. Функции в Python.

Основное:

• Тема изучается на DataCamp (глава Writing your own functions, глава Default arguments, variable-length arguments and scope).
• Вспомогательная лекция: functions. Pythontutor: функции.
• Практические задания: задания, problems05.ipynb, решения, problems05-solutions.ipynb

Дополнительное:

• Lambda-функции: конспект.

Тема 7. Массивы NumPy.

• Массивы NumPy: конспект, numpy-01.ipynb
• Файл firtree.csv, elect.csv.

7 октября

Тема 8. Датафреймы Pandas.

Основное:

• Файлы для работы: firtree.csv, elect.csv.
• Датафреймы Pandas: работа со строками и столбцами таблицы (конспект, pandas-part01.ipynb).
• Датафреймы Pandas: группировка и агрегирование (конспект, pandas-part02.ipynb).

Дополнительное:

• Тьюториалы по pandas.
• Галерея matplotlib.

14 октября

Тема 9. Парсинг HTML файлов с BeautifulSoup.

Основное:

• Парсинг HTML файлов с BeautifulSoup: конспект, web-scrape.ipynb.
• Тьюториалы по HTML: w3schools.com

Дополнительное:

• Документация BeautifulSoup.
• Базовые примеры парсинга с BeautifulSoup.

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	20.10 23:59	–	DataCamp	DataCamp
Домашнее задание 10: глава Slicing and Indexing DataFrames	20.10 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

Классы

Объекты и классы в Python: конспект