Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 19: | Строка 19: | ||
=== Презентация факультатива и знакомство с Jupyter Notebook (1 февраля) === | === Презентация факультатива и знакомство с Jupyter Notebook (1 февраля) === | ||
| − | * Презентация факультатива: слайды, видеозапись. | + | * Презентация факультатива: [https://www.dropbox.com/s/84tp6szm93k1365/PyICEF-2022-presentation.pdf?dl=0 слайды], [https://www.dropbox.com/s/w9ibopr43a20ntm/Python_presentation_recording.mp4?dl=0 видеозапись]. |
* Знакомство со средой Jupyter Notebook. [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf Инструкция] по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb конспект], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb intro-jupyter.ipynb]). | * Знакомство со средой Jupyter Notebook. [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf Инструкция] по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb конспект], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb intro-jupyter.ipynb]). | ||
Версия 18:47, 1 февраля 2022
Это страница факультатива «Python для сбора и анализа данных», читаемого в МИЭФ в 2021/2022 учебном году.
Авторы курса: Щуров Илья Валерьевич, Тамбовцева Алла Андреевна.
Лекции и семинары ведет: Тамбовцева Алла Андреевна.
Содержание
Правила игры
- Формула оценки: 0.4 * ДЗ + 0.2 * Онлайн + 0.4 * Проект.
- Сдача домашних заданий с опозданием допускается, но со штрафом: за задержку в пределах часа – 15% от полученной оценки, в пределах суток – 30%, в пределах двух дней – 50%.
- Курс читается с использованием онлайн-курсов на платформе DataCamp. Бесплатный доступ к платформе студентам предоставляется.
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 занятий
Презентация факультатива и знакомство с Jupyter Notebook (1 февраля)
- Презентация факультатива: слайды, видеозапись.
- Знакомство со средой Jupyter Notebook. Инструкция по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (конспект, intro-jupyter.ipynb).
Дополнительно:
- Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.
- LaTeX: ShareLaTeX для желающих, документация на английском, материалы других курсов по LaTeX.
