Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
| Строка 30: | Строка 30: | ||
* Видеозапись занятия: [https://www.dropbox.com/s/5trjrffbpztoqxr/class01-group01.mp4?dl=0 вторник], пятница. | * Видеозапись занятия: [https://www.dropbox.com/s/5trjrffbpztoqxr/class01-group01.mp4?dl=0 вторник], пятница. | ||
| − | * Вычисления и переменные в Python (смотреть, скачать). Типы переменных, ввод и вывод в Python (смотреть, скачать). | + | * Вычисления и переменные в Python ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-variables.ipynb смотреть], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-variables.ipynb скачать]). Типы переменных, ввод и вывод в Python ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-types.ipynb смотреть], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-types.ipynb скачать]). |
| − | * Форматирование строк (смотреть, скачать). | + | * Форматирование строк ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/pydj/seminars/str-formating.ipynb смотреть], [https://allatambov.github.io/pydj/seminars/str-formating.ipynb скачать]). |
| − | * Интерактивные виджеты в Jupyter Notebook | + | * Интерактивные виджеты в Jupyter Notebook: [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html документация] ipywidgets. |
* Практикум 1: ([https://nbviewer.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-problems01.ipynb смотреть], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/icef-problems01.ipynb скачать]), решения задач (смотреть, скачать). | * Практикум 1: ([https://nbviewer.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/icef-problems01.ipynb смотреть], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/icef-problems01.ipynb скачать]), решения задач (смотреть, скачать). | ||
Дополнительно: | Дополнительно: | ||
| − | * Pythontutor: [http://pythontutor.ru/visualizer/ визуализатор] кода, [https://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ вычисления], [ввод и вывод]. | + | * Pythontutor: [http://pythontutor.ru/visualizer/ визуализатор] кода, [https://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ вычисления], [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ ввод и вывод]. |
* Проверка соответствия стандартам оформления кода: [http://pep8online.com/ PEP8 online check]. | * Проверка соответствия стандартам оформления кода: [http://pep8online.com/ PEP8 online check]. | ||
Версия 02:08, 12 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 (смотреть, скачать).
Дополнительно:
- Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.
- LaTeX: ShareLaTeX для желающих, документация на английском, материалы других курсов по LaTeX.
Переменные и типы данных в Python. Ввод и вывод (8 или 11 февраля)
- Видеозапись занятия: вторник, пятница.
- Вычисления и переменные в Python (смотреть, скачать). Типы переменных, ввод и вывод в Python (смотреть, скачать).
- Форматирование строк (смотреть, скачать).
- Интерактивные виджеты в Jupyter Notebook: документация ipywidgets.
- Практикум 1: (смотреть, скачать), решения задач (смотреть, скачать).
Дополнительно:
- Pythontutor: визуализатор кода, вычисления, ввод и вывод.
- Проверка соответствия стандартам оформления кода: PEP8 online check.
Дополнительные материалы
Библиотека SymPy для символьных вычислений
Введение в SymPy: часть 1 (sympy-1.ipynb). Введение в SymPy: часть 2 (sympy-2.ipynb). Задачи по SymPy (sympy-problems.ipynb). Официальная документация SymPy.
Работа с текстом в Python
Библиотека pymorphy2 (морфологический анализатор). Библиотека pymystem3 (предобработка текста). Тьюториал для построения облака слов (word cloud).
Статистика и анализ данных в Python
Материалы по статистическим тестам и линейным регрессиям в Python.
Домашние задания
- Домашние задания типа online выполняются на платформе DataCamp.
- Обычные домашние задания сдаются в системе python.math-hse.info. Познакомиться с системой можно на примере домашнего задания №0.
| Домашнее задание | Ссылка | Дедлайн |
|---|---|---|
| Online 1 | DataCamp: глава Python Lists | 17.02 23:59 |
| Домашнее задание 1 |
