Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 6: Строка 6:
  
 
* Формула оценки: '''0.6 × ДЗ + 0.4 × Экзамен'''.
 
* Формула оценки: '''0.6 × ДЗ + 0.4 × Экзамен'''.
 +
* Домашние задания, сданные после срока, оцениваются с использованием понижающих коэффициентов: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%. Домашние задания, сданные через неделю после указанного срока и позже, не принимаются и не оцениваются.
 
* [https://www.hse.ru/edu/courses/470884252 Программа] курса.
 
* [https://www.hse.ru/edu/courses/470884252 Программа] курса.
 +
 +
==Среда для работы==
 +
 +
На данном курсе мы используем язык Python версии не ниже 3.5 и среду Jupyter Notebook. Скачать дистрибутив Anaconda, который установит интерпретатор Python, среду Jupyter Notebook и основные библиотеки для работы с данными, можно [https://www.anaconda.com/products/individual здесь]. Если вы никогда не работали в Jupyter Notebook, предлагаем посмотреть небольшое [https://www.dropbox.com/s/9zku0zb6ttq71f5/intro-jupyter.mp4?dl=0 видео] и почитать [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf инструкцию].
 +
 +
Если вы имеете мало опыта работы с Python, рекомендуем обратиться к следующим курсам на DataCamp (бесплатный доступ предоставлен всем слушателям этого курса): [https://app.datacamp.com/learn/courses/intro-to-python-for-data-science Introduction to Python], [https://app.datacamp.com/learn/courses/python-data-science-toolbox-part-1 Python Data Science Toolbox (Part 1)] и [https://app.datacamp.com/learn/courses/python-data-science-toolbox-part-2 Python Data Science Toolbox (Part 2)].
  
 
==Материалы==
 
==Материалы==
Строка 35: Строка 42:
  
 
==Домашние задания==
 
==Домашние задания==
 +
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Задание !! Дедлайн !! Файл с заданием
 +
|-
 +
| Домашнее задание 1 || TBA ||
 +
|-
 +
| Домашнее задание 2 || TBA ||
 +
|-
 +
| Домашнее задание 3 || TBA ||
 +
|}

Версия 03:32, 4 февраля 2022

Это страница обязательного курса «Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников», читаемого на программе «Психология» 4 курса бакалавриата в 2021/2022 учебном году.

Преподаватель: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

  • Формула оценки: 0.6 × ДЗ + 0.4 × Экзамен.
  • Домашние задания, сданные после срока, оцениваются с использованием понижающих коэффициентов: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%. Домашние задания, сданные через неделю после указанного срока и позже, не принимаются и не оцениваются.
  • Программа курса.

Среда для работы

На данном курсе мы используем язык Python версии не ниже 3.5 и среду Jupyter Notebook. Скачать дистрибутив Anaconda, который установит интерпретатор Python, среду Jupyter Notebook и основные библиотеки для работы с данными, можно здесь. Если вы никогда не работали в Jupyter Notebook, предлагаем посмотреть небольшое видео и почитать инструкцию.

Если вы имеете мало опыта работы с Python, рекомендуем обратиться к следующим курсам на DataCamp (бесплатный доступ предоставлен всем слушателям этого курса): Introduction to Python, Python Data Science Toolbox (Part 1) и Python Data Science Toolbox (Part 2).

Материалы

27 января. Введение в web-scraping. Язык HTML и его особенности.

Дополнительно

3 февраля. Структуры данных в Python: списки, кортежи, словари.

Дополнительно

Домашние задания

Задание Дедлайн Файл с заданием
Домашнее задание 1 TBA
Домашнее задание 2 TBA
Домашнее задание 3 TBA
Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2021-22/index.php?title=Web-scraping:_сбор_данных_из_баз_данных_и_интернет-источников&oldid=469