Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
		
		
		
		
		
		
		Перейти к навигации
		Перейти к поиску
		
				
		
		
		
		
		
		
		
	
 (Новая страница: «Это страница факультатива '''«Python для сбора и анализа данных»''', читаемого в МИЭФ в '''2022/2023...»)  | 
				|||
| Строка 25: | Строка 25: | ||
* Markdown и Jupyter: [https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/markd-jupyter.html больше] про Markdown, интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter.  | * Markdown и Jupyter: [https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/markd-jupyter.html больше] про Markdown, интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter.  | ||
* LaTeX: [https://ru.sharelatex.com/ ShareLaTeX] для желающих, [https://www.overleaf.com/learn документация] на английском, [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX.  | * LaTeX: [https://ru.sharelatex.com/ ShareLaTeX] для желающих, [https://www.overleaf.com/learn документация] на английском, [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX.  | ||
| + | |||
| + | === Вычисления и переменные. Типы данных. Ввод и вывод. (14 февраля) ===   | ||
| + | |||
| + | * Практикум 1: [https://www.dropbox.com/s/abaf0dedees50dy/icef-problems01.ipynb?dl=0 ipynb]  | ||
Версия 20:35, 14 февраля 2023
Это страница факультатива «Python для сбора и анализа данных», читаемого в МИЭФ в 2022/2023 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 * Тест + 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%.
 
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.
 - Инструкция по работе с Jupyter Notebook. Jupyter Notebook и Markdown (читать, ipynb).
 
Дополнительно:
- Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.
 - LaTeX: ShareLaTeX для желающих, документация на английском, материалы других курсов по LaTeX.
 
Вычисления и переменные. Типы данных. Ввод и вывод. (14 февраля)
- Практикум 1: ipynb