Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 43: | Строка 43: | ||
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
| − | * Домашние задания сдаются через систему [http://python.math-hse.info/admin/login/?next=%2F python.math-info], видео-инструкция по работе с системой. | + | * Домашние задания сдаются через систему [http://python.math-hse.info/admin/login/?next=%2F python.math-info], [https://www.dropbox.com/s/5o3id5s0hrmi6zt/system-intro.mp4?dl=0 видео-инструкция] по работе с системой. |
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
Версия 20:43, 20 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
Занятие 00. Презентация факультатива и знакомство с Jupyter Notebook (1 февраля)
- Презентация факультатива: слайды, видео.
- 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.
Занятие 01. Вычисления и переменные. Типы данных. Ввод и вывод. (14 и 16 февраля)
- Видеозапись занятия, сырые ipynb-файлы с занятия.
- Вычисления и переменные в Python (читать, ipynb).
- Типы переменных, ввод и вывод в Python. Форматирование строк (читать, ipynb).
- Практикум 1 (читать, ipynb), решения задач (читать, ipynb).
- Интерактивные виджеты в Jupyter Notebook: документация ipywidgets.
Дополнительно:
- Вычисления с заданной точностью с модулем decimal, официальная документация decimal.
- Вычисления с обыкновенными дробями с модулем fractions, официальная документация fractions.
- Символьные вычисления с sympy: часть 1 (sympy-1.ipynb), часть 2 (sympy-2.ipynb), официальная документация sympy.
- Стандарты оформления кода Python: PEP8, проверка соответствия кода стандартам: PEP8 online check.
Домашние задания
- Домашние задания сдаются через систему python.math-info, видео-инструкция по работе с системой.
| Домашнее задание | Дедлайн |
|---|---|
| Домашнее задание 1 | 27.02 23:59 |
| Домашнее задание 2 | |
| Домашнее задание 3 | |
| Домашнее задание 4 | |
| Домашнее задание 5 | |
| Домашнее задание 6 | |
| Домашнее задание 7 | |
| Домашнее задание 8 |
