Программирование для всех (основы работы с Python): различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 34: Строка 34:
 
=== Неделя 2. Списки и массивы в Python (19.09) ===
 
=== Неделя 2. Списки и массивы в Python (19.09) ===
  
TBA
+
* [Видеозапись] занятия, сырой [https://www.dropbox.com/s/y9dezjv3s4pnibs/week02.ipynb?dl=0 ipynb-файл] с занятия.
 +
* Списки и цикл for ([https://nbviewer.org/github/allatambov/PyMs2022/blob/main/lists-for.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/s/sn0l4qaglersdk6/lists-for.ipynb?dl=0 ipynb]). Методы на списках ([https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/lists-2.ipynb читать], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-2.ipynb ipynb]).
 +
* Методы на строках ([https://nbviewer.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/PyProgPerm/lectures/str-methods.ipynb читать], [https://allatambov.github.io/PyProgPerm/lectures/str-methods.ipynb ipynb]).
 +
* Обзор структур данных: кортежи и массивы (читать, ipynb).
 +
* Практикум 2: задания ([https://nbviewer.org/github/allatambov/PyMs2022/blob/main/problems02.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/s/1p0uex8t4f4gq75/problems02.ipynb?dl=0 скачать]), решения ([https://nbviewer.org/github/allatambov/PyMs2022/blob/main/problems02-solutions.ipynb читать], [скачать]).
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==

Версия 16:02, 22 сентября 2022

Дорогие студенты!

Это страница курса по выбору «Программирование для всех (основы работы с Python)», читаемого на программе «Прикладная политология» 1 курса магистратуры в 1 модуле 2022-2023 учебного года.

Семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

  • Формула оценки: Итог = 0.4 * Домашние задания + 0.2 * Тест + 0.4 * Экзамен.
  • План курса по неделям и пояснения по формам контроля можно посмотреть здесь.

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

Неделя 1. Введение в Python (12.09)

Дополнительно:

Неделя 2. Списки и массивы в Python (19.09)

Домашние задания

Сдаются через систему с автоматическими тестами. Для сдачи задания необходимо зарегистрироваться в системе, зайти в нее, скачать ipynb-файл, вписать в него решения, сохранить изменения и загрузить обновленный файл в систему.

Важно! Если скачать файл со страницы курса по ссылке ниже или создать новый файл и просто скопировать в него условия и решения, система не сможет за каждый пройденный тест засчитать баллы, нужен особый формат ячеек, который используется в ipynb-файле с домашним заданием в системе (да, внешне ячейки такого формата не отличаются от обычных).

Домашнее задание Дедлайн Условия
Домашнее задание 1 20.09 23:59 ссылка
Домашнее задание 2
Домашнее задание 3
Домашнее задание 4
Домашнее задание 5
Домашнее задание 6