Программирование на Python: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 99: Строка 99:
 
* Массивы и датафреймы pandas: введение ([https://github.com/allatambov/PyPerm23/blob/main/arrays-pandas.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/s/qqfyg2fe9div3gv/arrays-pandas.ipynb?dl=0 ipynb]).
 
* Массивы и датафреймы pandas: введение ([https://github.com/allatambov/PyPerm23/blob/main/arrays-pandas.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/s/qqfyg2fe9div3gv/arrays-pandas.ipynb?dl=0 ipynb]).
 
* Операции с датафреймами pandas ([https://github.com/allatambov/PyPerm23/blob/main/pandas-intro.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/s/3m7v3og93r26kgc/pandas-intro.ipynb?dl=0 ipynb]), файл [https://www.dropbox.com/s/4hjm5mp2wl0bjfo/Salaries.csv?dl=0 Salaries.csv].
 
* Операции с датафреймами pandas ([https://github.com/allatambov/PyPerm23/blob/main/pandas-intro.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/s/3m7v3og93r26kgc/pandas-intro.ipynb?dl=0 ipynb]), файл [https://www.dropbox.com/s/4hjm5mp2wl0bjfo/Salaries.csv?dl=0 Salaries.csv].
 +
 +
Дополнительно:
 +
 +
* Pandas, scipy и проверка гипотез [https://nbviewer.org/github/allatambov/TWIMC3/blob/main/twimc-data04.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/s/3035ulpzp6ed800/twimc-data04.ipynb?dl=0 ipynb], файл [https://www.dropbox.com/scl/fi/djl5fapjgypduvwciawya/NPK.xlsx?dl=0&rlkey=ycr8lu7egau0wl1djes1vk3sk NPK.xlsx].
  
 
=== Более продвинутые примеры парсинга и работа с API на примере ВКонтакте (3 июня) ===
 
=== Более продвинутые примеры парсинга и работа с API на примере ВКонтакте (3 июня) ===

Версия 11:12, 17 июня 2023

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Программирование на Python», читаемого на программе «Бизнес-информатика» 2 курса бакалавриата в 4 модуле 2022-2023 учебного года.

Занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

Формула оценки: Итог = 0.3 * Контрольная работа + 0.3 * Домашние задания + 0.4 * Экзамен.

  • Контрольная работа состоит из двух частей: теоретической и практической. Теоретическая часть содержит тестовые и открытые вопросы по синтаксису, типам и структурам данных в Python, во время её выполнения нельзя запускать код на компьютере и пользоваться материалами. Практическая часть состоит из задач по программированию, во время её выполнения можно пользоваться любыми открытыми источниками, но нельзя создавать новые вопросы на форумах и подобных ресурсах. Оценка за КР – целое число в 10-балльной шкале.
  • Экзамен проходит в том же формате, что и контрольная работа. Оценка за экзамен – целое число в 10-балльной шкале.
  • Домашние задания представляют собой набор задач по программированию по пройденным темам. Оценка за домашние задания – неокруглённое среднее арифметическое за все домашние задания по курсу.

При сдаче домашнего задания позже указанного срока предусмотрены штрафы. Опоздание в пределах часа ведёт к штрафу 10% от полученной оценки, в пределах суток – к штрафу 30%, в пределах недели – к штрафу 70%.

Программное обеспечение

На курсе мы будем работать в двух средах: Jupyter Notebook и PyCharm. Jupyter Notebook мы будем активно использовать в начале курса, плюс, эта среда будет нужна для сдачи домашних заданий через систему с автоматическими тестами для проверки.

Jupyter Notebook – продукт проекта Jupyter, более простая среда для знакомства с языком, часто используется в дата-аналитике и машинном обучении, позволяет создавать красиво оформленные файлы с кодом, текстом и графиками (файлы с расширением .ipynb).

Jupyter Notebook можно скачать как отдельно, так и внутри дистрибутива Anaconda, который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных:

  • Если у вас установлен интерпретатор Python и вы знакомы с командой pip install, можно поставить Jupyter Notebook отдельно по этой инструкции.
  • Если вы не знакомы с Python, рекомендуется поставить дистрибутив Anaconda, скачать можно здесь.

Также есть возможность работать в Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail).

PyCharm – профессиональная среда для разработки, работает преимущественно с исполняемыми файлами, содержащими программы на Python (файлы с расширением .py). PyCharm в бесплатной версии Community умеет открывать ipynb-файлы, созданные в Jupyter Notebook, но только режиме чтения, редактировать их нельзя. Скачать можно здесь, достаточно версии Community.

Материалы занятий

Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод. (8 апреля)

Дополнительно:

Списки и кортежи. Цикл for. Строки и методы на строках. (15 апреля)

Дополнительно:

Условные конструкции и цикл while. Работа с текстовыми файлами. (22 апреля)

Дополнительно:

Множества и словари (29 апреля)

Дополнительно:

Введение в парсинг с BeautifulSoup (13 мая)

Функции в Python. Lambda-функции (20 мая)

Массивы NumPy и датафреймы Pandas (27 мая)

Дополнительно:

Более продвинутые примеры парсинга и работа с API на примере ВКонтакте (3 июня)

Более продвинутые примеры парсинга и библиотека Selenium (10 июня)

Дополнительно:

Домашние задания

  • Домашние задания сдаются через систему python.math-info.
Домашнее задание Дедлайн
Домашнее задание 1 15 апреля 23:59
Домашнее задание 2 25 апреля 23:59
Домашнее задание 3, файл pesem.txt 2 мая 23:59
Домашнее задание 4 14 мая 23:59
Домашнее задание 5 6 июня 23:59
Домашнее задание 6 10 июня 23:59
Домашнее задание 7* 22 июня 23:59
Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2022-23/index.php?title=Программирование_на_Python&oldid=912