Python для сбора и анализа данных: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 18: Строка 18:
 
===Занятие 00. Презентация факультатива и знакомство с Jupyter Notebook (1 февраля) ===  
 
===Занятие 00. Презентация факультатива и знакомство с Jupyter Notebook (1 февраля) ===  
  
−
* Презентация факультатива: [https://www.dropbox.com/s/jdht64vg00x05hw/PyICEF-2023.pdf?dl=0 слайды], [видео].
+
* Презентация факультатива: [https://www.dropbox.com/s/jdht64vg00x05hw/PyICEF-2023.pdf?dl=0 слайды], [https://www.dropbox.com/s/etz01hmi42ihav2/Python_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B7%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%B0_dd01Feb23.mp4?dl=0 видео].
 
* [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf Инструкция] по работе с Jupyter Notebook. Jupyter Notebook и Markdown ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb читать], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb ipynb]).
 
* [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf Инструкция] по работе с Jupyter Notebook. Jupyter Notebook и Markdown ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb читать], [http://allatambov.github.io/icef/seminars/intro-jupyter.ipynb ipynb]).
  

Версия 03:12, 15 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.

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)

Дополнительно:

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 (читать, ipynb). 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.
Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2022-23/index.php?title=Python_для_сбора_и_анализа_данных&oldid=617