Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников: различия между версиями
| Строка 10: | Строка 10: | ||
==Среда для работы== | ==Среда для работы== | ||
| − | На данном курсе мы используем язык Python версии не ниже 3.5 и среду Jupyter Notebook. Скачать дистрибутив Anaconda, который установит интерпретатор Python, среду Jupyter Notebook и основные библиотеки для работы с данными, можно [https://www.anaconda.com/products/individual здесь]. Если вы никогда не работали в Jupyter Notebook, предлагаем посмотреть небольшое [https://www.dropbox.com/s/9zku0zb6ttq71f5/intro-jupyter.mp4?dl=0 видео] и почитать [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf инструкцию]. | + | На данном курсе мы используем язык Python версии не ниже 3.5 и среду Jupyter Notebook. Скачать дистрибутив Anaconda, который установит интерпретатор Python, среду Jupyter Notebook и основные библиотеки для работы с данными, можно [https://www.anaconda.com/products/individual здесь]. Если вы никогда не работали в Jupyter Notebook, предлагаем посмотреть небольшое [https://www.dropbox.com/s/9zku0zb6ttq71f5/intro-jupyter.mp4?dl=0 видео] и почитать [https://allatambov.github.io/icef/seminars/instruction-JN.pdf инструкцию]. В течение первой половины курса вместо Jupyter Notebook можно использовать онлайн-среду [Google Colab], для работы нужен аккаунт Gmail. |
Если вы имеете мало опыта работы с Python, рекомендуем обратиться к следующим курсам на DataCamp (бесплатный доступ предоставлен всем слушателям этого курса): [https://app.datacamp.com/learn/courses/intro-to-python-for-data-science Introduction to Python], [https://app.datacamp.com/learn/courses/python-data-science-toolbox-part-1 Python Data Science Toolbox (Part 1)] и [https://app.datacamp.com/learn/courses/python-data-science-toolbox-part-2 Python Data Science Toolbox (Part 2)]. | Если вы имеете мало опыта работы с Python, рекомендуем обратиться к следующим курсам на DataCamp (бесплатный доступ предоставлен всем слушателям этого курса): [https://app.datacamp.com/learn/courses/intro-to-python-for-data-science Introduction to Python], [https://app.datacamp.com/learn/courses/python-data-science-toolbox-part-1 Python Data Science Toolbox (Part 1)] и [https://app.datacamp.com/learn/courses/python-data-science-toolbox-part-2 Python Data Science Toolbox (Part 2)]. | ||
Версия 00:19, 6 января 2023
Это страница обязательного курса «Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников», читаемого на программе «Психология» 3 курса бакалавриата в 2022/2023 учебном году.
Практические занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.
Правила игры
- Формула оценки: 0.5 × ДЗ + 0.5 × Проект, программа курса, пояснения по оцениванию.
- Домашние задания, сданные после срока, оцениваются с использованием понижающих коэффициентов: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%. Домашние задания, сданные через неделю после указанного срока и позже, не принимаются и не оцениваются.
Среда для работы
На данном курсе мы используем язык Python версии не ниже 3.5 и среду Jupyter Notebook. Скачать дистрибутив Anaconda, который установит интерпретатор Python, среду Jupyter Notebook и основные библиотеки для работы с данными, можно здесь. Если вы никогда не работали в Jupyter Notebook, предлагаем посмотреть небольшое видео и почитать инструкцию. В течение первой половины курса вместо Jupyter Notebook можно использовать онлайн-среду [Google Colab], для работы нужен аккаунт Gmail.
Если вы имеете мало опыта работы с Python, рекомендуем обратиться к следующим курсам на DataCamp (бесплатный доступ предоставлен всем слушателям этого курса): Introduction to Python, Python Data Science Toolbox (Part 1) и Python Data Science Toolbox (Part 2).
