Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 33: Строка 33:
  
 
* Практикум 2 (читать, скачать), решения практикума (читать, скачать).
 
* Практикум 2 (читать, скачать), решения практикума (читать, скачать).
 +
 +
==Домашние задания==
 +
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Домашнее задание !! Файл !! Дедлайн
 +
|-
 +
| [https://github.com/allatambov/WebScrape23/blob/main/psy-hw01.ipynb Домашнее задание 1]|| [https://www.dropbox.com/s/jpie1wyrwjzj1xu/psy-hw01.ipynb?dl=0 ipynb] || 17.01 23:59
 +
|-
 +
| Домашнее задание 2|| ipynb ||
 +
|-
 +
| Домашнее задание 3|| ipynb ||
 +
|-
 +
| Домашнее задание 4|| ipynb ||
 +
|-
 +
| Домашнее задание 5|| ipynb ||
 +
|}

Версия 20:56, 10 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.
  • 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, она бесплатна, но для работы нужен аккаунт Gmail.

Для практики

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), Python Data Science Toolbox (Part 2), Data Manipulation with pandas.

Если хочется освежить в памяти разные сведения о конструкциях и структурах в Python, можно почитать материалы курса Python для сбора и анализа данных.

Материалы курса

Язык HTML и его особенности. Знакомство с BeautifulSoup (10 января)

Дополнительно

Парсинг HTML-файлов с BeautifulSoup (17 января)

  • Практикум 2 (читать, скачать), решения практикума (читать, скачать).

Домашние задания

Домашнее задание Файл Дедлайн
Домашнее задание 1 ipynb 17.01 23:59
Домашнее задание 2 ipynb
Домашнее задание 3 ipynb
Домашнее задание 4 ipynb
Домашнее задание 5 ipynb
Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2022-23/index.php?title=Web-scraping:_сбор_данных_из_баз_данных_и_интернет-источников&oldid=510