Python для сбора и анализа данных: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 113: Строка 113:
  
 
* Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества], [https://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари].
 
* Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества], [https://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари].
 +
 +
=== Лабораторная работа 3. Функции и lambda-функции ===
 +
 +
Для выполнения лабораторной работы необходимо уметь писать пользовательские функции,<br>
 +
уметь писать lambda-функции и сочетать их с другими функциями Python.
 +
 +
Для этого можно:
 +
 +
* Прослушать материал [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=133389&section=8 темы 8] ''Функции'' (достаточно первого раздела) онлайн-курса «Python как иностранный».
 +
* Прочитать [https://github.com/allatambov/PyPerm23/blob/main/functions-short.ipynb конспект] лекции ''Функции'' (для желающих – более подробная [https://nbviewer.org/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%204.ipynb лекция] И.В.Щурова).
 +
* Прочитать [https://github.com/allatambov/ICEF24/blob/main/lambda-functions.ipynb конспект] по lambda-функциям.
 +
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Лабораторная работа !! Задания !! Дедлайн !! Куда сдавать
 +
|-
 +
| [https://github.com/allatambov/ICEF24/blob/main/lab03.ipynb Лабораторная работа 3] || [https://www.dropbox.com/scl/fi/51zk64h1yi0j9pkz78t7o/lab03.ipynb?rlkey=pok7lx6cmhxifldpj6bmcbevy&dl=0 ipynb] || 11 марта 23:59 || [https://www.dropbox.com/request/rNTY3RT2LDsEtSQqmP2W ссылка] на Dropbox
 +
|-
 +
|}

Версия 12:50, 4 марта 2024

Дорогие студенты!

Это страница курса «Python для сбора и анализа данных», читаемого в МИЭФ в весеннем семестре 2023-2024 учебного года.

Преподаватель: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

  • Организационная презентация.
  • Формула оценки: 0.2 * Домашние задания + 0.3 * Лабораторные работы + 0.2 * Тест + 0.3 * Экзамен.
  • Дедлайны у лабораторных работ жёсткие и не переносятся.
  • Домашние задания, сданные позже дедлайна, оцениваются со штрафом: в пределах часа – 15% от оценки, суток – 30%, двух суток – 50%.
  • Вспомогательный онлайн-курс «Python как иностранный».

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). Подробности по установке и работе – см. ниже в неделе 0.

Материалы и лабораторные работы

Неделя 0. Подготовка к работе. Настройка рабочего места

Для подготовки к работе на курсе можно ознакомиться со следующими материалами онлайн-курса:

А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:

Дополнительно:

Неделя 1. Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод

  • Видеозаписи занятия и «сырой» ipynb-файл с занятия.
  • Вычисления в Python, переменные и типы данных (читать, ipynb).
  • Ввод и вывод, форматирование строк, форматирование дат (читать, ipynb).
  • Практикум 1 (читать, ipynb), решения (читать, ipynb).
  • Интерактивные виджеты в Jupyter (альтернатива стандартному вводу и не только).

Дополнительно:

Лабораторная работа 1. Логические выражения и условные конструкции

Для выполнения лабораторной работы необходимо вспомнить формулировку логических выражений
и конструкцию if-elif-else. Для этого (на выбор) можно:

  • Прослушать материал темы 2 Условия и логические выражения онлайн-курса «Python как иностранный».
  • Прочитать конспект лекции Логические выражения и условные конструкции.
  • Изучить материалы онлайн-учебника Pythontutor.
Лабораторная работа Задания Дедлайн Куда сдавать
Лабораторная работа 1 ipynb 16 февраля 16:20 ссылка на Dropbox

Неделя 2. Строки, кортежи, списки. Цикл for и его аналоги

Дополнительно:

Лабораторная работа 2. Методы на списках и строках

Для выполнения лабораторной работы необходимо понимать устройство методов на разных объектах
и уметь применять основные методы на списках и строках. Для этого (на выбор) можно:

Лабораторная работа Задания Дедлайн Куда сдавать
Лабораторная работа 2 ipynb 1 марта 16:20 ссылка на Dropbox

Неделя 3. Словари и работа с API

  • Видеозаписи занятия и «сырой» ipynb-файл с занятия.
  • Словари (читать, ipynb).
  • Практикум 3.1. Словари и введение в работу с API (читать, ipynb), решения (читать, ipynb).
  • Практикум 3.2. Работа с API ВКонтакте (читать, ipynb), решения (читать, ipynb).

Дополнительно:

Лабораторная работа 3. Функции и lambda-функции

Для выполнения лабораторной работы необходимо уметь писать пользовательские функции,
уметь писать lambda-функции и сочетать их с другими функциями Python.

Для этого можно:

  • Прослушать материал темы 8 Функции (достаточно первого раздела) онлайн-курса «Python как иностранный».
  • Прочитать конспект лекции Функции (для желающих – более подробная лекция И.В.Щурова).
  • Прочитать конспект по lambda-функциям.
Лабораторная работа Задания Дедлайн Куда сдавать
Лабораторная работа 3 ipynb 11 марта 23:59 ссылка на Dropbox