Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
(Новая страница: «Это страница практикума '''«Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников»''', чи...») |
|||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
==Материалы курса== | ==Материалы курса== | ||
| − | ===Язык HTML и его особенности. Знакомство с BeautifulSoup | + | ===Неделя 0. Подготовка к работе. Напоминания про Python и Jupyter Notebook=== |
| + | |||
| + | Для подготовки к работе на курсе можно ознакомиться со следующими материалами [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=133389 онлайн-курса]: | ||
| + | |||
| + | * [https://edu.hse.ru/mod/page/view.php?id=502433 Видео. Подготовка рабочего места], [https://edu.hse.ru/mod/page/view.php?id=502434 инструкция по открытию файлов в Jupyter Notebook]. | ||
| + | * [https://edu.hse.ru/mod/page/view.php?id=502436 Видео. Первая программа], [https://edu.hse.ru/mod/quiz/view.php?id=502439 задачи для тренировки]. | ||
| + | |||
| + | А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab: | ||
| + | |||
| + | * Запуск Jupyter без Anaconda Navigator ([https://www.dropbox.com/scl/fi/4095f565oudw2pq1hatrp/_-Jupyter.pdf?rlkey=6kucyfzj9uuy5ovrjnrkabt5z&dl=0 инструкция]). | ||
| + | * Работа в Jupyter Notebook ([https://www.dropbox.com/scl/fi/v3wdgps9wjvrtamo08y66/jupyter-interface.mov?rlkey=xwsut0nxs4hjmdsz8vnnqvxfz&dl=0 видео]), работа в Google Colab ([https://www.dropbox.com/scl/fi/znirgzjrnawtjgta5dvfb/colab-interface.mp4?rlkey=nqbloavs7p3p6swraejl9sskw&dl=0 видео]). | ||
| + | |||
| + | Дополнительно: | ||
| + | |||
| + | * Набор текста в Jupyter ([https://www.dropbox.com/scl/fi/t62c0jxvqrfro1tbxg12t/text-markdown.mp4?rlkey=p0kjc3qeoh4bv6kk8jqhj9pfo&dl=0 видео], [https://www.dropbox.com/scl/fi/vdmpj2ws1axbs832r5cj3/00-intro.ipynb?rlkey=3d8zwm94xjbo8lew2ox8vonj6&dl=0 ipynb]). | ||
| + | * Markdown: [https://gist.github.com/Jekins/2bf2d0638163f1294637 больше] про Markdown, знакомство с 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]). | ||
| + | * LaTeX: [https://www.overleaf.com/ Overleaf], [https://www.overleaf.com/learn документация], [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX. | ||
| + | |||
| + | ===Неделя 1. Язык HTML и его особенности. Знакомство с BeautifulSoup=== | ||
* Язык HTML и его особенности: [https://www.dropbox.com/s/igzv6fb0l5fd5dz/Intro_HTML.pdf?dl=0 слайды], [https://codepen.io/allatambov/pen/QWOwJmN файл] на codepen. | * Язык HTML и его особенности: [https://www.dropbox.com/s/igzv6fb0l5fd5dz/Intro_HTML.pdf?dl=0 слайды], [https://codepen.io/allatambov/pen/QWOwJmN файл] на codepen. | ||
* Практикум 1.1 ([читать], [скачать]). | * Практикум 1.1 ([читать], [скачать]). | ||
| − | * Практикум 2 | + | * Практикум 1.2 ([читать], [скачать]). |
'''Дополнительно''' | '''Дополнительно''' | ||
Версия 08:40, 19 января 2024
Это страница практикума «Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников», читаемого на программе «Психология» в 2023/2024 учебном году.
Практические занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.
Содержание
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.
Материалы курса
Неделя 0. Подготовка к работе. Напоминания про Python и Jupyter Notebook
Для подготовки к работе на курсе можно ознакомиться со следующими материалами онлайн-курса:
- Видео. Подготовка рабочего места, инструкция по открытию файлов в Jupyter Notebook.
- Видео. Первая программа, задачи для тренировки.
А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:
- Запуск Jupyter без Anaconda Navigator (инструкция).
- Работа в Jupyter Notebook (видео), работа в Google Colab (видео).
Дополнительно:
- Набор текста в Jupyter (видео, ipynb).
- Markdown: больше про Markdown, знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (читать, ipynb).
- LaTeX: Overleaf, документация, материалы других курсов по LaTeX.
Неделя 1. Язык HTML и его особенности. Знакомство с BeautifulSoup
- Язык HTML и его особенности: слайды, файл на codepen.
- Практикум 1.1 ([читать], [скачать]).
- Практикум 1.2 ([читать], [скачать]).
Дополнительно
