Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
Строка 37: | Строка 37: | ||
* 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]). | * 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] по LaTeX. | * LaTeX: [https://www.overleaf.com/ Overleaf], [https://www.overleaf.com/learn документация], [https://github.com/allatambov/Latex материалы] по LaTeX. | ||
+ | |||
+ | === Неделя 1. Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод. === | ||
+ | |||
+ | * Вычисления в Python (читать, ipynb). Переменные и типы данных (читать, ipynb). | ||
+ | * Ввод и вывод, форматирование строк (читать, ipynb). | ||
+ | * Практикум 1 (читать, ipynb). | ||
+ | |||
+ | Дополнительно: | ||
+ | |||
+ | * Pythontutor: [http://pythontutor.ru/visualizer/ визуализатор] кода, [https://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ вычисления], [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ ввод и вывод]. | ||
+ | * Интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter (альтернатива стандартному вводу и не только). | ||
+ | * Стандарты оформления кода Python: [https://peps.python.org/pep-0008/ PEP8]. | ||
+ | * [https://pyprog.pro/python/st_lib/decimal.html Вычисления] с заданной точностью с модулем decimal, официальная документация [https://docs.python.org/3/library/decimal.html decimal]. | ||
+ | * [https://pyprog.pro/python/st_lib/fractions.html Вычисления] с обыкновенными дробями с модулем fractions, официальная документация [https://docs.python.org/3/library/fractions.html fractions]. | ||
+ | * Символьные вычисления с sympy: часть 1 ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/py-icef/blob/master/add/sympy-1.ipynb sympy-1.ipynb]), часть 2 ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/py-icef/blob/master/add/sympy-2.ipynb sympy-2.ipynb]), официальная документация [https://www.sympy.org/en/index.html sympy]. |
Версия 15:51, 9 февраля 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.
Содержание
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:
- 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, example.jpeg).
- Markdown: больше про Markdown, знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (читать, ipynb).
- LaTeX: Overleaf, документация, материалы по LaTeX.
Неделя 1. Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод.
- Вычисления в Python (читать, ipynb). Переменные и типы данных (читать, ipynb).
- Ввод и вывод, форматирование строк (читать, ipynb).
- Практикум 1 (читать, ipynb).
Дополнительно:
- Pythontutor: визуализатор кода, вычисления, ввод и вывод.
- Интерактивные виджеты в Jupyter (альтернатива стандартному вводу и не только).
- Стандарты оформления кода Python: PEP8.
- 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.