Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
| Строка 40: | Строка 40: | ||
=== Неделя 1. Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод. === | === Неделя 1. Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод. === | ||
| − | * [https://www.dropbox.com/scl/fo/ | + | * [https://www.dropbox.com/scl/fo/kcdjrvxgc1771ua7uqhu2/h?rlkey=zls1cuagof5v0d668k2xm07yi&dl=0 Видеозаписи] занятия и «сырой» ipynb-файл с занятия. |
* Вычисления в Python, переменные и типы данных ([https://nbviewer.org/github/allatambov/ICEF24/blob/main/01-calculations-variables.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/scl/fi/bgrlqtegkxe13knzy1qjy/01-calculations-variables.ipynb?rlkey=3alq7vk85gqsykl0bbiwk6bv4&dl=0 ipynb]). | * Вычисления в Python, переменные и типы данных ([https://nbviewer.org/github/allatambov/ICEF24/blob/main/01-calculations-variables.ipynb читать], [https://www.dropbox.com/scl/fi/bgrlqtegkxe13knzy1qjy/01-calculations-variables.ipynb?rlkey=3alq7vk85gqsykl0bbiwk6bv4&dl=0 ipynb]). | ||
* Ввод и вывод, форматирование строк, форматирование дат (читать, ipynb). | * Ввод и вывод, форматирование строк, форматирование дат (читать, ipynb). | ||
Версия 02:59, 10 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 для формул и не только: Overleaf, документация, материалы по LaTeX.
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:
- Стандарты оформления кода Python: PEP8.
- Pythontutor: визуализатор кода, вычисления, ввод и вывод.
- Вычисления с заданной точностью с модулем decimal (документация).
- Вычисления с обыкновенными дробями с модулем fractions (документация).
