Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников: различия между версиями
Строка 17: | Строка 17: | ||
==Материалы курса== | ==Материалы курса== | ||
− | ===Неделя 0 | + | ===Неделя 0. 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]: | Для подготовки к работе на курсе можно ознакомиться со следующими материалами [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=133389 онлайн-курса]: | ||
Строка 51: | Строка 51: | ||
* Практикум 1.2 (читать, скачать). | * Практикум 1.2 (читать, скачать). | ||
* Практикум 2 (продолжение).--> | * Практикум 2 (продолжение).--> | ||
+ | |||
+ | ==Домашние задания== | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" | ||
+ | |- | ||
+ | ! Домашнее задание !! Дедлайн !! Файлы | ||
+ | |- | ||
+ | | Домашнее задание 1 || 26.01 23:59 || ipynb | ||
+ | |- | ||
+ | | Домашнее задание 2 || || ipynb | ||
+ | |- | ||
+ | | Домашнее задание 3 || || ipynb | ||
+ | |- | ||
+ | | Домашнее задание 4 || || ipynb | ||
+ | |- | ||
+ | | Домашнее задание 5 || || ipynb | ||
+ | |- | ||
+ | | Домашнее задание 6 || || ipynb | ||
+ | |- | ||
+ | | Домашнее задание 7 || || ipynb | ||
+ | |} |
Версия 15:33, 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.
- Форма для рассылки.
Среда для работы
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 курса
Неделя 0. 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), решения (читать, скачать).
- Практикум 1.2 (читать, скачать), решения (читать, скачать).
Дополнительно
Домашние задания
Домашнее задание | Дедлайн | Файлы |
---|---|---|
Домашнее задание 1 | 26.01 23:59 | ipynb |
Домашнее задание 2 | ipynb | |
Домашнее задание 3 | ipynb | |
Домашнее задание 4 | ipynb | |
Домашнее задание 5 | ipynb | |
Домашнее задание 6 | ipynb | |
Домашнее задание 7 | ipynb |