Python для сбора и анализа данных: различия между версиями
| Строка 8: | Строка 8: | ||
== Правила игры == | == Правила игры == | ||
| − | * Организационная презентация. | + | * Организационная [https://www.dropbox.com/scl/fi/c7hc6ivlk9mj3b4wh30oi/00.pdf?rlkey=bmjedpkpuzijylnic6zcio12t&dl=0 презентация]. |
* Формула оценки: '''0.2 * Домашние задания + 0.3 * Лабораторные работы + 0.2 * Тест + 0.3 * Экзамен'''. | * Формула оценки: '''0.2 * Домашние задания + 0.3 * Лабораторные работы + 0.2 * Тест + 0.3 * Экзамен'''. | ||
* Дедлайны у лабораторных работ жёсткие и не переносятся. | * Дедлайны у лабораторных работ жёсткие и не переносятся. | ||
Версия 15:47, 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.
