Анализ данных на Python

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Анализ данных на Python», читаемого на программе «Разработка информационных систем для бизнеса»
2 курса бакалавриата в 4 модуле 2023-2024 учебного года.

Занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

Формула оценки: 0.4 × Лабораторные работы + 0.2 × ДЗ1 + 0.25 × ДЗ2 + 0.15 × ДЗ3.

Пояснения:

  • Лабораторные работы: небольшие домашние задания, обязательные к выполнению к следующему занятию.
    Могут включать задачи на закрепление пройденного материала или задачи, предполагающие самостоятельное
    изучение небольших блоков по основам Python по предложенных материалам (конспекты или видео).
    Всего запланировано 8 лабораторных работ с одинаковым весом.
  • Домашние задания: объёмные домашние задания по итогу нескольких пройденных тем. Представляют собой
    индивидуальные мини-проекты, в которых необходимо поработать с предложенными данными по инструкции
    и проинтерпретировать предложенные результаты.
  • Поздняя сдача лабораторных работ не предусмотрена.
  • Домашние задания, сданные после срока, оцениваются с использованием понижающих коэффициентов:
    опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%.
    Домашние задания, сданные позже, не принимаются и не оцениваются.

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:

А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:

Дополнительно: