НИС Основы анализа данных в Python: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 21: Строка 21:
 
* Запуск Jupyter без Anaconda Navigator ([https://disk.yandex.ru/i/w6yPaRbPcm8yyg инструкция]).  
 
* Запуск Jupyter без Anaconda Navigator ([https://disk.yandex.ru/i/w6yPaRbPcm8yyg инструкция]).  
 
* Работа в Jupyter Notebook ([https://disk.yandex.ru/i/2NYAqowJjmS2SA видео]), отличия Google Colab от Jupyter ([https://disk.yandex.ru/i/cGbacX28YtR08g видео]).
 
* Работа в Jupyter Notebook ([https://disk.yandex.ru/i/2NYAqowJjmS2SA видео]), отличия Google Colab от Jupyter ([https://disk.yandex.ru/i/cGbacX28YtR08g видео]).
 +
 +
== Материалы курса ==
 +
 +
=== Неделя 1. Группировка с pandas ===
 +
 +
* Группировка с pandas (ipynb), данные для работы ([https://disk.yandex.ru/d/e8d-0Kn6loPqTA happiness_b.csv]).
 +
* Тренировочный вариант НЭ ([https://disk.yandex.ru/d/d68hgQqd2WDG6A ссылка], доступен по паролю).

Версия 01:04, 17 января 2025

Дорогие студенты!

Это страница курса НИС «Основы анализа данных в Python», читаемого в 3 модуле 2024-2025 учебного года на ОП «Политология».
Этот курс является продолжением обязательного курса «Основы анализа данных в Python».

Преподаватель: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

  • Программа курса, организационная презентация.
  • Формула оценки: 0.15 * Тесты + 0.2 * Практикум + 0.2 * ДЗ + 0.45 * Экзамен.
  • Цель курса – подготовка к независимому экзамену по анализу данных. Демоверсию экзамена и тренировочные варианты
    можно найти здесь в разделе Материалы для подготовкиАнализ данных. Базовый уровень (запись на курс в SmartLMS).

Программное обеспечение

В рамках этого курса мы будем использовать язык Python и среду разработки Jupyter Notebook.
Также есть возможность работать в аналоге Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab
(для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail).

NB. На независимом экзамене не разрешается использовать облачные ресурсы, включая Google Colab.

Если у вас ничего не установлено или вы успели «удалить весь Python», перед занятиями необходимо
установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь, регистрацию можно пропустить), который
включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации
данных, а также среду для работы Jupyter Notebook. Материалы по работе в Jupyter Notebook и Colab:

Материалы курса

Неделя 1. Группировка с pandas

  • Группировка с pandas (ipynb), данные для работы (happiness_b.csv).
  • Тренировочный вариант НЭ (ссылка, доступен по паролю).