НИС Основы анализа данных в Python: различия между версиями
(Новая страница: «Дорогие студенты! Это страница курса '''НИС «Основы анализа данных в Python»''', читаемого в 3...») |
|||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
== Правила игры == | == Правила игры == | ||
| − | * [https://www.hse.ru/edu/courses/927218296 Программа] курса, организационная презентация. | + | * [https://www.hse.ru/edu/courses/927218296 Программа] курса, организационная [https://disk.yandex.ru/d/zquJJdEvkif8DA презентация]. |
* Формула оценки: '''0.15 * Тесты + 0.2 * Практикум + 0.2 * ДЗ + 0.45 * Экзамен'''. | * 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 <br> можно найти [https://www.hse.ru/studyspravka/examsdataculture#internal здесь] в разделе ''Материалы для подготовки'' – ''Анализ данных. Базовый уровень'' (запись на курс в SmartLMS). | * Цель курса – подготовка к независимому экзамену по анализу данных. Демоверсию экзамена и тренировочные варианты <br> можно найти [https://www.hse.ru/studyspravka/examsdataculture#internal здесь] в разделе ''Материалы для подготовки'' – ''Анализ данных. Базовый уровень'' (запись на курс в SmartLMS). | ||
Версия 20:00, 5 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 подготовки – Анализ 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:
- Запуск Jupyter без Anaconda Navigator (инструкция).
- Работа в Jupyter Notebook (видео), отличия Google Colab от Jupyter (видео).
