Основы работы с количественными данными: различия между версиями
(Новая страница: «Дорогие студенты! Это страница обязательного курса '''«Основы работы с количественными...») |
|||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
* Формула оценки: '''Итог = 0.48 * ДЗ + 0.2 * Проверочные работы + 0.32 * Экзамен'''. | * Формула оценки: '''Итог = 0.48 * ДЗ + 0.2 * Проверочные работы + 0.32 * Экзамен'''. | ||
| − | * [https://www.hse.ru/edu/courses/916871049 Программа] курса, организационная [презентация]. | + | * [https://www.hse.ru/edu/courses/916871049 Программа] курса, организационная [https://disk.yandex.ru/i/apxojxtfwRQ6Iw презентация]. |
* Домашние задания, сданные позже дедлайна, оцениваются со штрафом: <br>в пределах часа – 10% от оценки, суток – 30%, недели – 60%. | * Домашние задания, сданные позже дедлайна, оцениваются со штрафом: <br>в пределах часа – 10% от оценки, суток – 30%, недели – 60%. | ||
Версия 16:54, 9 сентября 2024
Дорогие студенты!
Это страница обязательного курса «Основы работы с количественными данными», читаемого на программе
«Коммуникации в государственных структурах и НКО» 1 курса магистратуры в 1 модуле 2024-2025 учебного года.
Занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.
Содержание
Правила игры
- Формула оценки: Итог = 0.48 * ДЗ + 0.2 * Проверочные работы + 0.32 * Экзамен.
- Программа курса, организационная презентация.
- Домашние задания, сданные позже дедлайна, оцениваются со штрафом:
в пределах часа – 10% от оценки, суток – 30%, недели – 60%.
Программное обеспечение
На этом курсе для практической работы с данными мы используем язык Python и среду Jupyter Notebook (или ее облачный аналог Google Colab). Для создания и редактирования файлов в Google Colab ничего устанавливать не нужно, но нужно иметь аккаунт Google (Gmail).
Для работы в Jupyter Notebook на своем компьютере, а не в облачной среде, удобнее всего установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также саму среду Jupyter Notebook.
Материалы
Неделя 1. Шкалы данных. Введение в Python
- Шкалы данных (слайды). Введение в Python (ipynb).
- Практикум 1: переменные и проверка условий (ipynb).
