Основы работы с количественными данными: различия между версиями
| Строка 21: | Строка 21: | ||
=== Неделя 1. Шкалы данных. Введение в Python === | === Неделя 1. Шкалы данных. Введение в Python === | ||
| − | * Шкалы данных (слайды). Введение в Python (ipynb). | + | * Шкалы данных ([https://disk.yandex.ru/i/H1ewYczPS8S8UQ слайды]). Введение в Python ([https://github.com/allatambov/QuantDat24/blob/main/qd-01-intro-python.ipynb ipynb]). |
| − | * Практикум 1: переменные и проверка условий ([https://github.com/allatambov/QuantDat24/blob/main/qd-practice01.ipynb ipynb]). | + | * Практикум 1: переменные и проверка условий ([https://github.com/allatambov/QuantDat24/blob/main/qd-practice01.ipynb ipynb]), решения ([https://github.com/allatambov/QuantDat24/blob/main/qd-practice01-solutions.ipynb ipynb]). |
Версия 23:01, 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.
