Основы работы с количественными данными: различия между версиями
| Строка 16: | Строка 16: | ||
Для работы в Jupyter Notebook на своем компьютере, а не в облачной среде, удобнее всего установить дистрибутив '''Anaconda''' (скачать можно [https://www.anaconda.com/download здесь]), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также саму среду Jupyter Notebook. | Для работы в Jupyter Notebook на своем компьютере, а не в облачной среде, удобнее всего установить дистрибутив '''Anaconda''' (скачать можно [https://www.anaconda.com/download здесь]), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также саму среду Jupyter Notebook. | ||
| + | |||
| + | '''Установка Anaconda и работа в Jupyter Notebook и Google Colab''' | ||
| + | |||
| + | * Материалы [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=133389 онлайн-курса] (доступен всем в SmartLMS): [https://edu.hse.ru/mod/page/view.php?id=502433 подготовка рабочего места], [https://edu.hse.ru/mod/page/view.php?id=502434 инструкция по открытию файлов в Jupyter]. | ||
| + | * 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]). | ||
| + | |||
| + | Дополнительно для желающих: | ||
| + | |||
| + | * Набор текста в Jupyter Notebook ([https://disk.yandex.ru/i/bNqLGRjrq_UEjg видео], [https://disk.yandex.ru/d/C1E7Axa0jr4nwQ ipynb]), [https://gist.github.com/Jekins/2bf2d0638163f1294637 больше] о Markdown. | ||
== Материалы == | == Материалы == | ||
Версия 23:30, 11 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.
Установка Anaconda и работа в Jupyter Notebook и Google Colab
- Материалы онлайн-курса (доступен всем в SmartLMS): подготовка рабочего места, инструкция по открытию файлов в Jupyter.
- Запуск Jupyter без Anaconda Navigator (инструкция).
- Работа в Jupyter Notebook (видео), отличия Google Colab от Jupyter (видео).
Дополнительно для желающих:
Материалы
Неделя 1. Шкалы данных. Введение в Python
- Шкалы данных (слайды). Введение в Python (ipynb).
- Практикум 1: переменные и проверка условий (ipynb), решения (ipynb).
Дополнительно (для желающих узнать больше о Python):
- Вычисления, переменные, типы данных в Python (ipynb).
- Ввод и вывод, форматирование строк (ipynb). Условные конструкции (ipynb).
- Документация библиотеки sympy для решения уравнений и др.
