Введение в регрессионный анализ: интенсив по Python: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 43: Строка 43:
  
 
* Лекция 1. Введение в Python: написание кода, переменные, списки и массивы ([https://disk.yandex.ru/d/7UP5GiKTlx5Ffw слайды], [https://github.com/allatambov/PyReg25/blob/main/lect01.ipynb код])
 
* Лекция 1. Введение в Python: написание кода, переменные, списки и массивы ([https://disk.yandex.ru/d/7UP5GiKTlx5Ffw слайды], [https://github.com/allatambov/PyReg25/blob/main/lect01.ipynb код])
* Семинар 1. Операции с массивами NumPy: часть 1
+
* Семинар 1. Операции с массивами NumPy: часть 1 ([https://github.com/allatambov/PyReg25/blob/main/seminar01-arr01.ipynb ipynb])
 
* Семинар 2. Операции с массивами NumPy: часть 2
 
* Семинар 2. Операции с массивами NumPy: часть 2

Версия 23:07, 4 сентября 2025

Дорогие студенты!

Это страница первой части обязательного курса «Введение в регрессионный анализ», читаемого на ОП «Политология» 2 курса бакалавриата в 1-2 модулях 2025-2026 учебного года. На этой странице будут публиковаться материалы по первой части курса (1-29 сентября), которая представляет собой интенсив по обработке данных в Python. Дальнейшие материалы будут доступны в SmartLMS и в рассылке на корпоративные почты.

Занятия в рамках интенсива по Python ведет Тамбовцева Алла Андреевна, далее лекции по курсу читает Стукал Денис Константинович, семинары ведет – Конча Валерия.

Ссылка на программу курса.

Правила игры

Формула оценки: 0.1 * Контрольная работа 1 + 0.15 * Практикум 1 + 0.1 * Контрольная работа 2 + 0.15 * Практикум 2 + 0.3 * Проверочные работы + 0.2 * Экзамен.

  • Контрольная работа 1: письменная работа, состоит из вопросов с выбором ответа или кратким ответом. Предполагает выбор верных или неверных утверждений о базовых конструкциях и структурах данных Python, запись результата, получаемого после запуска представленного фрагмента кода, указание ошибок в коде или выбор безошибочных вариантов решений предложенной задачи. Запускать код на компьютере и пользоваться материалами во время работы запрещено.
  • Практикум 1: практическая работа по загрузке и обработке данных по итогам интенсива в Python.
  • Контрольная работа 2: письменная работа, охватывает материал всего курса.
  • Практикум 2: практическая работа по обработке и анализу данных ближе к концу курса.
  • Проверочные работы: небольшие письменные работы на лекциях.
  • Экзамен: письменная работа в конце курса, экзамен является блокирующим.

Контрольная работа 1 и Практикум 1 – работы по итогам интенсива по Python, ориентировочные даты работ: контрольная работа – лекция 23 сентября, практикум – предпоследний семинар в сентябре (26 сентября).

Программное обеспечение

Для работы на курсе 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. Также есть возможность работать в аналоге Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail).

Для подготовки к работе необходимо ознакомиться с материалами онлайн-курса:

А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:

Дополнительно для желающих:

Материалы

Неделя 1

  • Лекция 1. Введение в Python: написание кода, переменные, списки и массивы (слайды, код)
  • Семинар 1. Операции с массивами NumPy: часть 1 (ipynb)
  • Семинар 2. Операции с массивами NumPy: часть 2