Введение в регрессионный анализ: интенсив по Python: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
(Новая страница: «Дорогие студенты! Это страница '''первой части''' обязательного курса '''«Введение в регре...») |
|||
| (не показано 11 промежуточных версий этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
Дорогие студенты! | 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- | + | 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. | Занятия в рамках интенсива по Python ведет Тамбовцева Алла Андреевна, далее лекции по курсу читает Стукал Денис Константинович, семинары ведет – Конча Валерия. | ||
| Строка 17: | Строка 17: | ||
* '''Экзамен''': письменная работа в конце курса, экзамен является блокирующим. | * '''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 (по | + | 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 [https://www.anaconda.com/download 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 [https://colab.research.google.com/ ресурс] '''Google Colab''' (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail). | ||
| + | |||
| + | Для подготовки к работе необходимо ознакомиться с материалами [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=133389 онлайн-курса]: | ||
| + | |||
| + | * [https://edu.hse.ru/mod/page/view.php?id=502433 Видео. Подготовка рабочего места], [https://edu.hse.ru/mod/page/view.php?id=502434 инструкция] по открытию файлов в Jupyter Notebook. | ||
| + | * [https://edu.hse.ru/mod/page/view.php?id=502436 Видео. Первая программа]. | ||
| + | |||
| + | А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab: | ||
| + | |||
| + | * Запуск Jupyter без Anaconda Navigator ([https://disk.yandex.ru/i/myq-uGHP4lcdSA 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. | ||
| + | * LaTeX: [https://www.overleaf.com/ Overleaf], [https://www.overleaf.com/learn документация], [https://github.com/allatambov/Latex материалы] по LaTeX. | ||
| + | |||
| + | == Материалы == | ||
| + | |||
| + | === Неделя 1. Введение в Python. Массивы NumPy === | ||
| + | |||
| + | * 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 ([https://github.com/allatambov/PyReg25/blob/main/seminar01-arr01.ipynb ipynb]), решения ([https://github.com/allatambov/PyReg25/blob/main/seminar01-arr01-solved.ipynb ipynb]) | ||
| + | * Немного теории перед семинаром 2: о представлении чисел и более сложных условиях (ipynb) | ||
| + | * Семинар 2. Операции с массивами NumPy: часть 2 ([https://github.com/allatambov/PyReg25/blob/main/seminar02-arr02.ipynb ipynb]), решения ([https://github.com/allatambov/PyReg25/blob/main/seminar02-arr02-solved.ipynb ipynb]) | ||
| + | |||
| + | === Неделя 2. Описательные статистики. Датафреймы Pandas === | ||
| + | |||
| + | * Лекция 2. Описательные статистики ([https://disk.yandex.ru/i/qeCxXYKEc-UuXQ слайды]). Датафреймы Pandas и описание данных ([https://github.com/allatambov/PyReg25/blob/main/lect02.ipynb код]). | ||
| + | * Семинар 3. Операции с датафреймами Pandas: часть 1 | ||
| + | * Семинар 4. Операции с датафреймами Pandas: часть 2 | ||
Текущая версия на 21:25, 9 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.
Содержание
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:
- Видео. Подготовка рабочего места, инструкция по открытию файлов в Jupyter Notebook.
- Видео. Первая программа.
А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:
- Запуск Jupyter без Anaconda Navigator (инструкция).
- Работа в Jupyter Notebook (видео), отличия Google Colab от Jupyter (видео).
Дополнительно для желающих:
- Набор текста в Jupyter Notebook (видео, ipynb), больше о Markdown.
- LaTeX: Overleaf, документация, материалы по LaTeX.
Материалы
Неделя 1. Введение в Python. Массивы NumPy
- Лекция 1. Введение в Python: написание кода, переменные, списки и массивы (слайды, код)
- Семинар 1. Операции с массивами NumPy: часть 1 (ipynb), решения (ipynb)
- Немного теории перед семинаром 2: о представлении чисел и более сложных условиях (ipynb)
- Семинар 2. Операции с массивами NumPy: часть 2 (ipynb), решения (ipynb)
