Python для сбора и анализа данных КНАД 24/25 — различия между версиями
Serggor (обсуждение | вклад) |
Gazuev (обсуждение | вклад) м |
||
| Строка 13: | Строка 13: | ||
==Лекции== | ==Лекции== | ||
| − | Четверг 11:10 – 12:30 | + | [https://zoom.us/j/98811535185?pwd=v4R7NVU9tKmWjVvPJvsH9rZjcEDlDM.1 Четверг] 11:10 – 12:30 |
| − | 1. '''9 января''' Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. [https://docs.google.com/presentation/d/1YesaTO0I_Qzu1_J3uxNO1AlSNn7jmzWxtWFmwFNQjLU/edit?usp=sharing | + | 1. '''9 января.''' Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. [https://docs.google.com/presentation/d/1YesaTO0I_Qzu1_J3uxNO1AlSNn7jmzWxtWFmwFNQjLU/edit?usp=sharing Презентация], [https://colab.research.google.com/drive/1ji_2UDhQFlvq6sDUm6XObR8IGg-KCCM9?usp=sharing ноутбук]. |
| + | |||
| + | 2. '''16 января.''' [ Презентация], [ ноутбук]. | ||
==Домашнее задание== | ==Домашнее задание== | ||
Версия 22:32, 15 января 2025
Содержание
Записи занятий
Форма обратной связи. Можно заполнять когда угодно с любыми вопросами
Лекции
Четверг 11:10 – 12:30
1. 9 января. Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. Презентация, ноутбук.
2. 16 января. [ Презентация], [ ноутбук].
Домашнее задание
Сдача задач проводится в anytask, инвайты будут в телеграм канале курса. Максимум за одно дз – 10 баллов, по решению проверяющего могут быть добавлены бонусные баллы за изящные решения. Указанный в anytask максимальный балл – чисто формальное ограничение платформы, оно больше, чем наш максимум, ибо в него входят бонусные баллы.
Ваше задание может быть проверено и возвращено на доработку на усмотрение проверяющего.
1. numpy. Дедлайн 18.01.2024 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов
Оценивание
Накоп = МИНИМУМ((ДЗ1 + ДЗ2 + ДЗ3 + ДЗ4 + ДЗ5 + ДЗ6 + ДЗ7 + ДЗ8) / 8, 10)
Итог = 0.7 * Накоп + 0.3 * экз
Автомат = Накоп если Накоп >= 6 и есть желание получить автомат
Рекомендуемая основная литература
1. Hadoop. Система для обработки больших объемов данных
2. Основы SQL – курс Андрея Созыкина
3. Курс Техносферы Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop
4. https://numpy.org/, https://pandas.pydata.org/, https://matplotlib.org/
Рекомендуемая дополнительная литература
1. https://mrjob.readthedocs.io/en/latest/
2. Devpractice Team. Python. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi.