Python для сбора и анализа данных КНАД — различия между версиями
Serggor (обсуждение | вклад) |
Serggor (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 34: | Строка 34: | ||
2. [https://colab.research.google.com/drive/1CWFPDleJQdv_eG_yRYXBOs9Aj7-osVAG?usp=sharing pandas]. Дедлайн 30.01.2022 23:59 | 2. [https://colab.research.google.com/drive/1CWFPDleJQdv_eG_yRYXBOs9Aj7-osVAG?usp=sharing pandas]. Дедлайн 30.01.2022 23:59 | ||
| + | |||
| + | ==Дополнительная литература== | ||
| + | |||
| + | 1. [https://towardsdatascience.com/apply-function-to-pandas-dataframe-rows-76df74165ee4 Сравнение изменений] | ||
Версия 17:59, 30 января 2022
Преподаватели: С.С. Горшков М.К. Горденко И.В. Иванов
Лекции
Четверг 9:30 – 10:50, zoom
1. 13 января. Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. презентация colab обратная связь
2. 20 января. Модуль pandas. pandas1, pandas2 обратная связь
3. 27 января. Вопросы производительности. GIL. Работа в Pandas с несколькими таблицами презентация обратная связь
Семинары
БКНАД211: Четверг 11:10 – 12:30, zoom
БКНАД212: Пятница 11:10 – 12:30, zoom
1. 13/14 января Решение задач на numpy. colab211 обратная связь
2. 20/21 января Решение задач на pandas.Series pandas1-211, repl_invite-211 обратная связь
3. 27/28 января magic в jupyter. Решение задач на применение функций к датафреймам, работу с несколькими датафреймами. Сравнение проивзодительности операций задачи repl-invite211 обратная связь
Домашнее задание
Сдача задач проводится в anytask, инвайты в закреплённом сообщении телеграм чата. Максимум за одно дз – 10 баллов, по решению проверяющего могут быть добавлены бонусные баллы за изящные решения.
1. numpy. Дедлайн 23.01.2022 23:59
2. pandas. Дедлайн 30.01.2022 23:59
