Python для сбора и анализа данных КНАД 24/25 — различия между версиями
Gazuev (обсуждение | вклад) м |
Serggor (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 18: | Строка 18: | ||
2. '''16 января.''' [ Презентация], [ ноутбук]. | 2. '''16 января.''' [ Презентация], [ ноутбук]. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ==Семинары== | ||
| + | [https://github.com/ivan-digital/python_data_analysis_2025 Гитхаб Ивана] | ||
==Домашнее задание== | ==Домашнее задание== | ||
Версия 23:24, 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].
Семинары
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.