Python для сбора и анализа данных КНАД 24/25 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м
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

Записи занятий

Все записи курса

Чат и канал курса

Вики-страница прошлого года

Форма обратной связи. Можно заполнять когда угодно с любыми вопросами

Курс 1 модуля

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

Гитхаб Ивана

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.

3. https://vk.com/itcookies/python

4. О функции apply в pandas