Python для сбора и анализа данных КНАД 24/25 — различия между версиями
Serggor (обсуждение | вклад) |
Serggor (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 17: | Строка 17: | ||
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]. | 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.''' Модуль pandas | + | 2. '''16 января.''' Модуль pandas [https://colab.research.google.com/drive/1nd2r3t85U2jGrdms4z0WJ2UPW1G-YsPE?usp=sharing ноутбук][https://colab.research.google.com/drive/1RkmTX9RqT-qtdMMlUY_nBrPB_UO7ehU5?usp=sharing groupby/merge] |
| − | 3. '''23 января''' | + | 3. '''23 января''' Параллельность: GIL, многопоточность, многопроцессность, синхронизация. [https://colab.research.google.com/drive/1XBNkerJ4RLSu3TLNH9KdBr4qoJQ-LVyO?usp=sharing#scrollTo=sST1YJbw5h-0 параллельность][https://colab.research.google.com/drive/1fPkewwXJHDL94Y1jr5hXq2dSvAPvb-9e?usp=sharing colab performance] [https://docs.google.com/presentation/d/1y6O6oh1QlT1kJFPQxM8Kn8xyrnl8_Q1SwCin15ZnkAg/edit?usp=sharing презентация] |
| + | |||
| + | 4. '''30 января''' [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter] | ||
вместо 13.02.2025 2п (11:10-12:30) лекция будет 11.02.2025 1п (09:30-10:50) | вместо 13.02.2025 2п (11:10-12:30) лекция будет 11.02.2025 1п (09:30-10:50) | ||
Версия 17:05, 23 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. Модуль pandas ноутбукgroupby/merge
3. 23 января Параллельность: GIL, многопоточность, многопроцессность, синхронизация. параллельностьcolab performance презентация
4. 30 января magic в jupyter
вместо 13.02.2025 2п (11:10-12:30) лекция будет 11.02.2025 1п (09:30-10:50)
Семинары
Код семинаров группы 222 github
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
2. pandas. Дедлайн 24.01.2024 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.
