МОВС Основы программирования на Python (ММОВС23, 1-2 модули)
Содержание
О курсе
Занятия проводятся в Zoom по вторникам в 19:40
Контакты
Чат курса в TG: https://t.me/+MAwRza1aQ9Q4MzNi
Преподаватель: Пиле Ян Эрнестович (https://www.hse.ru/org/persons/591284001)
Ассистент | Telegram |
---|---|
Калашникова Анастасия | @kalassnikovaa |
Флоринский Михаил | @roflinski |
Морозов Антон | @MAntonV |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository
После 4-го занятия возможны перестановки по блокам тем
Занятие | Тема | Дата | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
---|---|---|---|---|
1 [Запись] | [Ноутбуки] Основные типы и структуры данных. | 05.09.23 | ||
2 [Запись] | [Ноутбуки] Основные типы и структуры данных. Продолжение | 12.09.23 | ||
3 [Запись] | [Ноутбуки] Ветвления, циклы | 26.09.23 | ||
4 [Запись] | [Ноутбук] Функции, рекурсия, генераторы, декораторы. Сложность вычислений | 03.10.23 | ||
5 Запись | Ноутбук Регулярные выражения | 10.10.23 | ||
6 Запись | Ноутбук Парсинг | 17.10.23 | ||
7 Запись | Ноутбук Введение в numpy и pandas | |||
8 Запись | Ноутбук Разведочный анализ данных | |||
9 Запись | Ноутбук Визуализация данных | |||
10 Запись | Ноутбук Классы и основы ООП | |||
11 Запись | Ноутбук Анализ текстовой информации 1: Исправление опечаток | |||
12 Запись | Ноутбук Анализ текстовой информации 2: Appproximate Nearest Neighbors (ANN) search - Faiss |
Записи консультаций
Формула оценивания
Оценка = 0.3*ОТесты + 0.7*ОДЗ
Распределительное задание
Ноутбук на GitHub. Дедлайн: 08.09.23 (Пт), 23:59 МСК
По результатам мы можем порекомендовать вам не посещать настоящий курс и идти на курсы MLOps. Начало
(1-й модуль, Елизавета Гаврилова) и MLOps
(2-й модуль, Владислав Гончаренко)
Вторая опция не проходить курс: сдать проект, требования по которым описаны ниже.
Заполненный ноутбук с заданиями распределительного тестирования нужно приложить в Anytask в соответствующий слот.
Проект
Получить оценку за этот курс по альтернативному треку (без ДЗ и тестов) можно путём сдачи проекта.
Требования:
В целом, вас не хочется ограничивать, но предложение преподавателя такое:
- Парсер;
- Разведочный анализ данных/какую-то обработку этих собранных данных;
- Потенциальную обработку ошибок (парсер не завелся/запрос вам отправили неправильный);
- Неплохо бы фронтенд взаимодействия с пользователем (например, в телеге бота запилить);
- И выкладку на сервер, чтоб работало без вашего включенного компа.
Итоговая цель примерно такова, что проект должен отвечать на вопрос: Умеет ли студент на некотором уровне решать задачи с помощью питона.
Если у вас есть альтернативные предложения по проекту - готовы их обсудить.
Домашние задания
Инвайт в Anytask: BCB3V6W
- ДЗ-1: Типы данных, выдано 14.09.23, дедлайн: 24.09.23 23:59 (МСК)
- ДЗ-2: Функции, выдано 04.10.23, дедлайн: 17.10.23 23:59 (МСК)
Литература
- Лутц Марк, "Программирование на Python"
- Dan Bader, "Python Tricks: The Book"
- Гарри Персиваль, "Python. Разработка на основе тестирования"
- Micha Gorelick & Ian Ozsvald "High Performance Python"