Основы программирования в Python 2019

О курсе

Курс читается для студентов факультета Мировой Экономики ВШЭ в 3-4 модулях.

Лектор: Кохтев Вадим Михайлович

Лекции проходят по TBA.

Полезные ссылки

• [TBA Чат курса в телеграме]
• [TBA Репозиторий с материалами на GitHub]
• Карточка курса и программа

Онлайн-курс

Дисциплина реализуется в формате смешанного обучения и состоит из очных занятий и on-line курса, реализованного на базе платформы Coursera для НИУ ВШЭ: https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya/

О записи на курс будет объявлено дополнительно

Семинары

Группа	Преподаватель	Учебный ассистент	Расписание
1
2

Система оценок

Формула оценки

Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:

O_итог = 0.7 * O_накопл + 0.3 * O_экз

Накопленная оценка рассчитывается по формуле:

O_накопл = 0.3 * O_{онлайн-курс} + 0.3 * O_дз + 0.4 * O_ср

Подробнее

Правила вычисления оценок

О_{онлайн-курс} — Задания онлайн-курса на базе платформы Coursera, каждое оценивается от 0 до 10 баллов; итоговая оценка рассчитывается как сумма баллов от 0 до 100 разделить на 8

О_ср — Самостоятельная работа, оценивается от 0 до 10

О_дз — Домашние задания: все оцениваются от 0 до 10, после чего находится среднее арифметическое оценок

Все промежуточные оценки могут быть не целыми. Накопленная и итоговая оценки округляются арифметически.

Правила сдачи заданий

Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Домашнее задание выполняется самостоятельно. При попытке сдать хотя бы частично списанный код (текст), или код (текст), полученный в результате совместного решения задач, вся работа будет оценена на 0 баллов. При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание или практику обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.

Полезные материалы

Основная литература

1. Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
2. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
3. Diez, D.M, Barr, C.D., Cetinkaya-Rundel, M., Dorazio, L. Advanced High School Statistics. —  OpenIntro, 2015.
4. Wooldridge, J. Introductory Econometrics: A Modern Approach. — Mason: South-Western Cengage Learning, 2013.
5. Lutz, Mark. Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming. "O'Reilly Media.", 2013.

Полезные ссылки

1. Документация языка Python https://docs.python.org/3/
2. [TBA]