Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули) — различия между версиями

Текущая версия на 11:51, 24 июля 2019

Содержание

1 О курсе
2 Организаторы
3 Материалы курса
4 Список рекомендуемых материалов

О курсе

"Анализ данных в Python" читается на 4 курсе, в 1 и 2 модуле.

Организаторы

Лектор и семинарист: Рогович Татьяна Владимировна

E-mail

Ассистент: Гергель Анастасия Игоревна

E-mail

Материалы курса

Лекции

№	Дата лекции	Тема	Презентация
1	4 сентября 2018 г.	Введение в анализ данных на языке Python. Почему Python становится стандартом для работы с большими данными. Прикладные задачи политологов, для решения которых подходит язык Python	Лекция 1
2	6 сентября 2018 г.	Основы линейной алгебры для анализа данных: векторы, матрицы и операции над ними	см. материалы к семинару
3	20 сентября 2018 г.	Введение в Pandas: Базовые принципы работы модуля	Pandas Cheat Sheet
4	15 ноября 2018 г.	Введение в Machine Learning. Решающие деревья.	Лекция
5	22 ноября 2018 г.	Анализ текстов	Лекция

Семинары

Материалы к семинарам

Самостоятельные работы и домашнее задание

№	Тип	Дедлайн	Папка для ответов	Результаты	Комментарии
1	Домашнее задание №1	23.59 7.10.18	ДЗ 1	Результаты ДЗ 1
2	Домашнее задание №2	23.59 18.11.18	Ответы высылать на почту	Результаты ДЗ 2	Фидбэк
3	Домашнее задание №3	23.59 12.12.18	Ответы высылать на почту

Ваши ответы размещайте с указанием Фамилии и Имя (Иванов.Иван.ipynb)

Проект

Дедлайн 20 декабря 12.00
Информаци об итоговом проекте

ПАПКА ДЛЯ ПРОЕКТОВ

Запись на экзамен

Материалы

Тест

Опрос

Порядок формирования оценок

Оценка за курс накопительная, экзамен не проводится.
Предусмотрена защита проекта во время сессии.
Штрафы за задержку сдачи заданий: опоздание в течение часа - штраф 0.5 балла, в течение суток - 1 балл, в течение недели - 2 балла. После недельной задержки домашнее задание не принимается. Уважительные причины рассматриваются в индивидуальном порядке.
O_{результирующая} = 0.6 * O_дз + 0.4 * О_проект

Список рекомендуемых материалов

Линейная алгебра и статистика

Python

Machine learning

Материала по ML

Статистика

Бослав С. Статистика для всех (Есть в библиотеке)
Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences (Есть в библиотеке)

Web scraping

O'Reilly: RESTful Web APIs

@@ Строка 39: / Строка 39: @@
 ! № !! Тип !! Дедлайн !! Папка для ответов !! Результаты !! Комментарии
 |-
-| 1 || [https://docs.google.com/document/d/1EhPmdBQGjPlsvDpkA88zRYU8brUrIb5J16fIYdGCJH8/edit?usp=sharing Домашнее задание №1] || 23.59 7.10.18 || [https://1drv.ms/f/s!Au_p7G0Px2PQg40zBrKf6Y0uTPzo6Q ДЗ 1] || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r7wR3Ab0NmwblkI07Xy2DyShrOhsEka5741RPhW2nv4/edit#gid=0 Результаты ДЗ 1] || [https://drive.google.com/drive/folders/1J5QFTbv3FGe3WXYuDjmnbWYPESRd3sXq?usp=sharing Комментарии ДЗ 1]
+| 1 || [https://docs.google.com/document/d/1EhPmdBQGjPlsvDpkA88zRYU8brUrIb5J16fIYdGCJH8/edit?usp=sharing Домашнее задание №1] || 23.59 7.10.18 || [https://1drv.ms/f/s!Au_p7G0Px2PQg40zBrKf6Y0uTPzo6Q ДЗ 1] || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r7wR3Ab0NmwblkI07Xy2DyShrOhsEka5741RPhW2nv4/edit#gid=0 Результаты ДЗ 1] ||
 |-
 | 2 || [https://docs.google.com/document/d/1cYtkPh11xbMIT6wEsgamx9T_n7gr2zsDro_rpd_sRMs/edit?usp=sharing Домашнее задание №2] || 23.59 18.11.18 || [mailto:rogovich@gmail.com Ответы высылать на почту] || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r7wR3Ab0NmwblkI07Xy2DyShrOhsEka5741RPhW2nv4/edit#gid=1935842168 Результаты ДЗ 2] || [https://1drv.ms/f/s!Au_p7G0Px2PQlZJL8H9MBEAouqgYXA Фидбэк]