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

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 29: Строка 29:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
! № !! Тип !! Дата
+
! № !! Тип !! Дедлайн
 
|-
 
|-
| 1 || Домашнее задание №1 || TBA
+
| 1 || [https://docs.google.com/document/d/1EhPmdBQGjPlsvDpkA88zRYU8brUrIb5J16fIYdGCJH8/edit Домашнее задание №1] || 23.59 7.10.18
 
|-
 
|-
 
| 2 || Домашнее задание №2 || TBA  
 
| 2 || Домашнее задание №2 || TBA  

Версия 16:49, 27 сентября 2018

О курсе

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

Канал курса в Slack

Преподаватель

Рогович Татьяна Владимировна

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

Семинары

Материалы к семинарам

Самостоятельные работы и домашнее задание

Тип Дедлайн
1 Домашнее задание №1 23.59 7.10.18
2 Домашнее задание №2 TBA
3 Домашнее задание №3 TBA

Материалы

Тест

Опрос

Опрос

Экзамен

TBC

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.
  • Oрезультирующая = 0.6 * Oдз + 0.4 * Опроект

Список рекомендуемой литературы

Основная литература

Дополнительные материалы

Линейная алгебра и статистика

Python

Machine learning

Web scraping