Анализ данных на python, фэн, 2020 fall — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м
(Рекомендуемые онлайн-материалы к каждой неделе (не оценивается))
Строка 55: Строка 55:
  
  
==Рекомендуемые онлайн-материалы к каждой неделе (не оценивается)==
+
==Большой план маленьких побед==
  
 
{| class="wikitable"  
 
{| class="wikitable"  
 
|-
 
|-
! №
+
! № недели
 
! Материалы семинаров (github)
 
! Материалы семинаров (github)
 
! Рекомендуемые онлайн-материалы к каждой неделе (не оценивается)
 
! Рекомендуемые онлайн-материалы к каждой неделе (не оценивается)

Версия 23:10, 13 сентября 2020

О курсе

Преподаватели: Ананьева Марина Евгеньевна, Демешев Борис Борисович, Карпов Максим Евгеньевич, Максимовская Анастасия Максимовна, Петросян Артур Тигранович, Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич.

Правила выставления оценок

Распределение групп по семинаристам и ассистентам

Группа Семинарист Ассистент
191 Борис Демешев @boris_demeshev Никулина Женя @evgnikulina
192 Борис Демешев @boris_demeshev Чирикова Настя @cOWOna_wivus
193 Филипп Ульянкин @Ppilif Мазуров Матвей @Matmaz1
194 Филипп Ульянкин @Ppilif Романенко Саша @cutre_sa
195 Максим Карпов @buntar29 Стрельцов Артём @in_chainz
196 [online] Артем Филатов @filatovartm Кордзахия Натела @nkrdz
197 Артур Петросян @pet67 Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
198 [online] Анастасия Максимовская @anastasiyamaxx Алтунина Настя @anastasiia_altunina
199 [online] Анастасия Максимовская @anastasiyamaxx Саурбек Ляззат @lyazzzzzzat
1910 Марина Ананьева @ananyevame Карев Василий @Jack_karev
1911 Марина Ананьева @ananyevame Андреевский Александр @alexandreevskiy
1912 [online] Илья Аброскин @iiiiilllllyyyyyaaaa Огородников Михаил @Spectag
1913 Максим Карпов @buntar29 Колесников Егор @kollego

Материалы курса

Оценивание

Оценка ставится по формуле:

0.1 ДЗ1 + 0.1 ДЗ2 + 0.1 ДЗ3 + 0.1 ДЗ4 + 0.1 ДЗ5 + 0.075 СР1 + 0.075 СР2 + 0.075 СР3 + 0.075 СР4 + 0.1 КР + 0.1 ЭКЗ


Большой план маленьких побед

№ недели Материалы семинаров (github) Рекомендуемые онлайн-материалы к каждой неделе (не оценивается)
1 Вводимся в python, git и делаем import this sem01 * Альтернатива 1: попробовать освоить первые три урока из pythontutor и порешать задачки прямо в интерфейсе браузера.
* Альтернатива 2: пройти первые две недели курса на Coursera
2 Учимся работать с табличками в pandas sem02

Литература

Рекомендуемая основная литература:

Рекомендуемая дополнительная литература: