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

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «==О курсе== '''Преподаватели:''' Ананьева Марина Евгеньевна, [https://www.hse.ru/staff/bbd Демешев Борис…»)
 
 
(не показано 29 промежуточных версии 6 участников)
Строка 1: Строка 1:
 
==О курсе==
 
==О курсе==
  
'''Преподаватели:''' Ананьева Марина Евгеньевна, [https://www.hse.ru/staff/bbd Демешев Борис Борисович], [https://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич], Максимовская Анастасия Максимовна, [https://www.hse.ru/org/persons/65841825 Петросян Артур Тигранович], Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич.
+
'''Преподаватели:''' [https://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич], Максимовская Анастасия Максимовна, [https://www.hse.ru/org/persons/65841825 Петросян Артур Тигранович], Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич, Мидюкин Максим Олегович, [https://www.hse.ru/org/persons/307095000 Зарманбетов Ахмед Курманалиевич]
  
 
== Правила выставления оценок ==
 
== Правила выставления оценок ==
 +
 +
  
 
== Распределение групп по семинаристам и ассистентам ==
 
== Распределение групп по семинаристам и ассистентам ==
Строка 12: Строка 14:
 
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
 
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
 
|-
 
|-
| 191 || Борис Демешев @boris_demeshev || Никулина Женя @evgnikulina
+
| 201 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Романенко Саша @cutre_sa
 
|-
 
|-
| 192 || Борис Демешев @boris_demeshev || Чирикова Настя @cOWOna_wivus
+
| 202 || Максим Карпов @buntar29 || Стрельцов Тёма @in_chainz
 
|-
 
|-
| 193 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Мазуров Матвей @Matmaz1
+
| 203 || Максим Карпов @buntar29 || Колесников Егор @kollego
 
|-
 
|-
| 194 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Романенко Саша @cutre_sa
+
| 204 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Пешков Максим @peshkovmax
 
|-
 
|-
| 195 || Максим Карпов @buntar29 || Стрельцов Артём @in_chainz
+
| 205 || Петросян Артур @pet67 || Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
 
|-
 
|-
| 196 [online] || Артем Филатов @filatovartm || Кордзахия Натела  @nkrdz
+
| 206  || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
 
|-
 
|-
| 197 || Артур Петросян @pet67 || Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
+
| 207  || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
 
|-
 
|-
| 198 [online] || Анастасия Максимовская @anastasiyamaxx || Алтунина Настя @anastasiia_altunina
+
| 208  || Филатов Артём @filatovartm || Кордзахия Натела @nkrdz
 
|-
 
|-
| 199 [online] || Анастасия Максимовская @anastasiyamaxx || Саурбек Ляззат  @lyazzzzzzat
+
| 209  || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Андрей Бабкин @eura71
 
|-
 
|-
| 1910 || Марина Ананьева @ananyevame || Карев Василий  @Jack_karev
+
| 2010 || Мидюкин Максим @midiukin || Костя Матвеев @kpmatveev
 
|-
 
|-
| 1911 || Марина Ананьева @ananyevame || Андреевский Александр @alexandreevskiy
+
| 2011 || Максимовская Анастасия @anastasiyamaxx || Евгения Никулина @evgnikulina
 
|-
 
|-
| 1912 [online] || Илья Аброскин @iiiiilllllyyyyyaaaa || Огородников Михаил  @Spectag
+
| 2012 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Михаил Огородников @Spectag
|-
+
| 1913 || Максим Карпов @buntar29 || Колесников Егор @kollego
+
 
|}
 
|}
  
 
==Материалы курса==
 
==Материалы курса==
  
* [https://t.me/ds_econ_2020 тг-чат курса] и [https://t.me/joinchat/AAAAAExc2DC-31ME6dQhnQ канал для объявлений]
+
* [https://t.me/dap_2021_spring тг-чат курса] и [https://t.me/joinchat/TzqFUCBXnQ4kB4YS канал для объявлений]
* github-репозиторий с [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall материалами курса]
+
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EnnWqEnSaPU4lXSSR7B4Ku_oTjXTKvNifytbC_OsRho Таблица с оценками]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0oKVIXZtbU3evzL4ndN2aXk Youtube-канал] с записями семинаров
+
* github-репозиторий с [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring материалами курса]
 +
* Youtube-каналы с записями семинаров: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLNKXA-74YGLiKIKNwgjHtcyutqLdJheF7 канал Филиппа], [https://www.youtube.com/playlist?list=PLkBdGfNz-0qNBxbaFDiEbH2GAjgt3I5wr канал Максима Карпова], [https://www.youtube.com/playlist?list=PLDa1nku7NnMmyzOZqAFHhzL2Klo-Bg42C канал Артура]
 
* [https://github.com/hse-econ-data-science/eds_spring_2020 Материалы прошлого курса (весна 2020)]
 
* [https://github.com/hse-econ-data-science/eds_spring_2020 Материалы прошлого курса (весна 2020)]
 
* Установите перед первым семинаром Anaconda. [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_windows.pdf Инструкция для windows] и [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_mac.pdf инструкция для мака]
 
* Установите перед первым семинаром Anaconda. [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_windows.pdf Инструкция для windows] и [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_mac.pdf инструкция для мака]
  
 
==Оценивание==
 
==Оценивание==
 
  
 
Оценка ставится по формуле:
 
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
+
Min(10, Round(0.05 ДЗ1 + 0.1 ДЗ2 + 0.1 ДЗ3 + 0.1 ДЗ4 + 0.15 ДЗ5 + 0.1 КР + 0.3 Экз + 0.1 СР1 + 0.1 СР2 + 0.1 СР3))
  
  
'''Домашки:'''
+
==Домашки==
  
- [HW1: таблички в pandas:](https://classroom.github.com/a/iAHUsz3_) предобрабатываем датасет и анализируем его.
+
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24478/enter/ Домашнее задание 1] '''Дедлайн:''' 10 февраля 23:59
- [Контест, где надо представиться:](https://official.contest.yandex.ru/contest/20921/enter/) вбить группу и ссылку на репозиторий с дз1.
+
- [HW2: циклы и услоия:](https://official.contest.yandex.ru/contest/20811/enter/) решаем просты задачки на циклы.
+
  
'''Контрольные:'''
 
  
- [Мини-КР 1](https://official.contest.yandex.ru/contest/20469/enter/)
+
'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана.  
  
 +
'''ДЗ-4''':
 +
Возможна устная защита случайно выбранных работ. Любой член команды может быть опрошен по всей проделанной работе, а не только по выполненной им части. В случае, если студент не сможет защитить работу, оценка обнуляется всей команде.
  
'''Другое:'''
+
'''ДЗ-5''':
 +
Домашнее задание 5 предполагает написание бота для Telegram и выполняется индивидуально. Помимо финального дедлайна по всей работе предполагается как минимум одна точка проверки, где студент должен предоставить часть готового кода в соответствии с выставленными требованиями. Учебный ассистент и/или преподаватель проверяет работу и высылает необходимые правки. Каждая точка проверки является обязательной. В случае пропуска возможно понижение оценки или обнуление работы.
  
- [Прошлогодняя кр1 для разминки](https://official.contest.yandex.ru/contest/18100/problems/)
+
==Контрольные==
 +
 
 +
'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана. При обнулении самостоятельной работы обнуляются соответствующие ей домашние работы (обнуление первой самостоятельной работы ведет к обнулению первого домашнего задания, обнуление второй самостоятельной работы ведет к обнулению второго домашнего задания, обнуление третьей самостоятельной работы ведет к обнулению третьего домашнего задания).
 +
 
 +
==Другое==
 +
 
 +
Тут будут ещё ссылки
  
 
==Большой план маленьких побед==
 
==Большой план маленьких побед==
  
==== Неделя 1. Вводимся в python, git и делаем import this ====
+
==== Неделя 1 (18-23 января). Вводимся в python, git и делаем import this ====
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/tree/master/sem01 sem01]
+
  
Необязательное дз:
+
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem01_intro Материалы семинара sem01]
* Альтернатива 1: попробовать освоить первые [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ три урока из pythontutor] и порешать задачки прямо в интерфейсе браузера.
+
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ Задачи для семинара]
* Альтернатива 2: пройти первые три недели [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus курса на Coursera]
+
* Прочитать про то [https://pythonworld.ru/osnovy/pep-8-rukovodstvo-po-napisaniyu-koda-na-python.html как писать код красиво (PEP 8)]
  
==== Неделя 2. Учимся работать с табличками в pandas ====
+
''Задание:''
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/tree/master/sem02_pandas sem02]
+
* Дорешать все задачи из [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ первого контеста.] Обратите внимание, что они полностью соотвествуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya/home/week/1 первой неделе] рекомендованного вам курса с Coursera. Можно решать их в контесте, можно на курсере. Как вам будет удобнее. Постарайтесь решить хотябы половину их них.
 +
* В качестве альтернативы мы можете попробовать порешать [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ похожие задачи с pythontutor]
  
Необязательное дз:  
+
Если хотите мастерски писать в ноутбуках текст на маркдауне:  
* Проработать [https://habr.com/ru/company/ods/blog/322626/ статью про то как в pandas можно делать разные штуки]
+
* [https://www.markdowntutorial.com/ 10-минутный урок по markdown синтаксису]
 +
* [https://guides.github.com/features/mastering-markdown/ Короткий гайд по markdown синтаксису]
  
==== Неделя 3. Говорим про циклы и условия ====
+
==== Недели 2-3 (25 января - 6 февраля). Циклы, условия и листы ====
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/tree/master/sem03_for sem03]
+
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem02_forif Материалы семинара sem02]
 +
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem03_forif Материалы семинара sem03]
  
Видео-материалы посмотреть:
+
''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''
* Неделя 2 и 5 курса на [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus Coursera].
+
 
* Модули 1.10, 2.1, 2.2, 2.3 курса "Программирование на Python" на [https://stepik.org/course/67 Stepik].
+
Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там. 
 +
 
 +
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24441/enter/ Задачи на условия] (первая половина 2 недели курса)
 +
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24442/enter/ Задачи на цикл while (можно решать и через for)] (вторая половина 2 недели курса)
 +
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24443/enter/ Задачи на цикл for (можно решать и через while)] (первая половина 5 недели курса)
 +
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24444/enter/ Задачи на действительные числа и строки] (3 неделя курса)
 +
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24445/enter/ Задачи на списки и циклы] (вторая половина 5 недели курса)
 +
 
 +
Похожие задачи ждут вас на первой самостоятельной работе.  
 +
 
 +
''Ещё материалы:''
  
Дополнительные ссылки почитать:
 
 
* Объяснения и задачки на pythontutor по [https://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ условиям] и циклам [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ for] и [https://pythontutor.ru/lessons/while/ while].
 
* Объяснения и задачки на pythontutor по [https://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ условиям] и циклам [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ for] и [https://pythontutor.ru/lessons/while/ while].
 
* Совсем краткий конспект на pythonworld по [https://pythonworld.ru/osnovy/cikly-for-i-while-operatory-break-i-continue-volshebnoe-slovo-else.html циклам] и [https://pythonworld.ru/osnovy/instrukciya-if-elif-else-proverka-istinnosti-trexmestnoe-vyrazhenie-ifelse.html условиям].
 
* Совсем краткий конспект на pythonworld по [https://pythonworld.ru/osnovy/cikly-for-i-while-operatory-break-i-continue-volshebnoe-slovo-else.html циклам] и [https://pythonworld.ru/osnovy/instrukciya-if-elif-else-proverka-istinnosti-trexmestnoe-vyrazhenie-ifelse.html условиям].
  
==== Неделя 4. Говорим о функциях ====
+
==== Неделя без пар (8 - 13 февраля) ====
 +
 
 +
На этой неделе, в субботу, 13 февраля с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.
 +
 
 +
==== Неделя 4 (15-20 февраля). Говорим о функциях ====
 +
 
 +
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem04_functions Материалы семинара sem04]
 +
 
 +
''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''
 +
 
 +
Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там. 
 +
 
 +
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24446/enter/ Задачи на написание функций] (4 неделя курса)
 +
* Если хочется задачек чуть сложнее, посмотрите [https://official.contest.yandex.ru/contest/24448/enter/ набор задач на сортировку] (6 неделя курса)
 +
 
 +
Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.
 +
 
 +
''Ещё материалы:''
  
* Неделя 4 и 6 курса на [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus Coursera].
 
 
* Урок про функции и рекурсию на [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ pythontutor]
 
* Урок про функции и рекурсию на [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ pythontutor]
 
* Краткие конспекты [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/vse-o-funkciyax-i-ix-argumentax.html про функции] на pythonworld
 
* Краткие конспекты [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/vse-o-funkciyax-i-ix-argumentax.html про функции] на pythonworld
  
==== Неделя 5. Говорим про словарики и множества ====
+
==== Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта) множества и словари====
 +
 
 +
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem05_dict Материалы семинара sem05]
 +
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem06_dict Материалы семинара sem06]
 +
 
 +
''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''
 +
 
 +
Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там. 
 +
 
 +
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24447/enter/ Задачи на множества] (первая половина 7 недели курса)
 +
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24449/enter/ Задачи на словари] (вторая половина 7 недели курса)
 +
 
 +
Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.
 +
 
 +
''Ещё материалы:''
  
* Неделя 7 курса на [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus Coursera].
 
 
* Уроки про [http://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества] и [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари] на  pythontutor
 
* Уроки про [http://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества] и [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари] на  pythontutor
 
* Краткие коспекты на pythonworld про [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/slovari-dict-funkcii-i-metody-slovarej.html словари] и [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/mnozhestva-set-i-frozenset.html множества]  
 
* Краткие коспекты на pythonworld про [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/slovari-dict-funkcii-i-metody-slovarej.html словари] и [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/mnozhestva-set-i-frozenset.html множества]  
 
* Если вы хотите немного углубиться в алгоритмическую составляющую, прочитайте книгу Грокаем Алгоритмы с примерами кода на python, она великолепная и очень просто написана с примерами на python
 
* Если вы хотите немного углубиться в алгоритмическую составляющую, прочитайте книгу Грокаем Алгоритмы с примерами кода на python, она великолепная и очень просто написана с примерами на python
  
 +
==== Неделя без пар (8 - 13 марта) ====
  
 +
На этой неделе, в субботу, 13 марта с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.
  
==== Неделя 11, 30 ноября. Логистическая регрессия: начало ====
+
==== Неделя 7. (15 - 20 марта)====
  
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/tree/master/sem12_13_logisticRegression Стартовый ноутбук] и данные к логистическим регрессиям.
+
Разбираемся с numpy
* Из теории можно поботать [https://github.com/bdemeshev/mlearn_pro/raw/master/mlearn_pro.pdf из задачника]: 3.13, 4.1, 4.5, 4.6, 4.7
+
  
 +
==== Неделя 8. (22 - 27 марта)====
  
==== Неделя 12, 7 декабря. Логистическая регрессия: вторая часть Марлезонского балета ====
+
Начинаем разбираться с pandas
  
* [https://www.kaggle.com/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets credit card example]
+
==== Сессия ====
  
==Литература==
+
На этой неделе вас ожидает мидтёрм по всем темам из первой половины курса, кроме pandas. Он пройдёт 1 апреля, в четверг, с 11:00 до 14:00.
  
'''Рекомендуемая основная литература:'''
 
  
* Christopher M. Bishop. (n.d.). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.EBA0C705 Pattern Recognition and Machine Learning.] Australian National University.
+
'''По ходу курса тут появятся материалы к следующим неделям.'''
* Lutz, M. (2008). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392 Learning Python (Vol. 3rd ed).] Beijing: O’Reilly Media.
+
* Кремер Н. Ш. [https://biblio-online.ru/book/teoriya-veroyatnostey-i-matematicheskaya-statistika-431167 Теория вероятностей и математическая статистика 5-е изд., пер. и доп. Учебник и практикум для академического бакалавриата.] Издательство Юрайт, 2019.
+
* Энатская Н. Ю., Хакимуллин Е. Р. [https://biblio-online.ru/book/teoriya-veroyatnostey-i-matematicheskaya-statistika-446435 Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник и практикум для СПО.] Издательство Юрайт, 2019.
+
* Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. [https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-0-387-84858-7 The elements of statistical learning: Data Mining, Inference, and Prediction.]  Springer, 2009.
+
  
'''Рекомендуемая дополнительная литература:'''
+
==Литература==
  
 +
'''Рекомендуемая литература:'''
 +
 +
* Lutz, M. (2008). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392 Learning Python (Vol. 3rd ed).] Beijing: O’Reilly Media.
 
* Vanderplas, J. T. [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition).] CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
 
* Vanderplas, J. T. [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition).] CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
 
* Митчелл Р. [https://e.lanbook.com/book/100903 Скрапинг веб-сайтов с помощю Python.] Издательство "ДМК Пресс", 2016.
 
* Митчелл Р. [https://e.lanbook.com/book/100903 Скрапинг веб-сайтов с помощю Python.] Издательство "ДМК Пресс", 2016.

Текущая версия на 14:34, 29 января 2021

О курсе

Преподаватели: Карпов Максим Евгеньевич, Максимовская Анастасия Максимовна, Петросян Артур Тигранович, Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич, Мидюкин Максим Олегович, Зарманбетов Ахмед Курманалиевич

Правила выставления оценок

Распределение групп по семинаристам и ассистентам

Группа Семинарист Ассистент
201 Филипп Ульянкин @Ppilif Романенко Саша @cutre_sa
202 Максим Карпов @buntar29 Стрельцов Тёма @in_chainz
203 Максим Карпов @buntar29 Колесников Егор @kollego
204 Филипп Ульянкин @Ppilif Пешков Максим @peshkovmax
205 Петросян Артур @pet67 Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
206 Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 Дубровский Михаил @freezylex
207 Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 Дубровский Михаил @freezylex
208 Филатов Артём @filatovartm Кордзахия Натела @nkrdz
209 Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa Андрей Бабкин @eura71
2010 Мидюкин Максим @midiukin Костя Матвеев @kpmatveev
2011 Максимовская Анастасия @anastasiyamaxx Евгения Никулина @evgnikulina
2012 Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa Михаил Огородников @Spectag

Материалы курса

Оценивание

Оценка ставится по формуле:

Min(10, Round(0.05 ДЗ1 + 0.1 ДЗ2 + 0.1 ДЗ3 + 0.1 ДЗ4 + 0.15 ДЗ5 + 0.1 КР + 0.3 Экз + 0.1 СР1 + 0.1 СР2 + 0.1 СР3))


Домашки


Обратите внимание! Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана.

ДЗ-4: Возможна устная защита случайно выбранных работ. Любой член команды может быть опрошен по всей проделанной работе, а не только по выполненной им части. В случае, если студент не сможет защитить работу, оценка обнуляется всей команде.

ДЗ-5: Домашнее задание 5 предполагает написание бота для Telegram и выполняется индивидуально. Помимо финального дедлайна по всей работе предполагается как минимум одна точка проверки, где студент должен предоставить часть готового кода в соответствии с выставленными требованиями. Учебный ассистент и/или преподаватель проверяет работу и высылает необходимые правки. Каждая точка проверки является обязательной. В случае пропуска возможно понижение оценки или обнуление работы.

Контрольные

Обратите внимание! Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана. При обнулении самостоятельной работы обнуляются соответствующие ей домашние работы (обнуление первой самостоятельной работы ведет к обнулению первого домашнего задания, обнуление второй самостоятельной работы ведет к обнулению второго домашнего задания, обнуление третьей самостоятельной работы ведет к обнулению третьего домашнего задания).

Другое

Тут будут ещё ссылки

Большой план маленьких побед

Неделя 1 (18-23 января). Вводимся в python, git и делаем import this

Задание:

  • Дорешать все задачи из первого контеста. Обратите внимание, что они полностью соотвествуют первой неделе рекомендованного вам курса с Coursera. Можно решать их в контесте, можно на курсере. Как вам будет удобнее. Постарайтесь решить хотябы половину их них.
  • В качестве альтернативы мы можете попробовать порешать похожие задачи с pythontutor

Если хотите мастерски писать в ноутбуках текст на маркдауне:

Недели 2-3 (25 января - 6 февраля). Циклы, условия и листы

Задачи для семинаров и самостоятельного решения:

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют рекомендованному вам курсу с Coursera. Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

Похожие задачи ждут вас на первой самостоятельной работе.

Ещё материалы:

Неделя без пар (8 - 13 февраля)

На этой неделе, в субботу, 13 февраля с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

Неделя 4 (15-20 февраля). Говорим о функциях

Задачи для семинаров и самостоятельного решения:

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют рекомендованному вам курсу с Coursera. Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

Ещё материалы:

Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта) множества и словари

Задачи для семинаров и самостоятельного решения:

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют рекомендованному вам курсу с Coursera. Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

Ещё материалы:

  • Уроки про множества и словари на pythontutor
  • Краткие коспекты на pythonworld про словари и множества
  • Если вы хотите немного углубиться в алгоритмическую составляющую, прочитайте книгу Грокаем Алгоритмы с примерами кода на python, она великолепная и очень просто написана с примерами на python

Неделя без пар (8 - 13 марта)

На этой неделе, в субботу, 13 марта с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

Неделя 7. (15 - 20 марта)

Разбираемся с numpy

Неделя 8. (22 - 27 марта)

Начинаем разбираться с pandas

Сессия

На этой неделе вас ожидает мидтёрм по всем темам из первой половины курса, кроме pandas. Он пройдёт 1 апреля, в четверг, с 11:00 до 14:00.


По ходу курса тут появятся материалы к следующим неделям.

Литература

Рекомендуемая литература: