Анализ данных на python, фэн, 2020 spring — различия между версиями
Fulyankin (обсуждение | вклад) |
Fulyankin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показано 20 промежуточных версии 6 участников) | |||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
! Группа !! Семинарист !! Ассистент | ! 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== | ==Материалы курса== | ||
| − | * [https://t.me/ | + | * [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/ | + | * [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EnnWqEnSaPU4lXSSR7B4Ku_oTjXTKvNifytbC_OsRho Таблица с оценками] |
| − | * [https://www.youtube.com/playlist?list= | + | * 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] | ||
| Строка 56: | Строка 55: | ||
| − | + | ==Домашки== | |
| − | + | * [https://official.contest.yandex.ru/contest/24478/enter/ Домашнее задание 1] '''Дедлайн:''' 10 февраля 23:59 | |
| − | |||
| − | + | '''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 | Тут будут ещё ссылки | ||
| Строка 90: | Строка 98: | ||
''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:'' | ''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:'' | ||
| − | Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [ | + | 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/24441/enter/ Задачи на условия] (первая половина 2 недели курса) | ||
| Строка 115: | Строка 123: | ||
''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:'' | ''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:'' | ||
| − | Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [ | + | 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) | * [https://official.contest.yandex.ru/contest/24446/enter/ Задачи на написание функций] (4 неделя курса) | ||
| Строка 127: | Строка 135: | ||
* 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 | ||
| − | ==== Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта)==== | + | ==== 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/sem05_dict Материалы семинара sem05] | ||
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem06_dict Материалы семинара sem06] | * [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:'' | ||
| − | |||
* 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] | ||
Текущая версия на 14:34, 29 января 2021
Содержание
- 1 О курсе
- 2 Правила выставления оценок
- 3 Распределение групп по семинаристам и ассистентам
- 4 Материалы курса
- 5 Оценивание
- 6 Домашки
- 7 Контрольные
- 8 Другое
- 9 Большой план маленьких побед
- 9.1 Неделя 1 (18-23 января). Вводимся в python, git и делаем import this
- 9.2 Недели 2-3 (25 января - 6 февраля). Циклы, условия и листы
- 9.3 Неделя без пар (8 - 13 февраля)
- 9.4 Неделя 4 (15-20 февраля). Говорим о функциях
- 9.5 Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта) множества и словари
- 9.6 Неделя без пар (8 - 13 марта)
- 9.7 Неделя 7. (15 - 20 марта)
- 9.8 Неделя 8. (22 - 27 марта)
- 9.9 Сессия
- 10 Литература
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
- тг-чат курса и канал для объявлений
- Таблица с оценками
- github-репозиторий с материалами курса
- Youtube-каналы с записями семинаров: канал Филиппа, канал Максима Карпова, канал Артура
- Материалы прошлого курса (весна 2020)
- Установите перед первым семинаром Anaconda. Инструкция для windows и инструкция для мака
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
- Домашнее задание 1 Дедлайн: 10 февраля 23:59
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
- Материалы семинара sem01
- Задачи для семинара
- Прочитать про то как писать код красиво (PEP 8)
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.
- Задачи на условия (первая половина 2 недели курса)
- Задачи на цикл while (можно решать и через for) (вторая половина 2 недели курса)
- Задачи на цикл for (можно решать и через while) (первая половина 5 недели курса)
- Задачи на действительные числа и строки (3 неделя курса)
- Задачи на списки и циклы (вторая половина 5 недели курса)
Похожие задачи ждут вас на первой самостоятельной работе.
Ещё материалы:
- Объяснения и задачки на pythontutor по условиям и циклам for и while.
- Совсем краткий конспект на pythonworld по циклам и условиям.
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.
- Задачи на написание функций (4 неделя курса)
- Если хочется задачек чуть сложнее, посмотрите набор задач на сортировку (6 неделя курса)
Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.
Ещё материалы:
- Урок про функции и рекурсию на pythontutor
- Краткие конспекты про функции на pythonworld
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.
- Задачи на множества (первая половина 7 недели курса)
- Задачи на словари (вторая половина 7 недели курса)
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:
- Lutz, M. (2008). Learning Python (Vol. 3rd ed). Beijing: O’Reilly Media.
- Vanderplas, J. T. Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition). CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
- Митчелл Р. Скрапинг веб-сайтов с помощю Python. Издательство "ДМК Пресс", 2016.
