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

Версия 20:35, 21 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

Материалы курса

• тг-чат курса и канал для объявлений
• Таблица с оценками
• github-репозиторий с материалами курса
• Youtube-канал с записями семинаров
• 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:

Тут будет перечень ссылок с домашками

Контрольные:

Тут будет перечень ссылок с контрольными и самостоятельными

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:

• 10-минутный урок по markdown синтаксису
• Короткий гайд по markdown синтаксису

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

• Материалы семинара sem02
• Материалы семинара sem03

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

• Материалы семинара sem04

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

• Материалы семинара sem05
• Материалы семинара sem06

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.