Основы программирования в Python (Мирэк) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Материалы занятий)
(Материалы занятий)
Строка 108: Строка 108:
 
'''Файлы для семинара 3:'''   
 
'''Файлы для семинара 3:'''   
 
*[https://raw.githubusercontent.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA/master/Seminars/S3_NumPy_Pandas/titanic.csv titanic.csv]
 
*[https://raw.githubusercontent.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA/master/Seminars/S3_NumPy_Pandas/titanic.csv titanic.csv]
 +
 +
'''Семинар 4'''
 +
*[https://github.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA/blob/master/Seminars/S4_Pandas/2020_MIREC_S4_Pandas_GroupBy.ipynb Еще про группировку данных в pandas]
 +
 +
'''Файлы для семинара 4:''' 
 +
*[https://raw.githubusercontent.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA/master/Seminars/S4_Pandas/elect.csv elect.csv]
 +
 +
'''Семинар 5'''
 +
*[https://github.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA/blob/master/Seminars/S5_Matplotlib/2020_MIREC_S5_Viz_Matplotlib.ipynb Matplotlib: визуализация данных]
 +
 +
'''Файлы для семинара 5:'''
 +
 +
*[https://raw.githubusercontent.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA/master/Seminars/S5_Matplotlib/populations.txt populations.txt]
 +
*[https://raw.githubusercontent.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA/master/Seminars/S5_Matplotlib/crimeRatesByState2005.tsv crime stastes data]
 +
*[https://raw.githubusercontent.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA/master/Seminars/S5_Matplotlib/gapminderData.csv gapminder.txt]
  
 
== Онлайн курс (перевод процента выполнения в оценку) ==
 
== Онлайн курс (перевод процента выполнения в оценку) ==

Версия 01:36, 12 мая 2020

О курсе

"Основы программирования в Python" читается на 2 курсе, в 3 и 4 модуле. 3 модуль - самостоятельное прохождение студентами онлайн-курса. 4 модуль - лекционные и семинарские занятия.

Карточка курса и программа

Чат в Telegram (для всего потока): https://t.me/hse_mirec_python_2020 или hse_mirec_python_2020 в поиске.

Преподаватели

Лектор: Рогович Татьяна Владимировна
E-mail: rogovich@gmail.com

Группы 181, 182

Семинарист: Рогович Татьяна Владимировна
E-mail: rogovich@gmail.com

Ассистент: Инсан-Александр Латыпов E-mail: insanaleksandr@yandex.ru
Telegram: @Le_Figaro

Группы 183, 184

Семинарист: Карпов Максим Евгеньевич
E-mail: mekarpov@hse.ru

Ассистент: Сергей Петрович E-mail: serg.petrovich2000@gmail.com
Telegram: @serp404

Группа 185

Семинарист: Рогович Татьяна Владимировна
E-mail: rogovich@gmail.com

Ассистент: Михаил Филатов E-mail: mihfil1998@yandex.ru
Telegram: @mihfil

Группа 186 Семинарист: Бирюков Валентин Андреевич
E-mail: valentin.biryukov@gmail.com
Telegram: @biryuk_v

Ассистент: Дмитрий Кузнецов Telegram: @eldmitro

Как установить Jupyter на свой ноутбук?

Для этого нужно пройти по ссылке https://www.anaconda.com/distribution/ и выбрать дистрибутив пакета Anaconda для Python 3.7, в который входит Jupyter, для вашей операционной системы. Скачайте дистрибутив и запустите, дальше следуйте промтам установщика. Мы будем работать с Jupyter Notebook (не Jupyter Lab).

Формула оценки

Оценка = 0.2 * Домашнее задание + 0.2 * Контрольная работа (анализ данных) + 0.2 * Контрольная работа (Питон) + 0.2 * Мини-задания, выполненные онлайн (среднее всех) + 0.2 * Оценка за онлайн-курс

  • онлайн-курс выполняется на платформе openedu в течение 3 модуля.

Контрольная по Python

24 апреля, 16.40 - 18.40
Пишем на ресурсе online.hse.ru
Пробный вариант контрольной

Материалы занятий

Материалы всех лекций и семинаров можно найди в репозитория курса на github https://github.com/rogovich/2020_MIREC_PfDA

Записи лекций и семинаров на youtube


Дополнительные материалы


Лекция 1 и Семинар 1

Форматирования строк не будет в контрольной, но это полезное знание по жизни :) Остальное НУЖНО ДЛЯ КОНТРОЛЬНОЙ


Задачи для семинара 1: Задачи без решения Решения

Лекция 2 и Семинар 2

НУЖНО ДЛЯ КОНТРОЛЬНОЙ ВСЕ

Задачи для семинара 2: Задачи без решения Решения

Файлы для семинара 2:

Семинар 3

Файлы для семинара 3:

Семинар 4

Файлы для семинара 4:

Семинар 5

Файлы для семинара 5:

Онлайн курс (перевод процента выполнения в оценку)

Процент выполнения онлайн-курса Оценка
76% + 10
68 – 75% 9
60 – 67% 8
52 – 59% 7
44 – 51% 6
36 – 43% 5
28 – 35% 4
20 – 27% 3
12 – 19% 2
4 – 11% 1
< 4% 0