Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация (ОП "Журналистика") — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Установка дистрибутива Anaconda)
(Полезные ссылки)
Строка 17: Строка 17:
 
[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism Репозиторий с материалами на GitHub]
 
[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism Репозиторий с материалами на GitHub]
  
Видеозаписи лекций и семинаров (здесь появится ссылка на плейлист на Youtube)
+
Видеозаписи лекций и семинаров [https://www.youtube.com/playlist?list=PLkBdGfNz-0qPwZghfyrYWLi531rlSqD4j Youtube]
  
 
[https://t.me/joinchat/XJFOQKyYlFdiMDAy Канал в telegram для объявлений]
 
[https://t.me/joinchat/XJFOQKyYlFdiMDAy Канал в telegram для объявлений]

Версия 14:36, 17 сентября 2021

О курсе

borderless


Курс читается для студентов 3-го курса ОП "Журналистика" ФКМД ВШЭ в 1-2 модулях 2021/2022 уч. г.

Лектор: Карпов Максим Евгеньевич

Лекции проходят по вторникам, 11:10 - 12:30, в zoom (ссылка).

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Видеозаписи лекций и семинаров Youtube

Канал в telegram для объявлений

Чат в telegram для обсуждений

Таблица с оценками

Оставить отзыв на курс: форма

Вопросы по курсу можно задавать на почту mekarpov@hse.ru, а также в телеграм лектору (@buntar29) или семинаристу.

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент
191 Максимовская Анастасия Максимовна Стрельцов Тёма
192 Максимовская Анастасия Максимовна Никулина Женя
193 Быков Кирилл Валерьевич Егорова Настя
194 Перевышина Татьяна Олеговна Кордзахия Натела
195 Перевышина Татьяна Олеговна Васильев Коля

Консультации

Убедительная просьба предупреждать заранее, что вы собираетесь прийти на консультацию, в личку в телеграмме преподавателю. Если желающих нет, консультация в выбранный день не проводится.

  • Карпов Максим, по вторникам, 16:20 - 17:40, в зуме (ссылка)
  • Быков Кирилл, по четвергам, 18:10 - 19:30, по предварительному согласованию, а так же круглосуточно в телеграме и ВК
  • Стрельцов Тёма -- по предварительной договоренности, фиксированного дня/времени консультации нет. Можно 24/7 стучаться в телеграм.

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Работа на семинарах, написание кода для решения задач
  • Мини-тесты на лекциях, проверяющие знание основных моментов с предыдущей недели
  • Повторение базового Python в рамках онлайн курса
  • Практические домашние работы на Python (всего 5 домашних заданий)
  • Прикладной проект по сбору, анализу и визуализации данных на заданную тему
  • Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Минимум(10, 0.1 * Онлайн курс + 0.1 * Работа на семинарах + 0.1 * Тесты на лекциях + 0.5 * ДЗ + 0.15 * Проект + 0.15 * Экзамен)

Округление арифметическое. Всего можно набрать за курс 11 баллов, но выставляется по итогу оценка не выше 10. Экзамен неблокирующий.

Правила сдачи заданий

Каждый элемент контроля (домашнее задание, этап проекта, контрольные точки онлайн курса) имеет жёсткий дедлайн. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки вычитается по два балла. В таком случае, студент должен предупредить своего ассистента о выбранной опции.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

Лекция 1 (3 сентября). Введение в дата-журналистику. Логистика курса, актуальность и мотивация. [Слайды] [Запись лекции]

Семинары

Семинар 1. Базовые типы данных. Методы работы со строками, списками. Слайды Ноутбук

Практические задания

После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки вычитается по два балла. В таком случае, студент должен предупредить своего ассистента о выбранной опции.

Онлайн курс. Задачи недели 1, 2. Ввод и вывод. Переменные. Арифметические операции.

Жесткий дедлайн:

Задание

Проект

Здесь скоро появится описание и примеры проектов. Проекты выполняются в командах строго из двух человек.

Экзамен

Здесь скоро появится вариант экзамена и вопросы для подготовки.

Демо-версия

Полезные материалы

Установка дистрибутива Anaconda

Инструкция по установке питона на Windows и MacOS.

Конспект лекций по Python от Михаила Густокашина.

Книги

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература