Программирование (python) для лингвистов

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс читается для студентов лингвистов 4-го курса факультета гуманитарных наук.

Проводится с 2017 года.

Преподаватель: Денис Литвинов (Почта, Telegram )

Ассистент Елизавета Корнеева (Почта)

Практические занятия проходят по средам 9:00-10:20 + 2 занятия в четверг (смотрите расписание)

Правила выставления оценок

итоговая оценка = 0.7*накопленная + 0.3*экзамен

накопленная оценка — средняя по всем дз

  1. Домашнее задание оценивается по 10-балльной шкале.
  2. В случае пропуска дедлайна за каждый пропущенный день снимается 1 балл, пока балл >= 3. Затем, за каждый пропущенный день снимаются по 0.5 балла.
  3. Дедлайны для каждой домашней работы указываются отдельно.
  4. В оценке домашнего задания оцениваются: работоспособность программы, использование изложенных средств и методов.
  5. При оценивании программы в первую очередь обращается внимание на то, насколько её работа соответствует требованиям, описанным в задании. Программа, не запускающаяся из-за синтаксических ошибок, не может получить оценку выше 4 баллов. Баллы могут сниматься, в частности, за неточное выполнение задания и отсутствие разбора случаев, из-за которых при исполнении программы может произойти ошибка. Так же оценивается оптимальность решенения (в смысле времени работы и потребляемой памяти). Во вторую очередь оценивается стиль кода.
  6. При обнаружении плагиата в домашнем или контрольном задании это задание получает оценку 0 баллов.
  7. Экзамен проводится в письменной форме.

Рекомендуемая литература

  1. Кормен. Алгоритмы: построение и анализ
  2. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning
  3. Jurafsky. Speech and Language Processing
  4. Barber. Bayesian Reasoning and Machine Learning


Программные средства

  1. редактор кода sublime text / notepad++ / PyCharm
  2. jupyter notebook
  3. numpy, scipy, pandas, matplotlib, seaborn, plotly, scikit-learn, gensim, xgboost


Правила сдачи домашних заданий

Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях, указанных в форме (пожалуйста, пройдите этот опрос)

!!!

  1. Соблюдайте именование каталогов, классов и сигнатур функций! В противном случае автотесты их не подцепят и ваше решение не будет засчитано.
  2. Если явно не сказано, то в скрипте должен присутствовать только код класса/функции, без демонстрации их вызовов с какими либо аргументами.
  3. Если явно не сказано, в репозиторий вы грузите скрипты с раширением *.py или ноутбуки *.ipynb. (Но никак не архивы)
  4. Опоздание считается по последнему сданному заданию в домашней работе

Оценки за домашние задания

Оценки

Семинары

Тема семинара презентация материалы семинара домашнее задание дедлайн
1 Объекто-ориентированное программирование notebook Задание 1 12.09.17 12:00
2 Паттерны проектирования & web mining, part 1 notebooks Задание 2 26.09.17 12:00
3 Тестирование и профилирование программ notebooks Задание 3 4.10.17 12:00
4 Алгоритм Рабина-Карпа notebooks
5 Scientific libraries: Numpy, scipy notebooks