Python для сбора и анализа данных КНАД — различия между версиями
Serggor (обсуждение | вклад) |
Serggor (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 24: | Строка 24: | ||
2. '''20/21 января''' Решение задач на pandas.Series [https://colab.research.google.com/drive/1Xw1EctrkMbr60YMBc6nhY1Z67vLKxeUQ?usp=sharing pandas1-211], [https://replit.com/join/kknugpyvqj-sierghieigorshk repl_invite-211] [https://forms.gle/u4KjWdPfSzb7bnFL9 обратная связь] | 2. '''20/21 января''' Решение задач на pandas.Series [https://colab.research.google.com/drive/1Xw1EctrkMbr60YMBc6nhY1Z67vLKxeUQ?usp=sharing pandas1-211], [https://replit.com/join/kknugpyvqj-sierghieigorshk repl_invite-211] [https://forms.gle/u4KjWdPfSzb7bnFL9 обратная связь] | ||
| − | 3. '''27/28 января''' [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter] [https://colab.research.google.com/drive/117i2k1t5dKt0plS7GEpnJEtA43ie05kx?usp=sharing pandas] [https:// | + | 3. '''27/28 января''' [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter] [https://colab.research.google.com/drive/117i2k1t5dKt0plS7GEpnJEtA43ie05kx?usp=sharing pandas] [https://replit.com/join/vwxgnwcdre-sierghieigorshk repl-invite211 ] |
Версия 11:33, 27 января 2022
Преподаватели: С.С. Горшков М.К. Горденко И.В. Иванов
Лекции
Четверг 9:30 – 10:50, zoom
1. 13 января. Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. презентация colab обратная связь
2. 20 января. Модуль pandas. pandas1, pandas2 обратная связь
3. 27 января. Вопросы производительности. GIL. Работа в Pandas с несколькими таблицами презентация обратная связь
Семинары
БКНАД211: Четверг 11:10 – 12:30, zoom
БКНАД212: Пятница 11:10 – 12:30, zoom
1. 13/14 января Решение задач на numpy. colab211 обратная связь
2. 20/21 января Решение задач на pandas.Series pandas1-211, repl_invite-211 обратная связь
3. 27/28 января magic в jupyter pandas repl-invite211
Домашнее задание
Сдача задач проводится в anytask, инвайты в закреплённом сообщении телеграм чата. Максимум за одно дз – 10 баллов, по решению проверяющего могут быть добавлены бонусные баллы за изящные решения.
1. numpy. Дедлайн 23.01.2022 23:59
2. pandas. Дедлайн 30.01.2022 23:59
