Python для сбора и анализа данных КНАД — различия между версиями
Serggor (обсуждение | вклад) |
Serggor (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 28: | Строка 28: | ||
3. '''27/28 января''' [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter]. Решение задач на применение функций к датафреймам, работу с несколькими датафреймами. Сравнение производительности операций [https://colab.research.google.com/drive/117i2k1t5dKt0plS7GEpnJEtA43ie05kx?usp=sharing задачи] [https://replit.com/join/vwxgnwcdre-sierghieigorshk repl-invite211 ] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь] | 3. '''27/28 января''' [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter]. Решение задач на применение функций к датафреймам, работу с несколькими датафреймами. Сравнение производительности операций [https://colab.research.google.com/drive/117i2k1t5dKt0plS7GEpnJEtA43ie05kx?usp=sharing задачи] [https://replit.com/join/vwxgnwcdre-sierghieigorshk repl-invite211 ] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь] | ||
| − | 4. '''2/3 февраля.''' Практика построения визуализаций с помощью matplotlib и plotly [https://colab.research.google.com/drive/1XL-pkSCZ1lJ8lCxF2aBRGYQtiJlySUfl?usp=sharing visualization] [https://replit.com/join/vwxgnwcdre-sierghieigorshk repl-invite211 (с 3 семинара)] | + | 4. '''2/3 февраля.''' Практика построения визуализаций с помощью matplotlib и plotly [https://colab.research.google.com/drive/1XL-pkSCZ1lJ8lCxF2aBRGYQtiJlySUfl?usp=sharing visualization] [https://replit.com/join/vwxgnwcdre-sierghieigorshk repl-invite211 (с 3 семинара)] [https://colab.research.google.com/drive/1CEgSMfYSNyXDDxictr7ODtpl3HFNhT1Y?usp=sharing решения] |
Версия 12:47, 3 февраля 2022
Преподаватели: С.С. Горшков М.К. Горденко И.В. Иванов
Содержание
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
4. 2 февраля. Визуализация данных в Python matplotlib1 matplotlib2 pandas_plot plotly seaborn
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. Решение задач на применение функций к датафреймам, работу с несколькими датафреймами. Сравнение производительности операций задачи repl-invite211 обратная связь
4. 2/3 февраля. Практика построения визуализаций с помощью matplotlib и plotly visualization repl-invite211 (с 3 семинара) решения
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. Указанный в anytask максимальный балл – чисто формальное ограничение, оно больше, чем наш максимум, ибо в него входят бонусные баллы. ДЗ 3 разделено на две части, максимум за каждую часть без учета бонусов – 4 и 6 соответственно.
Ваше задание может быть проверено и возвращено на доработку, если оно сдано заранее, хотя бы за двое суток до дедлайна, во всех остальных случаях на усмотрение преподавателя.
1. numpy. Дедлайн 23.01.2022 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов
2. pandas. Дедлайн 30.01.2022 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов
3.1. join. Дедлайн 08.02.2022 22:59. Максимум без учёта бонусов – 4 балла
Рекомендуемая основная литература
1. Python для анализа данных – курс от МФТИ и Mail.Ru Group
2. Hadoop. Система для обработки больших объемов данных
3. Основы SQL – курс Андрея Созыкина
4. https://numpy.org/, https://pandas.pydata.org/, https://matplotlib.org/
Рекомендуемая дополнительная литература
1. https://mrjob.readthedocs.io/en/latest/
2. Devpractice Team. Python. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi.
