Python для сбора и анализа данных КНАД 22/23 — различия между версиями
Serggor (обсуждение | вклад) |
Serggor (обсуждение | вклад) |
||
Строка 10: | Строка 10: | ||
==Семинары== | ==Семинары== | ||
− | Пятница 13:00 – 14:20, [https://us06web.zoom.us/j/87433550226?pwd=RWtRc1YwUTdnWGtPWEJ4cnBXNVh3QT09 | + | Пятница 13:00 – 14:20, [https://us06web.zoom.us/j/87433550226?pwd=RWtRc1YwUTdnWGtPWEJ4cnBXNVh3QT09 zoom222] [https://us06web.zoom.us/j/83134885209?pwd=NHpnc3JoZGtqT2g5WStKN1kzOFBaUT09 zoom221] |
1. '''13 января''' Продолжение лекции по numpy [https://colab.research.google.com/drive/1ji_2UDhQFlvq6sDUm6XObR8IGg-KCCM9?usp=sharing colab] | 1. '''13 января''' Продолжение лекции по numpy [https://colab.research.google.com/drive/1ji_2UDhQFlvq6sDUm6XObR8IGg-KCCM9?usp=sharing colab] | ||
+ | |||
+ | 2. '''20 января''' Решение задач на numpy [https://colab.research.google.com/drive/1ji_2UDhQFlvq6sDUm6XObR8IGg-KCCM9?usp=sharing colab] | ||
Версия 21:17, 19 января 2023
Содержание
Лекции
Вторник 13:00 – 14:20, zoom
1. 10 января Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. презентация colab
2. 17 января Модуль pandas. series и работа с одним датафреймом colab, первый пункт
Семинары
Пятница 13:00 – 14:20, zoom222 zoom221
1. 13 января Продолжение лекции по numpy colab
2. 20 января Решение задач на numpy colab
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.
Ваше задание может быть проверено и возвращено на доработку на усмотрение преподавателя.
1. numpy. Дедлайн 24.01.2022 10:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов
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. Курс Техносферы Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop
5. 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.