Python для сбора и анализа данных КНАД 22/23 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 5: Строка 5:
 
1. '''10 января''' Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. [https://docs.google.com/presentation/d/1YesaTO0I_Qzu1_J3uxNO1AlSNn7jmzWxtWFmwFNQjLU/edit?usp=sharing презентация] [https://colab.research.google.com/drive/1ji_2UDhQFlvq6sDUm6XObR8IGg-KCCM9?usp=sharing colab]
 
1. '''10 января''' Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. [https://docs.google.com/presentation/d/1YesaTO0I_Qzu1_J3uxNO1AlSNn7jmzWxtWFmwFNQjLU/edit?usp=sharing презентация] [https://colab.research.google.com/drive/1ji_2UDhQFlvq6sDUm6XObR8IGg-KCCM9?usp=sharing colab]
  
2. '''17 января''' Модуль pandas. series и работа с одним датафреймом [https://colab.research.google.com/drive/1nd2r3t85U2jGrdms4z0WJ2UPW1G-YsPE?usp=sharing pandas1], [https://colab.research.google.com/drive/1RkmTX9RqT-qtdMMlUY_nBrPB_UO7ehU5?usp=sharing pandas2]  
+
2. '''17 января''' Модуль pandas. series и работа с одним датафреймом [https://colab.research.google.com/drive/1nd2r3t85U2jGrdms4z0WJ2UPW1G-YsPE?usp=sharing colab], [https://colab.research.google.com/drive/1RkmTX9RqT-qtdMMlUY_nBrPB_UO7ehU5?usp=sharing первый пункт]  
  
  

Версия 16:34, 17 января 2023

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, 222 221

1. 13 января Продолжение лекции по 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.

3. https://vk.com/itcookies/python

4. О функции apply в pandas