Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24 — различия между версиями
Serggor (обсуждение | вклад) |
Serggor (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
2. '''22 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] | 2. '''22 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] | ||
| + | |||
| + | 3. '''26 января''' Вопросы производительности. GIL. Работа в Pandas с несколькими таблицами [https://docs.google.com/presentation/d/1y6O6oh1QlT1kJFPQxM8Kn8xyrnl8_Q1SwCin15ZnkAg/edit?usp=sharing презентация] [https://colab.research.google.com/drive/1RkmTX9RqT-qtdMMlUY_nBrPB_UO7ehU5?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1fPkewwXJHDL94Y1jr5hXq2dSvAPvb-9e?usp=sharing colab performance] [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter] | ||
==Домашнее задание== | ==Домашнее задание== | ||
| Строка 16: | Строка 18: | ||
1. [https://colab.research.google.com/drive/1xG9SKOsXwq0wFW5NBtnSw1B8odFcAU0y?usp=sharing numpy]. Дедлайн 01.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов | 1. [https://colab.research.google.com/drive/1xG9SKOsXwq0wFW5NBtnSw1B8odFcAU0y?usp=sharing numpy]. Дедлайн 01.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов | ||
| + | |||
| + | 2. [https://colab.research.google.com/drive/1CWFPDleJQdv_eG_yRYXBOs9Aj7-osVAG?usp=sharing pandas]. Дедлайн 08.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов | ||
==Оценивание== | ==Оценивание== | ||
Версия 16:27, 26 января 2024
Содержание
Лекции
Понедельник 11:10 – 12:30
1. 15 января Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. презентация colab
2. 22 января Модуль pandas. series и работа с одним датафреймом colab, первый пункт
3. 26 января Вопросы производительности. GIL. Работа в Pandas с несколькими таблицами презентация colab colab performance magic в jupyter
Домашнее задание
Сдача задач проводится в anytask, инвайты будут позже. 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 01.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов
2. pandas. Дедлайн 08.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов
Оценивание
Накоп = МИНИМУМ((ДЗ1 + ДЗ2 + ДЗ3 + ДЗ4 + ДЗ5 + ДЗ6 + Пр) / 6, 10)
Итог = 0.7 * Накоп + 0.3 * экз
Автомат = Накоп если Накоп >= 6 и есть желание получить автомат
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.
