Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24 — различия между версиями
Serggor (обсуждение | вклад) |
Serggor (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| + | ==Записи занятий== | ||
| + | |||
| + | https://disk.yandex.ru/d/8KXPPEcCBuEfEg | ||
| + | |||
[http://wiki.cs.hse.ru/Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94_22/23 Вики-страница прошлого года] | [http://wiki.cs.hse.ru/Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94_22/23 Вики-страница прошлого года] | ||
Версия 16:28, 26 января 2024
Содержание
Записи занятий
https://disk.yandex.ru/d/8KXPPEcCBuEfEg
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.
