Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 6: Строка 6:
  
 
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94_23/24 Курс 1 модуля]
 
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94_23/24 Курс 1 модуля]
 +
 +
[https://anytask.org/course/1090 Курс anytask]
  
 
==Лекции==
 
==Лекции==

Версия 04:01, 10 февраля 2024

Записи занятий

Все записи

Вики-страница прошлого года

Курс 1 модуля

Курс anytask

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

4. 3 февраля Визуализация данных в Python matplotlib1 matplotlib2 pandas_plot plotly seaborn

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.

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

4. О функции apply в pandas

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Python_для_сбора_и_анализа_данных_КНАД_23/24&oldid=83602»