Просмотр исходного текста страницы РЭШ. Наука о данных. Python и R 2025

= Общие сведения =
Основная цель курса - помочь студентам приобрести навыки сбора данных из различных источников и дальнейшего их анализа на основе инструментов Python. Основной упор сделан на работу с ситуациями, когда нет чистых данных и надо самому собирать и очищать данные.

* Семестр: весенний семестр 2025
* Начало курса 11.01.2025
* Конец курса 25.03.2025
* Формы контроля: 
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdEEZLy1BjYzWC64reZXnCfO_fInDxW2DmZI3ibNf3L9gvQ3Q/viewform?usp=header Форма регистрации на курс]'''
* [ Telegram-чат курса] 

==== Руководитель курса====
Спицын Николай

==== Преподаватели курса====
Спицын Николай
Подзорова Полина

==== План курса====
Блок 1. Окружение
- Основы Git
- Интерпретатор Python
- Основы работы с Google Colab

Блок 2. Синтаксис Python
- Циклы, условия
- Генераторы, list comprehension
- Контейнеры
- Функции, лямбда-функции; классы. Основы ООП

Блок 3. Python для работы с данными
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib, seaborn
- Работа с выборками в Python
- Основы HTML. Веб-скрапинг
- Работа с API

Блок 4. Основы R


=== Материалы занятий ===
*[https://drive.google.com/drive/folders/17s8tYScwnmmZwjvEwUQ2nk8DAXXFKg86?usp=sharing Папка с материалами лекций, семинаров и домашними заданиями]

===== Оценки =====
Оценка за семестр (предварительно, финальную уточнять у руководителя курса):

К + Л + Пр + Сем + Лек,

где

К - сумма баллов за контесты из блока 2, до 15% от итоговой оценки
Л - сумма баллов за лабораторные работы из блока 3, до 50% от итоговой оценки
Пр - балл за итоговый проект, до 25% от итоговой оценки
Сем - сумма баллов за посещение семинаров, до 10% от итоговой оценки
Лек - сумма баллов за посещение лекций, до 10% от итоговой оценки

Блоки  К, Л, Пр - блокирующие, т.е. за каждый из них надо получить хотя бы 4/10 для получения положительной итоговой оценки.