Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) — различия между версиями
(→Команда курса) |
(→Важные ссылки) |
||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
== Важные ссылки == | == Важные ссылки == | ||
| − | * ''' | + | * '''#/ Регистрация на курс]''' (доступ для физтех-аккаунтов) |
| − | * ''' | + | * '''# Материалы курсa]''' (доступ для физтех-аккаунтов) |
| − | * ''' | + | * '''#''' |
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]''' | * '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]''' | ||
Версия 16:49, 4 декабря 2022
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 1 (первый курс)
- Форма контроля: дифференцированный зачет
Важные ссылки
- #/ Регистрация на курс] (доступ для физтех-аккаунтов)
- # Материалы курсa] (доступ для физтех-аккаунтов)
- #
- Таблица с оценками
Требования
- Физтех-почта (домен phystech.edu)
- Аккаунт на GitHub
- Ноутбук на занятиях
План курса
| № | Тема |
|---|---|
| 1 | Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса. |
| 2 | Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы. |
| 3 | Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск. |
Оценивание
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
- Тесты
- Контесты
- Практические проекты
- Лабораторная работа
Тесты
- Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
- Вопросы по материалам прошлого занятия
- Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт
- За каждый тест - 10 баллов.
Контесты
- Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест (нужен phystech.edu-аккаунт)
- Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
- Срок решения - 2 недели
- За каждый контест - 10 баллов
- Списывание детектируется и наказуемо!
Практические проекты
- 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
- Работа над кодом в несколько итераций на GitHub (нужен аккаунт)
- Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
- Список тем проектов будет позднее
- Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)
Лабораторная работа
- Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
- Выдается после “Инструменты визуализации”
- Срок работы - 2 недели
- Оценка - 10 баллов
- Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл
Команда курса
- Преподаватели:
- Рухович Филипп
- Белый Антон
