Применение Python в статистическом анализе данных — различия между версиями
Yakusheva (обсуждение | вклад) м (→Общие сведения) |
Yakusheva (обсуждение | вклад) м (→Критерии получения оценки) |
||
| Строка 29: | Строка 29: | ||
= Критерии получения оценки = | = Критерии получения оценки = | ||
| − | На курсе запланировано | + | На курсе запланировано 7 домашних заданий + 1 бонусное задание. |
| − | + | * За сдачу позже мягкого дедлайна - штраф 50% оценки | |
| − | * За сдачу позже мягкого дедлайна - 50% | + | * Задания, сданные после жёсткого дедлайна, не оцениваются. |
| − | + | Первое домашнее задание курса | |
| − | + | * Это задание можно перезачесть любым курсом по Python, если он был окончен с оценкой "хорошо" и выше. | |
| − | * по | + | * Невыполнение этого задания влечёт штраф -2 к оценке по 10-балльной шкале. |
Бонусное задание | Бонусное задание | ||
| − | * 2 балла | + | * +2 балла к оценке |
| − | |||
Формула оценки: см. 1 ое занятие | Формула оценки: см. 1 ое занятие | ||
| Строка 53: | Строка 52: | ||
! Дедлайн жестк. | ! Дедлайн жестк. | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | ДЗ 1 Необходимый минимум по языку Python || ДД.MM || ДД.MM |
| + | |- | ||
| + | | ДЗ 2 Библиотека Numpy. Задача многорукого бандита || ДД.MM || ДД.MM | ||
| + | |- | ||
| + | | ДЗ 3 Библиотека Pandas. Работа с облачными таблицами || ДД.MM || ДД.MM | ||
| + | |- | ||
| + | | ДЗ 4 Устный доклад || ДД.MM || ДД.MM | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | ДЗ 5 Визуализация данных. Работа с изображениями || ДД.MM || ДД.MM |
|- | |- | ||
| − | | | + | | ДЗ 6 Библиотека Streamlit. Анализ данных || ДД.MM || ДД.MM |
|- | |- | ||
| − | | | + | | ДЗ 7 Анализ данных с помощью причинно-следственных моделей || ДД.MM || ДД.MM |
|- | |- | ||
| − | | | + | | ДЗ 8 Бонусное задание || ДД.MM || ДД.MM |
|} | |} | ||
= Форма контроля = | = Форма контроля = | ||
дифф. зачет | дифф. зачет | ||
Версия 14:17, 3 апреля 2024
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 9 (пятый курс)
- Форма контроля: дифф.зачёт
Команда курса
- Софья Якушева, преподаватель
- Дмитрий Косаревский, семинарист
- Илья Склонин, семинарист
- Алексей Бояров, ассистент
- Орхан Махмудов, ассистент
План курса
Важные ссылки
- Регистрация на курс
- Чат курса
- Таблица с оценками
- Проверка и комментарии ДЗ 1
- Проверка и комментарии ДЗ 2
- Проверка и комментарии ДЗ 3
- Проверка и комментарии ДЗ 4
Материалы
Критерии получения оценки
На курсе запланировано 7 домашних заданий + 1 бонусное задание.
- За сдачу позже мягкого дедлайна - штраф 50% оценки
- Задания, сданные после жёсткого дедлайна, не оцениваются.
Первое домашнее задание курса
- Это задание можно перезачесть любым курсом по Python, если он был окончен с оценкой "хорошо" и выше.
- Невыполнение этого задания влечёт штраф -2 к оценке по 10-балльной шкале.
Бонусное задание
- +2 балла к оценке
Формула оценки: см. 1 ое занятие
Домашние задания
| Домашнее задание | Дедлайн мягк. | Дедлайн жестк. |
|---|---|---|
| ДЗ 1 Необходимый минимум по языку Python | ДД.MM | ДД.MM |
| ДЗ 2 Библиотека Numpy. Задача многорукого бандита | ДД.MM | ДД.MM |
| ДЗ 3 Библиотека Pandas. Работа с облачными таблицами | ДД.MM | ДД.MM |
| ДЗ 4 Устный доклад | ДД.MM | ДД.MM |
| ДЗ 5 Визуализация данных. Работа с изображениями | ДД.MM | ДД.MM |
| ДЗ 6 Библиотека Streamlit. Анализ данных | ДД.MM | ДД.MM |
| ДЗ 7 Анализ данных с помощью причинно-следственных моделей | ДД.MM | ДД.MM |
| ДЗ 8 Бонусное задание | ДД.MM | ДД.MM |
Форма контроля
дифф. зачет
