Применение Python в статистическом анализе данных — различия между версиями
(→Критерии получения оценки) |
(→Команда курса) |
||
Строка 4: | Строка 4: | ||
= Команда курса = | = Команда курса = | ||
− | * Якушева | + | * Софья Якушева, преподаватель |
+ | * Дмитрий Косаревский, семинарист | ||
+ | * Илья Склонин, семинарист | ||
+ | |||
+ | * Алексей Бояров, ассистент | ||
+ | * Орхан Махмудов, ассистент | ||
= План курса = | = План курса = |
Версия 17:04, 21 июля 2023
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 9 (пятый курс)
- Форма контроля:
Команда курса
- Софья Якушева, преподаватель
- Дмитрий Косаревский, семинарист
- Илья Склонин, семинарист
- Алексей Бояров, ассистент
- Орхан Махмудов, ассистент
План курса
Важные ссылки
Материалы
- Видео занятий и призентации
Критерии получения оценки
На курсе запланировано 5 домашних заданий
- Каждое оценивается максимум в 2 балла.
- За сдачу позже мягкого дедлайна - 50%
- За сдачу позже жёсткого -75%.
2 мини-тестов (~10 мин.) на семинарах
- по 1,5 балла за каждый
Бонусное задание - 2 балла
Домашние задания
Домашнее задание | Дедлайн мягк. | Дедлайн жестк. |
---|---|---|
ДЗ 1 Библиотека Numpy | ДД.MM | ДД.MM |
ДЗ 2 Библиотека Pandas | ДД.MM | ДД.MM |
ДЗ 3 Взаимодействие с сервисами Google Drive | ДД.MM | ДД.MM |
ДЗ 4 Визуализация данных | ДД.MM | ДД.MM |
ДЗ 5 Библиотека Matplotlib | ДД.MM | ДД.MM |