Применение Python в статистическом анализе данных — различия между версиями
(→Форма контроля) |
(→Критерии получения оценки) |
||
| Строка 36: | Строка 36: | ||
Бонусное задание - 2 балла | Бонусное задание - 2 балла | ||
| − | Формула оценки: | + | Формула оценки: см. 1 ое занятие |
| − | |||
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
Версия 21:02, 11 сентября 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 0,5 балла за каждый
Бонусное задание
- 2 балла
Бонусное задание - 2 балла
Формула оценки: см. 1 ое занятие
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 |
Форма контроля
дифф. зачет
