Применение Python в статистическом анализе данных — различия между версиями
(→Критерии получения оценки) |
(→Критерии получения оценки) |
||
| Строка 38: | Строка 38: | ||
Формула оценки: | Формула оценки: | ||
| − | + | $$\min(10, \sum_{i=1}^2{test_i} + \sum_{i=1}^5{home\_work_i} + bonus\_work - 1)$$ | |
Версия 20:42, 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:
$$\min(10, \sum_{i=1}^2{test_i} + \sum_{i=1}^5{home\_work_i} + bonus\_work - 1)$$
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 |
