Применение Python в статистическом анализе данных — различия между версиями
(→Критерии получения оценки) |
(→Материалы) |
||
Строка 18: | Строка 18: | ||
== Материалы == | == Материалы == | ||
− | * Видео занятий | + | * Видео занятий |
+ | * [https://drive.google.com/drive/folders/1VcUsk4PjKlHqppDzbeVTOduDiuKiqNBF?usp=sharing Материалы] | ||
= Критерии получения оценки = | = Критерии получения оценки = |
Версия 21:03, 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
- Материалы
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