Применение Python в статистическом анализе данных

Материал из Public ATP Wiki
Версия от 22:40, 17 октября 2023; Victorialim (обсуждение | вклад) (→‎Домашние задания)
Перейти к: навигация, поиск

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

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.
ЛР 1 Библиотека Numpy ДД.MM ДД.MM
ЛР 2 Библиотека Pandas 30.10 13.11
ЛР 3 Взаимодействие с сервисами Google Drive ДД.MM ДД.MM
ЛР 4 Визуализация данных ДД.MM ДД.MM
ЛР 5 Библиотека Matplotlib ДД.MM ДД.MM

Форма контроля

дифф. зачет

Источник — «http://wiki.atp-fivt.org/index.php?title=Применение_Python_в_статистическом_анализе_данных&oldid=2436»