Применение Python в статистическом анализе данных — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
м (Критерии получения оценки)
м (Критерии получения оценки)
Строка 37: Строка 37:
 
* Это задание можно перезачесть любым курсом по Python, если он был окончен с оценкой "хорошо" и выше.
 
* Это задание можно перезачесть любым курсом по Python, если он был окончен с оценкой "хорошо" и выше.
 
* Невыполнение этого задания влечёт штраф -2 к оценке по 10-балльной шкале.
 
* Невыполнение этого задания влечёт штраф -2 к оценке по 10-балльной шкале.
 +
 +
Подготовка устного доклада (2 балла)
 +
* Тема доклада: обзор любой популярной библиотеки Python, не рассмотренной на занятиях
 +
* При оформлении доклада необходимо следовать практическим рекомендациям, приведённым на лекциях.
 +
* Оцениваются: содержательность, устный рассказ, соблюдение формальных требований, стилистика. Каждый пункт - 0.5 балла
 +
* Длительность: 7-10 минут
 +
* Структура доклада: титульный слайд, план, основная часть, резюме, слайд-благодарность
 +
* На титульном слайде нужно указать тему, ФИО автора, название нашего курса
 +
* Оформление слайдов: спокойный фон, заголовок шрифтом 24+, текст шрифтом 18+, небольшое количество текста, наличие ссылок на источники (в том числе источники картинок)
 +
* Важно. В презентации должен присутствовать как минимум 1 график, качественно оформленный (название графика, названия и единицы измерения осей, минимальное необходимое количество цветов, легенда при необходимости, сетка при необходимости; можно использовать предвнимательную обработку)
  
 
Бонусное задание
 
Бонусное задание

Версия 14:25, 3 апреля 2024

Общие сведения

  • Семестр: 9 (пятый курс)
  • Форма контроля: дифф.зачёт

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 7 домашних заданий + 1 бонусное задание.

  • За сдачу позже мягкого дедлайна - штраф 50% оценки
  • Задания, сданные после жёсткого дедлайна, не оцениваются.

Первое домашнее задание курса

  • Это задание можно перезачесть любым курсом по Python, если он был окончен с оценкой "хорошо" и выше.
  • Невыполнение этого задания влечёт штраф -2 к оценке по 10-балльной шкале.

Подготовка устного доклада (2 балла)

  • Тема доклада: обзор любой популярной библиотеки Python, не рассмотренной на занятиях
  • При оформлении доклада необходимо следовать практическим рекомендациям, приведённым на лекциях.
  • Оцениваются: содержательность, устный рассказ, соблюдение формальных требований, стилистика. Каждый пункт - 0.5 балла
  • Длительность: 7-10 минут
  • Структура доклада: титульный слайд, план, основная часть, резюме, слайд-благодарность
  • На титульном слайде нужно указать тему, ФИО автора, название нашего курса
  • Оформление слайдов: спокойный фон, заголовок шрифтом 24+, текст шрифтом 18+, небольшое количество текста, наличие ссылок на источники (в том числе источники картинок)
  • Важно. В презентации должен присутствовать как минимум 1 график, качественно оформленный (название графика, названия и единицы измерения осей, минимальное необходимое количество цветов, легенда при необходимости, сетка при необходимости; можно использовать предвнимательную обработку)

Бонусное задание

  • +2 балла к оценке


Формула оценки: см. 1 ое занятие

Домашние задания

Домашнее задание Дедлайн мягк. Дедлайн жестк.
ДЗ 1 Необходимый минимум по языку Python ДД.MM ДД.MM
ДЗ 2 Библиотека Numpy. Задача многорукого бандита ДД.MM ДД.MM
ДЗ 3 Библиотека Pandas. Работа с облачными таблицами ДД.MM ДД.MM
ДЗ 4 Устный доклад ДД.MM ДД.MM
ДЗ 5 Визуализация данных. Работа с изображениями ДД.MM ДД.MM
ДЗ 6 Библиотека Streamlit. Анализ данных ДД.MM ДД.MM
ДЗ 7 Анализ данных с помощью причинно-следственных моделей ДД.MM ДД.MM
ДЗ 8 Бонусное задание ДД.MM ДД.MM

Форма контроля

дифф. зачет