Применение Python в статистическом анализе данных — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Домашние задания)
(Критерии получения оценки)
Строка 18: Строка 18:
 
= Критерии получения оценки =
 
= Критерии получения оценки =
  
два мини-теста по полбалла
 
плюс 5 ДЗ по два балла
 
плюс бонусное задание два балла
 
 
оценка - сумма по заданиям минус 1
 
 
== Домашние задания ==
 
 
На курсе запланировано 5 домашних заданий
 
На курсе запланировано 5 домашних заданий
  
Строка 35: Строка 28:
  
 
Бонусное задание - 2 балла
 
Бонусное задание - 2 балла
 +
 +
== Домашние задания ==
  
 
{|  class="wikitable"
 
{|  class="wikitable"

Версия 00:53, 15 июля 2023

Общие сведения

  • Семестр: 9 (пятый курс)
  • Форма контроля:

Команда курса

  • Якушева Софья

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 1,5 балла за каждый

Бонусное задание - 2 балла

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