РЭШ. Наука о данных. Python и R 2025: различия между версиями
VeLKerr (обсуждение | вклад) Новая страница: «Test» |
Нет описания правки |
||
| (не показаны 3 промежуточные версии 1 участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
= Общие сведения = | |||
Основная цель курса - помочь студентам приобрести навыки сбора данных из различных источников и дальнейшего их анализа на основе инструментов Python. Основной упор сделан на работу с ситуациями, когда нет чистых данных и надо самому собирать и очищать данные. | |||
* Семестр: весенний семестр 2025 | |||
* Начало курса 11.01.2025 | |||
* Конец курса 25.03.2025 | |||
* Формы контроля: | |||
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdEEZLy1BjYzWC64reZXnCfO_fInDxW2DmZI3ibNf3L9gvQ3Q/viewform?usp=header Форма регистрации на курс]''' | |||
* [ Telegram-чат курса] | |||
==== Руководитель курса==== | |||
Спицын Николай | |||
==== Преподаватели курса==== | |||
Спицын Николай | |||
Подзорова Полина | |||
==== План курса==== | |||
Блок 1. Окружение | |||
- Основы Git | |||
- Интерпретатор Python | |||
- Основы работы с Google Colab | |||
Блок 2. Синтаксис Python | |||
- Циклы, условия | |||
- Генераторы, list comprehension | |||
- Контейнеры | |||
- Функции, лямбда-функции; классы. Основы ООП | |||
Блок 3. Python для работы с данными | |||
- Numpy | |||
- Pandas | |||
- Matplotlib, seaborn | |||
- Работа с выборками в Python | |||
- Основы HTML. Веб-скрапинг | |||
- Работа с API | |||
Блок 4. Основы R | |||
=== Материалы занятий === | |||
*[https://drive.google.com/drive/folders/17s8tYScwnmmZwjvEwUQ2nk8DAXXFKg86?usp=sharing Папка с материалами лекций, семинаров и домашними заданиями] | |||
===== Оценки ===== | |||
Оценка за семестр (предварительно, финальную уточнять у руководителя курса): | |||
К + Л + Пр + Сем + Лек, | |||
где | |||
К - сумма баллов за контесты из блока 2, до 15% от итоговой оценки | |||
Л - сумма баллов за лабораторные работы из блока 3, до 50% от итоговой оценки | |||
Пр - балл за итоговый проект, до 25% от итоговой оценки | |||
Сем - сумма баллов за посещение семинаров, до 10% от итоговой оценки | |||
Лек - сумма баллов за посещение лекций, до 10% от итоговой оценки | |||
Блоки К, Л, Пр - блокирующие, т.е. за каждый из них надо получить хотя бы 4/10 для получения положительной итоговой оценки. | |||
Текущая версия от 13:19, 7 февраля 2025
Общие сведения
Основная цель курса - помочь студентам приобрести навыки сбора данных из различных источников и дальнейшего их анализа на основе инструментов Python. Основной упор сделан на работу с ситуациями, когда нет чистых данных и надо самому собирать и очищать данные.
- Семестр: весенний семестр 2025
- Начало курса 11.01.2025
- Конец курса 25.03.2025
- Формы контроля:
- Форма регистрации на курс
- [ Telegram-чат курса]
Руководитель курса
Спицын Николай
Преподаватели курса
Спицын Николай Подзорова Полина
План курса
Блок 1. Окружение - Основы Git - Интерпретатор Python - Основы работы с Google Colab
Блок 2. Синтаксис Python - Циклы, условия - Генераторы, list comprehension - Контейнеры - Функции, лямбда-функции; классы. Основы ООП
Блок 3. Python для работы с данными - Numpy - Pandas - Matplotlib, seaborn - Работа с выборками в Python - Основы HTML. Веб-скрапинг - Работа с API
Блок 4. Основы R
Материалы занятий
Оценки
Оценка за семестр (предварительно, финальную уточнять у руководителя курса):
К + Л + Пр + Сем + Лек,
где
К - сумма баллов за контесты из блока 2, до 15% от итоговой оценки Л - сумма баллов за лабораторные работы из блока 3, до 50% от итоговой оценки Пр - балл за итоговый проект, до 25% от итоговой оценки Сем - сумма баллов за посещение семинаров, до 10% от итоговой оценки Лек - сумма баллов за посещение лекций, до 10% от итоговой оценки
Блоки К, Л, Пр - блокирующие, т.е. за каждый из них надо получить хотя бы 4/10 для получения положительной итоговой оценки.