Применение Python в статистическом анализе данных 2025 — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Общие сведения)
(Домашние задания)
 
(не показана 21 промежуточная версия этого же участника)
Строка 2: Строка 2:
 
* Семестр: 9 (пятый курс)
 
* Семестр: 9 (пятый курс)
 
* Форма контроля: дифф.зачёт
 
* Форма контроля: дифф.зачёт
 
'''[https://t.me/+YhFwyMH6GKQzZGYy Чат курса]'''
 
 
'''[https://drive.google.com/drive/folders/1Ix5LKk9serPUFJC-ZPGmAbJWk4QCmqLI?usp=sharing Ссылка на материалы занятий]'''
 
  
 
= Команда курса =
 
= Команда курса =
Строка 22: Строка 18:
 
= Важные ссылки =
 
= Важные ссылки =
  
== Материалы ==
+
'''[https://t.me/+YhFwyMH6GKQzZGYy Чат курса]'''
 +
 
 +
'''[https://drive.google.com/drive/folders/1Ix5LKk9serPUFJC-ZPGmAbJWk4QCmqLI?usp=sharing Ссылка на материалы занятий]'''
 +
 
 +
'''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Wa6S4L95J5aSODpAAvPH-DJl9C-ar2rX/edit?usp=sharing&ouid=105455714099523924673&rtpof=true&sd=true Таблица с оценками]'''
 +
 
 +
= Сдача домашних заданий =
 +
 
 +
Пришлите выполненное задание на почту python4da@yandex.ru с темой
 +
 
 +
[ДЗ номер] [ФИО] [Группа]
 +
 
 +
В таком же формате вместо ДЗ №1 можете прислать сканы документов, подтверждающих прохождение курсов по Python с положительной оценкой.
 +
 
 +
Документы (справки, дрпуски и т.д.) присылайте на ту же почту с темой
 +
 
 +
[Документы] [ФИО] [Группа]
 +
 
 +
= Политика по списыванию и несанкционированному использованию ИИ-помощников и больших языковых моделей (LLM) =
 +
 
 +
* При обнаружении одинаковых работ все фигурирующие студенты не получают баллы, но получают штраф в размере баллов, полагающихся за списанное задание.
 +
* При обнаружении явного использования LLM при написании задания-допуска соответствующее задание не засчитывается.
 +
* При обнаружении явного и не оговоренного в тексте задания использования LLM студент также не получает баллы, но получает штраф в размере полагающихся баллов за списанное задание.
  
 
= Критерии получения оценки =
 
= Критерии получения оценки =
  
 
На курсе запланировано 6 домашних заданий.
 
На курсе запланировано 6 домашних заданий.
* Перед выполением домашнего задания необходимо выполнить на семинаре задание-допуск. Без допуска сдача не разрешается.
+
* Перед выполением домашнего задания необходимо выполнить на семинаре задание-допуск. Без допуска сдача не разрешается. Планируемое количество попыток сдачи теорминимума к одному домашнему заданию - 3. В зависимости от обстоятельств число попыток может быть увеличено.
 
* За сдачу позже мягкого дедлайна - штраф 50% оценки.
 
* За сдачу позже мягкого дедлайна - штраф 50% оценки.
 
* Задания, сданные после жёсткого дедлайна, не оцениваются.
 
* Задания, сданные после жёсткого дедлайна, не оцениваются.
Строка 46: Строка 64:
 
* 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)
 
* 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)
  
 +
 +
 +
'''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/10dsiny6aDUihptKUsxnEQ3bIe7Btxa6rTDtbREGELhA/edit?usp=sharing Запись на доклады здесь]'''
  
 
Формула оценки: сумма баллов - 1  
 
Формула оценки: сумма баллов - 1  
Строка 59: Строка 80:
 
! Дедлайн жестк.
 
! Дедлайн жестк.
 
|-
 
|-
| ДЗ 1 Необходимый минимум по языку Python ||  0 || - ||  
+
| ДЗ 1 Необходимый минимум по языку Python ||  0 || - || 15.10
 
|-
 
|-
| ДЗ 2 Библиотека numpy. Реализация алгоритма с помощью библиотеки || 2 || ||  
+
| ДЗ 2 Библиотека numpy. Реализация алгоритма с помощью библиотеки || 2 || 20.10 || 3.11
 
|-
 
|-
| ДЗ 3 Сбор и очистка данных. Обработка табличных данных с помощью библиотеки pandas || 2 || ||  
+
| ДЗ 3 Сбор и очистка данных. Обработка табличных данных с помощью библиотеки pandas || 3 || 07.12 || 09.12
 
|-
 
|-
| ДЗ 4 Устный доклад || 2 ||   - || конец семестра
+
| ДЗ 4 Реализация приложения с помощью streamlit  || 2 || 15.11 || 29.11
 
|-
 
|-
| ДЗ 5 Полный цикл обработки данных от извлечения до построения классификаторов. || 3 || ||  
+
| ДЗ 5 Оркестратор Airflow || 2 || 30.11 || 05.12
 
|-
 
|-
| ДЗ 6 Реализация приложения с помощью streamlit  || 2 ||  ||  
+
| ДЗ 6 Устный доклад || 2 ||  - || конец семестра
 +
|-
 +
| Бонусы ||  ||   - || 13.12
 
|
 
|
 
|}
 
|}
Строка 75: Строка 98:
 
= Форма контроля =
 
= Форма контроля =
 
дифф. зачет
 
дифф. зачет
 +
 +
 +
= Порядок пересдач =
 +
 +
* До первой пересдачи студенты досдают домашние задания без штрафа. Все работы необходимо прислать не менее чем за 5 рабочих дней до даты пересдачи. Дополнительные выступления с презентациями не проводятся. На пересдаче необходимо написать очный теорминимум. В случае зачета по теорминимуму оценка считается по общей формуле.
 +
* На комиссионной пересдаче оценка выставляется без учета баллов, набранных в семестре. Комиссионная пересдача проходит в виде устного собеседования с не менее чем 2 преподавателями.

Текущая версия на 18:10, 28 ноября 2025

Общие сведения

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

Команда курса

  • Софья Якушева, лектор/семинарист
  • Илья Склонин, семинарист
  • Андрей Кротов, семинарист
  • Михаил Викентьев, семинарист
  • Орхан Махмудов, ассистент
  • Екатерина Кудрявцева, ассистент
  • Анастасия Бикещенко, ассистент


План курса

Важные ссылки

Чат курса

Ссылка на материалы занятий

Таблица с оценками

Сдача домашних заданий

Пришлите выполненное задание на почту python4da@yandex.ru с темой

[ДЗ номер] [ФИО] [Группа]

В таком же формате вместо ДЗ №1 можете прислать сканы документов, подтверждающих прохождение курсов по Python с положительной оценкой.

Документы (справки, дрпуски и т.д.) присылайте на ту же почту с темой

[Документы] [ФИО] [Группа]

Политика по списыванию и несанкционированному использованию ИИ-помощников и больших языковых моделей (LLM)

  • При обнаружении одинаковых работ все фигурирующие студенты не получают баллы, но получают штраф в размере баллов, полагающихся за списанное задание.
  • При обнаружении явного использования LLM при написании задания-допуска соответствующее задание не засчитывается.
  • При обнаружении явного и не оговоренного в тексте задания использования LLM студент также не получает баллы, но получает штраф в размере полагающихся баллов за списанное задание.

Критерии получения оценки

На курсе запланировано 6 домашних заданий.

  • Перед выполением домашнего задания необходимо выполнить на семинаре задание-допуск. Без допуска сдача не разрешается. Планируемое количество попыток сдачи теорминимума к одному домашнему заданию - 3. В зависимости от обстоятельств число попыток может быть увеличено.
  • 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)


Запись на доклады здесь

Формула оценки: сумма баллов - 1


Домашние задания

Домашнее задание Балл Дедлайн мягк. Дедлайн жестк.
ДЗ 1 Необходимый минимум по языку Python 0 - 15.10
ДЗ 2 Библиотека numpy. Реализация алгоритма с помощью библиотеки 2 20.10 3.11
ДЗ 3 Сбор и очистка данных. Обработка табличных данных с помощью библиотеки pandas 3 07.12 09.12
ДЗ 4 Реализация приложения с помощью streamlit 2 15.11 29.11
ДЗ 5 Оркестратор Airflow 2 30.11 05.12
ДЗ 6 Устный доклад 2 - конец семестра
Бонусы - 13.12

Форма контроля

дифф. зачет


Порядок пересдач

  • До первой пересдачи студенты досдают домашние задания без штрафа. Все работы необходимо прислать не менее чем за 5 рабочих дней до даты пересдачи. Дополнительные выступления с презентациями не проводятся. На пересдаче необходимо написать очный теорминимум. В случае зачета по теорминимуму оценка считается по общей формуле.
  • На комиссионной пересдаче оценка выставляется без учета баллов, набранных в семестре. Комиссионная пересдача проходит в виде устного собеседования с не менее чем 2 преподавателями.