Применение Python в статистическом анализе данных: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 49: | Строка 49: | ||
! Дедлайн жестк. | ! Дедлайн жестк. | ||
|- | |- | ||
| | | ЛР 1 Библиотека Numpy || ДД.MM || ДД.MM | ||
|- | |- | ||
| | | ЛР 2 Библиотека Pandas || 30.10 || 13.10 | ||
|- | |- | ||
| | | 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 = | = Форма контроля = | ||
дифф. зачет | дифф. зачет | ||
Версия от 19:40, 17 октября 2023
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 | 13.10 |
| 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