Программа повышения квалификации (научно-педагогических) работников НИУ ВШЭ «Python для исследователей».
3 поток
Преподаватель: Татьяна Рогович
Ассистент: Анастасия Паршина
Каждому занятию соответствует свой порядковый номер - всего занятий 14. В папке каждого занятия вы найдете блокноты с пройденным на семинаре материалом.
1 тема (26 октября 2020, 1)
Гид по git. Стиль PEP8. Основы работы с Jupyter. Целые и вещественные числа, логические переменные
2 тема (30 октября, 2 ноября 2020, 2-3)
Форматирование строк. Ввод и вывод. Списки и кортежи
3 тема (6 ноября 2020, 4)
Срезы. Условный оператор и цикл while
4 тема (9 и 13 ноября 2020, 5-6)
Цикл For. Множества и словари
5 тема (16, 20, 23 ноября 2020, 6-8)
Функции и файлы
6 тема (23, 27, 30 ноября 2020 9-11)
Web-Scraping
Домашнее задание 4 Нужно прорешать блокнот по pandas и визуализациям. Максимум можно набрать 13.5 балла (3.5 доп. балла) Выполненный блокнот назвать по шаблону HW4_<ваша фамилия латиницей> и загрузить по ссылке в папку Dropbox.
| ДЕДЛАЙН: | ПОЗДНИЙ ДЕДЛАЙН: |
|---|---|
| 16 декабря 23.55 | нет |
Домашнее задание 3 состоит из двух частей. 7 баллов можно набрать в тесте в задачах по скрейпингу и 3 балла, решив блокнот по Numpy.
Выполненный блокнот назвать по шаблону HW3_<ваша фамилия латиницей> и загрузить по ссылке в папку Dropbox.
| ДЕДЛАЙН: | ПОЗДНИЙ ДЕДЛАЙН: |
|---|---|
| 9 декабря 23.55 | нет |
На каждом занятии оценивается посещаемость. Для получения сертификата нужно посетить минимум 7 занятий из 14.
В какой-то момент на репозитории появится папка @Homework, в ней будут выкладываться блокноты с домашним заданием, а также решения после того как пройдут сроки сдачи работ.
Всего на курсе запланировано четыре домашних заданий, на выполнение дается неделя.
Оценки за задания выставляются в 10-балльной шкале. Для получения сертификата нужно иметь оценку не менее 4 баллов в среднем (из расчета всех работ, не только выполненных).
За сдачу заданий после дедлайна предусмотрен штраф 40% (максимальный балл за задание будет не 10, а 6). Если опоздание более двух дней, задание не проверяется.
Для скачивания файлов с Github необязательно иметь аккаунт, достаточно кликнуть на зеленую кнопку Clone or download в правом верхнем углу, выбрать Download ZIP и распаковать архив. В папке 2020_CPK_Python_for_Data_Analysis-3 будут все файлы, загруженные на Github на момент скачивания.
Если файл .ipynb сохраняется как текст или с лишним расширением (например, .txt), то нужно выбрать при сохранении тип файла все файлы, а не текст, или после сохранения убрать вручную расширение, переименовав файл.
Подробнее про работу с GitHub можно прочитать здесь
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent