Репозиторий для курса "Введение в Python для Digital Humanities" 2023
Плейлист с записью занятий на youtube
Присоединяйтесь к чату в телеграме
Тема | Дата | Время |
---|---|---|
Установка Git и Python | 1 февраля | 19:00-20:20, 20:40-22:00 МСК |
8 февраля |
||
15 февраля |
||
22 февраля |
||
1 марта |
||
15 марта |
||
22 марта |
||
29 марта |
||
Основные библиотеки питона для DH-задач: статистика, тексты | 5 апреля |
Домашнее задание 1: написание чат бота. Дедлайн: 1 марта
Домашнее задание 2: парсинг сайта. Дедлайн: 5 апреля
Домашнее задание 1 (бот) * 0,3 + Домашнее задание 2 (парсинг) * 0,3 + Тест * 0,4
Разместить тетрадку с кодом в вашем репозитории на гитхабе.
- если репозиторий публичный - просто прислать ссылку на него в телеграм / на почту преподавателю
- если приватный: Settings - Collaborators - Add people - добавляем по нику на гитхабе AnnSenina (пошаговая инфструкция на самом гитхабе опубликована здесь)
Установим Python:
Установка IDE (интегрированная среда разработки):
- PyCharm
- Jupyter Notebook (тетрадь: code и markdown)
- Альтернатива: Anaconda (готовая сборка Python + PyCharm + Jupyter)
- Google Colab (онлайн-тетрадь, без установки)
Обучение
Git и GitHub
- Windows - скачать, выбрав версию (32/64-разрядная система), установить как обычную программу (не менять никакие настройки при установке)
- MacOS -
если есть homebrew: $ brew install git
если нет, ссылка, выбираем вариант Binary installer - Linux - команда в терминале для вашего дистрибутива со страницы
Начало работы с Git (через командную строку) смотрим здесь:
- githowto: пошаговое обучение от git
- скринкаст, ссылка из скринкаста для создания вашего личного токена
- интерактивный учебник по Python
- тренажер с упражнениями на все темы
- тренажер по Python и математике от Stepik
- введение в Python, Data Science in Python: найдите похитителя золотистого ретривера! и другие курсы на DataCamp
- первые уроки Python-разработчика на Яндекс.Практикум
- William J.B. Mattingly. Introduction to Python for Humanists
- Folgert Karsdorp, Mike Kestemont, Allen Riddell. Humanities Data Analysis: Case Studies with Python