nastena10029 / 2020_dpo_pythonprog

Материалы по курсу «Python для автоматизации и анализа данных» (НИУ ВШЭ, ЦНО ФКН).

Преподаватели: Татьяна Рогович, Ян Пиле

Общая информация:

Каждому занятию соответствует свой порядковый номер. Всего занятий 18 (12 - программирование на Python, 6 - Python для анализа данных). В папке каждого занятия вы найдете блокноты с пройденным на семинаре материалом и ссылки на дополнительные материалы.

Материалы

1 занятие (18.02.2020)
Гид по git. Стиль PEP8. Основы работы с Jupyter. Целые и вещественные числа, логические переменные. Строки, ввод и форматирование

Материалы для тренировки
Ссылки и краткие описания

Формы контроля

В какой-то момент на репозитории появятся папки @Problems и @Homework. Всего на курсе запланировано четыре лабораторные работы и проект в блоке "Программирование на Python", две лабораторные работы и три домашних задания в блоке "Python для анализа данных".

Всего на курсе 10 заданий (включая проект), для получения зачета по этой части программы нужно иметь среднюю оценку не менее 4 из 10 (из расчета всех заданий по курсу, не только выполненных).

Лабораторная работа - это формат решения заданий в классе. Это не самостоятельная работа - вы можете задавать преподавателю вопросы по ходу решения. Решенные задачи будут проверяться прямо в классе. Если вы пропустили занятие или не успели сделать нужное количество заданий на семинаре, то всегда можно загрузить файл по ссылке на Dropbox к определенному дедлайну. Ссылка, информация о дедлайне и количестве выполненных заданий, необходимых для зачета по работе, будет публиковаться в конце этого файла + мы будем дублировать информацию в чат группы в Telegram.

Оценки за задания выставляются в 10-балльной шкале. Чтобы получить зачет по курсу/сертификат, необходимо иметь среднюю оценку за задания не ниже 4 баллов (из расчета всех заданий по курсу, не только выполненных).

За сдачу заданий после дедлайна предусмотрен штраф 40% (максимальный балл за задание будет не 10, а 6). Если опоздание более двух недель, задание не проверяется.

Как работать с Github?

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_DPO_PythonProg 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