Войти
Информатика 12 лекций
Основы программирования и анализа данных на Python
1

Материалы:

Инструкция по работе с Яндекс.Контестом: https://github.com/MSUcourses/...

Инструкции по установке Python и IDE: https://github.com/MSUcourses/...

Конспект к лекции 1: https://colab.research.google....

Домашнее задание 1: https://contest.yandex.ru/cont... 

Конспект к лекции 2: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 3: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 4: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 5: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 6: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 7: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 8: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 9: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 10: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 11: https://colab.research.google....

Конспект к лекции 12: https://colab.research.google....

Курс посвящен основам программирования на языке Python. Слушатели курса познакомятся с основными конструкциями языка Python и парадигмами программирования, а также с инструментами для анализа и визуализации данных.

Основная цель курса - это изучение основ работы с данными с помощью языка Python.

Продолжительность: 1 семестр (12 лекций).

Темы курса:

  • синтаксис языка Python
  • коллекции «золотого фонда» Python
  • визуализация данных
  • библиотеки NumPy и Pandas
  • извлечение и получение данных
  • парадигмы программирования

Список всех тем лекций

Лекция 1. Введение.
Приветствие и знакомство с преподавателем Целевая аудитория курса Вопрос к слушателям курса о том, с какого они факультета Структура курса и информация о смежных курсах Универсальность языка Python Область использования языка Python Популярность в мире Запуск простых операций в Python  Изменение популярности языков программирования в мире, посчитанное с помощью Python Python в российском образовании Статистика студентов по факультетам Ответы на вопросы от студентов Статистика студентов по факультетам Алгоритм программирования Применение Python Ответы на вопросы от студентов Применение Python Автоматизация программирования: циклы и вложенные циклы Ответы на вопросы от студентов Автоматизация программирования: циклы и вложенные циклы Автоматизация программирования: разветвление с помощью оператора if Фракталы Заключение

Лекция 2. Текстовые данные.
Вступление к лекции Написание кода на Python Версии языка Python Ввод и вывод текстовых данных Операции + и * со строками Ошибки и как к ним правильно относиться Вопросы от студентов Интроспекция в Python Память программы Вопросы от студентов Модель данных языка Python Объект строка и его методы Строка как итерируемый объект Срезы строки Срезы с двумя параметрами Вопрос от студентов Срезы с двумя параметрами Срезы с тремя параметрами Как и зачем закрывать Заключение Ответы на вопросы студентов Заключение

Лекция 3. Итерируемые объекты.
Вступление к лекции Модель данных Python Присваивание Вопросы от студентов Присваивание Конструирование списка Вопросы от студентов Конструирование списка Срезы списка Потоковая обработка списков Генераторы и списковые включения ("генераторы список") Функция map Функция как объект 1-го класса Функция zip Библиотека itertools Срез последовательности islice Запись в файл Заключение

Лекция 4. Числовые данные.
Вступление к лекции Представление числовых данных в памяти компьютера Двоичная система счисления Типы числовых данных в памяти ПК Дробные числа "Переменные" в Python Вопросы от студентов "Переменные" в Python Подсчет ситуаций Суммирование чисел Цикл while и арифметические расчеты Арифметическая прогрессия Геометрическая прогрессия Ветвление хода исполнения программы Вложенные условные конструкции Каскадная конструкция if, elif, else Практическая задача на расчёт кредита Создание вручную файла CSV Заключение

Лекция 5. Сортировка данных.
Вступление к лекции Ссылочная модель данных Python Действия со списками list в Python Ответы на вопросы студентов Действия со списками list в Python Срезы списков и строк Присваивание в срез списка Операции, изменяющие длину списка Ответы на вопросы студентов Удаление одного элемента Ответы на вопросы студентов Удаление одного элемента Добавление последовательности элементов Сортировка списка Функция sorted Копирование объектов list Двумерные массивы (списки списков) Заключение

Лекция 6. Частотный анализ и группировка данных.
Вступление к лекции Частотный анализ в Python Вопрос эффективности Вопрос от студентов Вопрос эффективности Множества и работа с ними Словарь и операции с ним Частотный анализ со словарем "Покупаем велосипед" collections.Counter Заключение

Лекция 7. Построение графиков в Matplotlib.
Вступление к лекции Построение графиков и основы библиотеки Matplotlib Числа с плавающей точкой и ошибки вычислений Недопустимость сравнения для чисел float Виды округлений Математическая сущность функций Синтаксис создания пользовательской функции, возвращающей значение Стандартные математические функции Практика создания пользовательских функций Поиск корня уравнения методом деления отрезка пополам Основы NumPy Заключение

Лекция 8. Библиотека NumPy.
Вступление к лекции Основы NumPy Массивы np.array Векторные операции с массивом Срезы массивов NumPy Присваивание в срез Статистические характеристики данных Генерация случайных чисел Изображения как массивы NumPy Ответ на вопрос студента Многомерные массивы NumPy Скорость работы программы Комментарий к домашнему заданию

Лекция 9. Логика. Библиотеки Pandas и NumPy.
Вступление к лекции Логика высказываний Логические операции И, ИЛИ, НЕ г Ленивые операции И и ИЛИ Функции all и any NumPy и логические выражения Векторные логические операции Логические операции с логическими массивами NumPy Редукция массивов NumPy методами any и all Основы работы с данными в Pandas Знакомство с данными Серия данных в конкретном столбце Фильтрация Pandas DataFrame по логическому условию Фильтрация при помощи метода query Гистограмма распределения Статистические характеристики выборки данных Анализ данных абитуриентов Мехмата МГУ Заключение

Лекция 10. Библиотека Pandas.
Вступление к лекции План лекции Работа с данными из системы Яндекс.Контест Визуализация Объединение данных из нескольких таблиц Ответы на вопросы студентов Объединение данных из нескольких таблиц Объединение данных из контеста Groupby Индексация Сохранение данных, работа с excel Заключение

Лекция 11. Сбор данных.
Вступление к лекции Задачи машинного обучения Поиск/сбор данных Самостоятельная подготовка датасета Регулярные выражения Пример задачи машинного обучения Заключение

Лекция 12. Парадигмы программирования.
Вступление к лекции Парадигмы программирования Парадигма Отсутствие парадигмы Структурная парадигма Делегирование ответственности Итеративная разработка Объектно-ориентированное программирование в Python Заключение

Связанные курсы