https://www.wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85Извлечение и анализ интернет-данных - История изменений2026-06-06T15:19:06ZИстория изменений этой страницы в викиMediaWiki 1.45.3https://www.wikicshse.ru/index.php?title=%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85&diff=2291&oldid=previmported>Slinko.igor: /* Семинары */2017-09-19T17:40:43Z<p><span class="autocomment">Семинары</span></p>
<p><b>Новая страница</b></p><div>== О курсе ==<br />
Курс читается для студентов факультета экономических наук, ОП "Экономика и статистика"<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
<br />
Семинаристы:<br />
<br />
Денике Екатерина Игоревна<br />
<br />
Слинько Игорь Юрьевич<br />
<br />
Семинары проходят по субботам, с 10:30 до 15:00 (16:30) с двумя перерывами.<br />
<br />
<br />
=== Полезные ссылки ===<br />
<br />
Тест для моральной подготовки: https://goo.gl/forms/QuRhepssXRjl71yG3<br />
<br />
Почта для сдачи домашних заданий: hsewebmining@gmail.com<br />
<br />
Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/BgyOMg6PNBYFpmHUtbZDTg<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
<br />
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:<br />
<br />
О_итог = 0,6 * О_накопл.+ 0,4 * О_экзамен<br />
<br />
Накопленная оценка (О_накопл) рассчитывается как среднее значение оценок за все выданные домашние задания. Бонусные баллы могут быть выданы в ходе семинара.<br />
<br />
=== Правила сдачи заданий ===<br />
<br />
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работа не принимаются.<br />
<br />
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.<br />
<br />
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.<br />
<br />
== Семинары ==<br />
'''Тема 1'''. Основы анализа данных в языке Python:<br />
<br />
Повторение основных функций и объектов языка Python. Обзор библиотек numpy, pandas на основе данных из соревнований платформы kaggle.com. <br />
<br />
'''Тема 2'''. Визуализация данных в python: библиотеки matplotlib, seaborn, plotly. Продвинутые инструменты для анализа данных. <br />
Введение в визуальный анализ данных. Построение графиков, гистограмм, тепловых карт. Знакомство с порталом Открытых данных. <br />
<br />
'''Тема 3'''. Парсинг открытых данных в различных форматах (xml/json/html)<br />
<br />
Изучение языков и библиотек для работы с xml/json/html: lxml, XPath, XSLT, Beautiful Soup. <br />
<br />
'''Тема 4'''. Основы машинного обучения и практика применения<br />
<br />
Приведение текстовых данных к числовым с помощью OneHot- и TF-IDF кодирования, а также на основе представлений слов и текстов. Алгоритмы машинного обучения: линейная и логистическая регрессии, градиентный бустинг и нейронные сети.<br />
<br />
'''Тема 5'''. Извлечение данных сайта Вконтакте и изучение влияния социальных сетей на поведение в реальной жизни.<br />
<br />
Изучаем возможности API сайта Вконтакте. Извлекаем информацию об интересах и демографии пользователей, на основании списка групп и поля “интересы”. Изучаем взаимосвязь интересов школьников с оценками.<br />
<br />
'''Тема 6'''. Извлечение и анализ данных Московской биржи<br />
<br />
Анализируем рынок ценных бумаг на данных Московской биржи.<br />
<br />
== Практические задания ==<br />
<br />
<br />
== Полезные материалы ==<br />
<br />
- [http://www.swaroopch.com/notes/python/ A Byte of Python]<br />
- [http://greenteapress.com/thinkpython/html/index.html Think Python: How to Think Like a Computer Scientist]<br />
- [https://docs.python.org/3/ Документация языка]<br />
- [https://speakerdeck.com/pyconslides/transforming-code-into-beautiful-idiomatic-python-by-raymond-hettinger-1 Writing Idiomatic Python]<br />
- [https://pyformat.info/ о строковом методе format доступным языком]<br />
- [https://developers.google.com/edu/python/regular-expressions про регулярки от Гугла]</div>imported>Slinko.igor