imported>Serggor: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

2024-03-31T14:40:55Z

Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

Новая страница

==Записи занятий==

[https://disk.yandex.ru/d/8KXPPEcCBuEfEg Все записи]

[http://wiki.cs.hse.ru/Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94_22/23 Вики-страница прошлого года]

[https://forms.gle/kkdjxK5n7Jr9t6xh8 Форма обратной связи. Можно заполнять когда угодно с любыми вопросами]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94_23/24 Курс 1 модуля]

==Лекции==

Среда 14:40 – 16:00

1. '''15 января''' Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. [https://docs.google.com/presentation/d/1YesaTO0I_Qzu1_J3uxNO1AlSNn7jmzWxtWFmwFNQjLU/edit?usp=sharing презентация] [https://colab.research.google.com/drive/1ji_2UDhQFlvq6sDUm6XObR8IGg-KCCM9?usp=sharing colab]

2. '''22 января''' Модуль pandas. series и работа с одним датафреймом [https://colab.research.google.com/drive/1nd2r3t85U2jGrdms4z0WJ2UPW1G-YsPE?usp=sharing colab], [https://colab.research.google.com/drive/1RkmTX9RqT-qtdMMlUY_nBrPB_UO7ehU5?usp=sharing первый пункт]

3. '''26 января''' Вопросы производительности. GIL. Работа в Pandas с несколькими таблицами [https://docs.google.com/presentation/d/1y6O6oh1QlT1kJFPQxM8Kn8xyrnl8_Q1SwCin15ZnkAg/edit?usp=sharing презентация] [https://colab.research.google.com/drive/1RkmTX9RqT-qtdMMlUY_nBrPB_UO7ehU5?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1fPkewwXJHDL94Y1jr5hXq2dSvAPvb-9e?usp=sharing colab performance] [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter]

4. '''3 февраля''' Визуализация данных в Python [https://colab.research.google.com/drive/1RpHTrG6KYo26af8OoIRHrcnJcsOcWGMT?usp=sharing matplotlib1] [https://colab.research.google.com/drive/1ozGNbCPTJ23wE9gXWVswT7ikCK73JJjL?usp=sharing matplotlib2] [https://colab.research.google.com/drive/1rMBLCIIJLPCD9mLKSXgmnaYj33dxuoQt?usp=sharing pandas_plot] [https://colab.research.google.com/drive/1rcr8nLmpKjCxK8MtzLrYld4u4Vr2RoNY?usp=sharing plotly] [https://colab.research.google.com/drive/1X6PA89UHuz4n4zGamIqAu0orESROcoI4?usp=sharing seaborn]

5. '''10 февраля''' Повторение основ языка SQL. Оконные функции. Продвинутые возможности работы с SQL: индексы, ограничения, views, транзакции, принципы ACID. [https://docs.google.com/presentation/d/1btWIVN_hs8n_y-46JgH8mZGB4Ohh9Mxh3ByOv_G6f70/edit?usp=sharing презентация] [https://www.asozykin.ru/courses/sql источник вдохновения]

6. '''17 февраля''' Общее представление о MapReduce задачах, экосистеме Hadoop, HDFS [https://docs.google.com/presentation/d/1pDJ4nzHIpkUQo1e5AxMc6tZLV6Ut-0KCxGneuyUs9FQ/edit?usp=sharing презентация]

7. '''24 февраля''' YARN, NoSQL, HBase [https://docs.google.com/presentation/d/1Ir4HCOM-EFXD3MUhf7YZmBObCzfJznwDQvIN9tVXzFQ/edit?usp=sharing презентация]

8. '''2 марта''' Spark [https://docs.google.com/presentation/d/1fNK4BBOT0IGSvy2K0Vb_q8uGr68-88p8qPYG6Pce44E/edit?usp=sharing презентация] [https://www.bigdataschool.ru/blog/what-to-use-in-spark-rdd-vs-dataframe-vs-dataset.html Сравнение RDD и DataFrame]

9. '''6 марта''' FastAPI: введение, sqlalchemy, миграции БД с alembic [https://drive.google.com/file/d/1lRxfAyMLWGtppz2Ky9AMa2n2RlBZZjix/view?usp=sharing код]

10. ''' 13 марта''' FastAPI: роутеры, ORM, redis, celery, тестирование [https://drive.google.com/file/d/19cMdFXXd_G7BuuCg_L8lHsS_d55CAygz/view?usp=sharing код]

==Домашнее задание==

Сдача задач проводится в [https://anytask.org/course/1090 anytask], инвайты есть в телеграм канале курса. Максимум за одно дз – 10 баллов, по решению проверяющего могут быть добавлены бонусные баллы за изящные решения. Указанный в anytask максимальный балл – чисто формальное ограничение, оно больше, чем наш максимум, ибо в него входят бонусные баллы.

Ваше задание может быть проверено и возвращено на доработку на усмотрение преподавателя.

1. [https://colab.research.google.com/drive/1xG9SKOsXwq0wFW5NBtnSw1B8odFcAU0y?usp=sharing numpy]. Дедлайн 01.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

2. [https://colab.research.google.com/drive/1CWFPDleJQdv_eG_yRYXBOs9Aj7-osVAG?usp=sharing pandas]. Дедлайн 08.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

3. [https://colab.research.google.com/drive/1Y0L_dyTWsNpby35OfzDYBLWIN7vxy_sw?usp=sharing join]. Дедлайн 17.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

4. [https://colab.research.google.com/drive/1dKV1Y4iYIJtM83vfA9tAU9ctKzGDF0To?usp=sharing visualization]. Дедлайн 24.02.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

5. [https://colab.research.google.com/drive/1vjSx5RHZKMYE_p6zt4qFPZeww8DH0Ipk?usp=sharing sql]. Дедлайн 02.03.2024 09:30. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

6. [https://colab.research.google.com/drive/1zo7YlsjQ_eksK-hYXR631YfyVL4VlOhb?usp=sharing spark]. Дедлайн 12.03.2024 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

[Бонус] [https://t.me/c/2079542862/4/577 fastapi]. Дедлайн 20.03.2024 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

==Оценивание==

Накоп = МИНИМУМ((ДЗ1 + ДЗ2 + ДЗ3 + ДЗ4 + ДЗ5 + ДЗ6 + Пр) / 6, 10)

Итог = 0.7 * Накоп + 0.3 * экз

Автомат = Накоп если Накоп >= 6 и есть желание получить автомат

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r8THyDF684zzY0dTgyA1NU0OO_BBUnw7K92xNF_nhQw/edit?usp=sharing Оценки]

==Рекомендуемая основная литература==

1. [https://www.coursera.org/learn/python-for-data-science Python для анализа данных – курс от МФТИ и Mail.Ru Group]

2. [https://stepik.org/course/150/syllabus Hadoop. Система для обработки больших объемов данных]

3. [https://www.asozykin.ru/courses/sql Основы SQL – курс Андрея Созыкина]

4. [https://habr.com/ru/company/vk/blog/258045/ Курс Техносферы Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop]

5. https://numpy.org/, https://pandas.pydata.org/, https://matplotlib.org/

==Рекомендуемая дополнительная литература==

1. https://mrjob.readthedocs.io/en/latest/

2. Devpractice Team. Python. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi.

3. https://vk.com/itcookies/python

4. [https://towardsdatascience.com/apply-function-to-pandas-dataframe-rows-76df74165ee4 О функции apply в pandas]

Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24 - История изменений

imported>Serggor: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru