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

2026-01-17T00:01:38Z

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

Новая страница

==Записи занятий==

[https://disk.yandex.ru/d/iwFlha6NmnWZ-A/1%20%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81/Python%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%A1%D0%B8%D0%90%D0%94 Все записи курса]

[https://t.me/+yotor6IRzwVmMDRi Чат и канал курса]

[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_23/24 Вики-страница прошлого года]

[https://forms.gle/hD77ewY1hBjiiCu8A 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_24/25 Курс 1 модуля]

==Лекции==

[https://zoom.us/j/98811535185?pwd=v4R7NVU9tKmWjVvPJvsH9rZjcEDlDM.1 Четверг] 11:10 – 12:30

1. '''9 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 ноутбук].

2. '''16 января.''' Модуль pandas [https://colab.research.google.com/drive/1nd2r3t85U2jGrdms4z0WJ2UPW1G-YsPE?usp=sharing ноутбук][https://colab.research.google.com/drive/1RkmTX9RqT-qtdMMlUY_nBrPB_UO7ehU5?usp=sharing groupby/merge]

3. '''23 января''' Параллельность: GIL, многопоточность, многопроцессность, синхронизация. [https://colab.research.google.com/drive/1XBNkerJ4RLSu3TLNH9KdBr4qoJQ-LVyO?usp=sharing#scrollTo=sST1YJbw5h-0 параллельность][https://colab.research.google.com/drive/1fPkewwXJHDL94Y1jr5hXq2dSvAPvb-9e?usp=sharing colab performance] [https://docs.google.com/presentation/d/1y6O6oh1QlT1kJFPQxM8Kn8xyrnl8_Q1SwCin15ZnkAg/edit?usp=sharing презентация]

4. '''30 января''' 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] [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter]

5. '''6 февраля''' Работа с базами данных [https://colab.research.google.com/drive/1Ac4e-Xaby3iNnYHQ-lHzhW3aN8Ww3v88?usp=sharing colab] [https://docs.google.com/presentation/d/1Q78okPzXqGA3eqlKKokOV3srVLwp7QIolq-4CsF9TGk/edit#slide=id.g223715285da_0_0 Слайды]

6. '''11 февраля''' MapReduce, Hadoop, HDFS, YARN [https://docs.google.com/presentation/d/1pDJ4nzHIpkUQo1e5AxMc6tZLV6Ut-0KCxGneuyUs9FQ/edit?usp=sharing презентация] [https://docs.google.com/presentation/d/1Ir4HCOM-EFXD3MUhf7YZmBObCzfJznwDQvIN9tVXzFQ/edit?usp=sharing YARN]

7. '''20 февраля''' 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]

8. '''27 февраля''' FastAPI: первое приложение, миграции баз данных [https://disk.yandex.ru/d/IEffF3X8Cb2XcQ код]

9. '''6 марта''' FastAPI: redis/celery, dependencies [https://disk.yandex.ru/d/k7n_sDIkWd0RfQ код]

10. '''13 марта''' FastAPI: авторизация, взаимодействие с базами данных [https://disk.yandex.ru/d/Pm-MhnCL7Dkzig код] [https://github.com/hse-ai/applied_python/tree/main/fastapi-booking очень похожий код на гитхабе]

==Семинары==
Код семинаров группы 241 [https://github.com/TriariiMisha/hse_python_for_analysis github]
Код семинаров группы 242 [https://github.com/ivan-digital/python_data_analysis_2025 github]

==Домашнее задание==

Сдача задач проводится в [https://anytask.org/course/1162 anytask], инвайты будут 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 платформы, оно больше, чем наш максимум, ибо в него входят бонусные баллы.

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

1. [https://colab.research.google.com/drive/1xG9SKOsXwq0wFW5NBtnSw1B8odFcAU0y?usp=sharing numpy]. Дедлайн 18.01.2025 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

2. [https://colab.research.google.com/drive/1CWFPDleJQdv_eG_yRYXBOs9Aj7-osVAG?usp=sharing pandas]. Дедлайн 24.01.2025 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

3. [https://colab.research.google.com/drive/1Y0L_dyTWsNpby35OfzDYBLWIN7vxy_sw?usp=sharing join]. Дедлайн 31.01.2025 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

4. [https://colab.research.google.com/drive/1dKV1Y4iYIJtM83vfA9tAU9ctKzGDF0To?usp=sharing visualization]. Дедлайн 07.02.2025 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

5. [https://colab.research.google.com/drive/1V7H2BGFAK1b2dCNH1dVcPtMkqbN_dpCp?usp=sharing sql]. Дедлайн 14.02.2025 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

6. [https://colab.research.google.com/drive/1X-GOiFo9OMqL3-42AXj3cQBxVDSUj7A2?usp=sharing spark]. Дедлайн 05.03.2025 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

7. [https://colab.research.google.com/drive/1CK1YnsJPe9Zc89Fkra_1fk9ad_KRWxOg?usp=sharing streamlit]. Дедлайн 16.03.2025 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

8. [https://t.me/c/2265151059/2/193 fastapi]. Дедлайн 22.03.2025 23:59. Жёсткий дедлайн 27.03.2025 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов

Ко всем заданиям применяется система мягких и жестких дедлайнов. Мягкий указан выше, жёсткий = мягкий + трое суток.

==Оценивание==

Накоп = МИНИМУМ((ДЗ1 + ДЗ2 + ДЗ3 + ДЗ4 + ДЗ5 + ДЗ6 + ДЗ7 + ДЗ8) / 8, 10)

Итог = 0.7 * Накоп + 0.3 * экз

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

==Рекомендуемая основная литература==

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

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

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

4. 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 24/25 - История изменений

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