Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Анализ данных 2022 (ОП "Журналистика" и "Медиакоммуникации")

2022-09-27T06:27:35Z

Barsuk2001:

== О курсе ==
Дисциплина читается для студентов 2-го курса ОП [https://www.hse.ru/ba/journ/ "Журналистика"] и [https://www.hse.ru/ba/media/ "Медиакоммуникации"] ФКМД ВШЭ в 1-2 модулях 2022/2023 уч. г.

Данный курс представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных специально для студентов образовательных программ факультета коммуникаций, медиа и дизайна и направлен на формирование компетенций в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Также будут рассмотрены темы, связанные с сетевым анализом и основы машинного обучения.

[https://www.hse.ru/ba/journ/courses/646483446.html ПУД курса "Анализ данных"] и [https://www.hse.ru/ba/journ/courses/646487205.html ПУД "Независимого экзамена по анализу данных"] на ОП "Журналистика"

[https://www.hse.ru/ba/media/courses/646483450.html ПУД курса "Анализ данных"] и [https://www.hse.ru/ba/media/courses/646487209.html ПУД "Независимого экзамена по анализу данных"] на ОП "Медиакоммуникации"

== Необходимые ссылки ==
Дисциплина реализуется с помощью '''[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=136231 «Учебника по анализу данных (начальный)»]'''

'''[https://github.com/aaparshina/FCI_22-23_data_analysis Репозиторий]''' с материалами курса на гитхабе Анастасии Алексеевны Паршиной


[https://www.hse.ru/dataculture/exams Порядок организации Независимых экзаменов по Цифровым компетенциям] подробно описан в Приложении 17 к [https://www.hse.ru/docs/551872110.html ПОПАТКУСу]

== Команда курса ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Контакты !! Ассистент !! Контакты
|-
| БЖУР211 || Перевышина Татьяна Олеговна || @prvshna || Софья Шандыбина || @esthesuntik
|-
| БЖУР212 || Перевышина Татьяна Олеговна || @prvshna || ||
|-
| БЖУР213 || Аброскин Илья Дмитриевич || @iiiiilllllyyyyyaaaa || ||
|-
| БЖУР214 || Довгополый Иоанн Алексеевич || @TriariiMisha || Лика Капустина ||@lika_kapustina
|-
| БЖУР215 [https://t.me/+ZZwyTHOEldxmZTEy чат группы]|| Паршина Анастасия Алексеевна || @aaparshina || Жданова Мария || @avonadz
|-
| БМД211 [https://t.me/+znsTom4TeO8xZmFi чат группы] || Степановских Кирилл Олегович || @kir_stepanovskikh || Соколова Ирина || @irsklv
|-
| БМД212 [https://t.me/+IMIqpRbPufJiNzUy чат группы] || Степановских Кирилл Олегович || @kir_stepanovskikh || Яковлева Паулина || @paulinebakst
|-
| БМД213 || Волкова Анастасия Эдуардовна || @vol_anastasia || ||
|-
| БМД214 || Волкова Анастасия Эдуардовна || @vol_anastasia || ||
|-
| БМД215 [https://t.me/+1e5Q7i8jNLtjNjMy чат группы] || Степановских Кирилл Олегович || @kir_stepanovskikh || Киберча Анастасия || @Saranast
|-
| БМД216 || Аброскин Илья Дмитриевич || @iiiiilllllyyyyyaaaa || Алкаев Владислав || @Avonna
|-
| БМД217 || Аброскин Илья Дмитриевич || @iiiiilllllyyyyyaaaa || ||
|-
| БМД218 || Перевышина Татьяна Олеговна || @prvshna || Анна Заремба || @anazaremba
|-
|}

== Материалы курса ==
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема занятия !! Задание к занятию !! Материалы занятия
|-

| 1 || '''Модуль Pandas и NumPy'''
||
* Установить дистрибутив Anaconda
* Вспомнить базовый Python
* Посмотреть тему 1 в онлайн-курсе
||
[https://drive.google.com/file/d/1inXJ31isCET1_65DsSGZhEWh9OhEzpkk/view?usp=sharing Семинар 1]

[https://drive.google.com/file/d/1iwbJ948u2wvbrQZ5xmB_WY7_38nwXkOZ/view?usp=sharing Задачи 1]

[https://drive.google.com/file/d/1iy2RNBAqWWtAE-lAsSy9A4acJqzZ-PR3/view?usp=sharing Решения 1]
|-

| 2 || '''Фильтрация и сортировка данных в Pandas'''
||
* Посмотреть тему 2 в онлайн-курсе
||
[https://drive.google.com/file/d/1j1lvo2qguJ6xD9EWTkxD44GSm9s6RG39/view?usp=sharing Семинар 2]

[https://drive.google.com/file/d/1j6OWrpTuAYx4M4V4fTZUSZCwicVHwkaQ/view?usp=sharing Задачи 2]

[https://drive.google.com/file/d/1kCCSEpmh_3R6sfXs9MjtVLWFbSt-WDi6/view?usp=sharing Решения 2]
|-

| 3 || '''Типы данных. Создание новых переменных'''
||
* Посмотреть тему 3 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 3
||
|-

| 4 || '''Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения'''
||
* Посмотреть тему 4 в онлайн-курсе
* Подготовиться к опросу по содержанию темы 4
* Подготовиться к разбору заданий из темы 4
||
|-

| 5 || '''Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса'''
||
* Посмотреть тему 5 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 5
* Подготовиться к '''письменному Тесту №1 по темам 3-4'''
||
|-

| 6 || '''Выбросы. Пропущенные значения'''
||
* Посмотреть тему 6 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 6
||
|-

| 7 || '''Корреляция'''
||
* Посмотреть тему 7 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 7
* Подготовиться к '''письменному Тесту №2 по темам 5-6'''
||
|-

| 8 || '''Контрольная работа'''
||
* Подготовиться к '''Контрольной работе по темам 3-7'''
||
|-

| 9 || '''Линейная регрессия'''
||
* Посмотреть тему 12 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 12
||
|-

| 10 || '''Введение в визуализацию данных'''
||
* Посмотреть тему 8 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 8
||
|-

| 11 || '''Продвинутая визуализация данных'''
||
* Посмотреть тему 9 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 9
* Подготовиться к '''письменному Тесту №3 по темам 7, 8, 12'''
||
|-

| 12 || '''Подведение итогов'''
||
* Подготовиться к разбору заданий из демоверсии Независимого экзамена
||
|-
|}

== Правила выставления оценок ==
=== Формула ===
Итоговая оценка вычисляется по формуле:

* 0.2 * Активность на семинарах +
* 0.2 * КР +
* 0.2 * Тесты +
* 0.2 * Проект +
* 0.2 * Экзамен

где:

'''Активность на семинарах''' – самостоятельное написание решения задач, а также его комментирование и ответы на вопросы преподавателя

'''КР''' – контрольная работа в формате Независимого экзамена по Анализу данных 2022-23 года начального уровня (80 мин)

'''Тесты''' – среднее арифметическое 3 тестов, которые проводятся в начале семинара (5-10 мин) по пройденным темам в формате closed book

'''Проект''' – выполняется в группах из 2 человек и представляет собой самостоятельный анализ и интерпретацию полученных результатов на выбранных данных поэтапно:
* Поиск и описание данных. Сортировка и фильтрация
* Описание признаков, шкал данных и построение частотных таблиц
* Расчет мер центральной тенденции, определение выбросов
* Определение корреляции и ее интерпретация
* Визуализация данных и подведение итогов проделанной работы

'''Экзамен''' – аналогичен Независимому экзамену по Анализу данных 2022-23 года начального уровня (120 мин)

Ни одна из форм контроля не округляется. Округляется только итоговая оценка арифметически (3.49 округляется до 3, 3.50 – до 4)

=== Правила дедлайнов ===
'''Тесты''' и '''Активность''' – при пропуске форм контроля по уважительной причине (подтверждённой учебным офисом или документально лично преподавателям) студент имеет право на перерасчет итоговой оценки без пропущенных форм контроля

'''КР''' – если студент не может написать контрольную работу по уважительной причине, то вес контрольной работы для него переносится на экзамен

'''Проект''' – для каждого этапа устанавливается соответствующий дедлайн. Если группа не сдала этап работы в установленный дедлайн, то от итоговой оценки за проект отнимается 1 балл. Если вовремя не был сдан ни один из этапов проекта, то максимальная возможная оценка за проект – 5 баллов

'''Экзамен''' – если студент не может написать экзамен по уважительной причине, то он может написать экзамен в период пересдач

В случае подозрения в несамостоятельном выполнении задания преподаватель имеет право обнулить оценку за него или провести устную защиту

== Полезные материалы ==
===Python===
Как установить дистрибутив Anaconda на [https://disk.yandex.ru/i/-BoigY3b8-3kYw Windows] и [https://disk.yandex.ru/i/uM6escVXBKax9Q MacOS]

[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=133389 Онлайн-курс] по Python для начинающих

[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism/blob/main/Gustokashin_summary_python.pdf Конспект] лекций по Python от Михаила Густокашина

===Книги===
==== Рекомендуемая основная литература ====
* Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G.,
* Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences. Frederick J. Gravetter, Larry B. Wallnau. Wadsworth.

==== Рекомендуемая дополнительная литература ====
* Савельев В. Статистика и котики.

[[Категория:Data Culture]]
[[Категория:Курсы по Анализу данных (DC) в 2022/23 году]]

Анализ данных 2022 (ОП "Журналистика" и "Медиакоммуникации")

2022-09-26T11:16:24Z

Barsuk2001:

== О курсе ==
Дисциплина читается для студентов 2-го курса ОП [https://www.hse.ru/ba/journ/ "Журналистика"] и [https://www.hse.ru/ba/media/ "Медиакоммуникации"] ФКМД ВШЭ в 1-2 модулях 2022/2023 уч. г.

Данный курс представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных специально для студентов образовательных программ факультета коммуникаций, медиа и дизайна и направлен на формирование компетенций в области статистики и анализа данных. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных. Также будут рассмотрены темы, связанные с сетевым анализом и основы машинного обучения.

[https://www.hse.ru/ba/journ/courses/646483446.html ПУД курса "Анализ данных"] и [https://www.hse.ru/ba/journ/courses/646487205.html ПУД "Независимого экзамена по анализу данных"] на ОП "Журналистика"

[https://www.hse.ru/ba/media/courses/646483450.html ПУД курса "Анализ данных"] и [https://www.hse.ru/ba/media/courses/646487209.html ПУД "Независимого экзамена по анализу данных"] на ОП "Медиакоммуникации"

== Необходимые ссылки ==
Дисциплина реализуется с помощью '''[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=136231 «Учебника по анализу данных (начальный)»]'''

'''[https://github.com/aaparshina/FCI_22-23_data_analysis Репозиторий]''' с материалами курса на гитхабе Анастасии Алексеевны Паршиной


[https://www.hse.ru/dataculture/exams Порядок организации Независимых экзаменов по Цифровым компетенциям] подробно описан в Приложении 17 к [https://www.hse.ru/docs/551872110.html ПОПАТКУСу]

== Команда курса ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Контакты !! Ассистент !! Контакты
|-
| БЖУР211 || Перевышина Татьяна Олеговна || @prvshna || Софья Шандыбина || @esthesuntik
|-
| БЖУР212 || Перевышина Татьяна Олеговна || @prvshna || ||
|-
| БЖУР213 || Аброскин Илья Дмитриевич || @iiiiilllllyyyyyaaaa || ||
|-
| БЖУР214 || Довгополый Иоанн Алексеевич || @TriariiMisha || Лика Капустина ||@lika_kapustina
|-
| БЖУР215 [https://t.me/+ZZwyTHOEldxmZTEy чат группы]|| Паршина Анастасия Алексеевна || @aaparshina || Жданова Мария || @avonadz
|-
| БМД211 [https://t.me/+znsTom4TeO8xZmFi чат группы] || Степановских Кирилл Олегович || @kir_stepanovskikh || Соколова Ирина || @irsklv
|-
| БМД212 [https://t.me/+IMIqpRbPufJiNzUy чат группы] || Степановских Кирилл Олегович || @kir_stepanovskikh || Яковлева Паулина || @paulinebakst
|-
| БМД213 || Волкова Анастасия Эдуардовна || @vol_anastasia || ||
|-
| БМД214 || Волкова Анастасия Эдуардовна || @vol_anastasia || ||
|-
| БМД215 [https://t.me/+1e5Q7i8jNLtjNjMy чат группы] || Степановских Кирилл Олегович || @kir_stepanovskikh || Киберча Анастасия || @Saranast
|-
| БМД216 || Аброскин Илья Дмитриевич || @iiiiilllllyyyyyaaaa || ||
|-
| БМД217 || Аброскин Илья Дмитриевич || @iiiiilllllyyyyyaaaa || ||
|-
| БМД218 || Перевышина Татьяна Олеговна || @prvshna || ||
|-
|}

== Материалы курса ==
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема занятия !! Задание к занятию !! Материалы занятия
|-

| 1 || '''Модуль Pandas и NumPy'''
||
* Установить дистрибутив Anaconda
* Вспомнить базовый Python
* Посмотреть тему 1 в онлайн-курсе
||
[https://drive.google.com/file/d/1inXJ31isCET1_65DsSGZhEWh9OhEzpkk/view?usp=sharing Семинар 1]

[https://drive.google.com/file/d/1iwbJ948u2wvbrQZ5xmB_WY7_38nwXkOZ/view?usp=sharing Задачи 1]

[https://drive.google.com/file/d/1iy2RNBAqWWtAE-lAsSy9A4acJqzZ-PR3/view?usp=sharing Решения 1]
|-

| 2 || '''Фильтрация и сортировка данных в Pandas'''
||
* Посмотреть тему 2 в онлайн-курсе
||
[https://drive.google.com/file/d/1j1lvo2qguJ6xD9EWTkxD44GSm9s6RG39/view?usp=sharing Семинар 2]

[https://drive.google.com/file/d/1j6OWrpTuAYx4M4V4fTZUSZCwicVHwkaQ/view?usp=sharing Задачи 2]
|-

| 3 || '''Типы данных. Создание новых переменных'''
||
* Посмотреть тему 3 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 3
||
|-

| 4 || '''Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения'''
||
* Посмотреть тему 4 в онлайн-курсе
* Подготовиться к опросу по содержанию темы 4
* Подготовиться к разбору заданий из темы 4
||
|-

| 5 || '''Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса'''
||
* Посмотреть тему 5 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 5
* Подготовиться к '''письменному Тесту №1 по темам 3-4'''
||
|-

| 6 || '''Выбросы. Пропущенные значения'''
||
* Посмотреть тему 6 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 6
||
|-

| 7 || '''Корреляция'''
||
* Посмотреть тему 7 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 7
* Подготовиться к '''письменному Тесту №2 по темам 5-6'''
||
|-

| 8 || '''Контрольная работа'''
||
* Подготовиться к '''Контрольной работе по темам 3-7'''
||
|-

| 9 || '''Линейная регрессия'''
||
* Посмотреть тему 12 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 12
||
|-

| 10 || '''Введение в визуализацию данных'''
||
* Посмотреть тему 8 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 8
||
|-

| 11 || '''Продвинутая визуализация данных'''
||
* Посмотреть тему 9 в онлайн-курсе
* Подготовиться к разбору заданий из темы 9
* Подготовиться к '''письменному Тесту №3 по темам 7, 8, 12'''
||
|-

| 12 || '''Подведение итогов'''
||
* Подготовиться к разбору заданий из демоверсии Независимого экзамена
||
|-
|}

== Правила выставления оценок ==
=== Формула ===
Итоговая оценка вычисляется по формуле:

* 0.2 * Активность на семинарах +
* 0.2 * КР +
* 0.2 * Тесты +
* 0.2 * Проект +
* 0.2 * Экзамен

где:

'''Активность на семинарах''' – самостоятельное написание решения задач, а также его комментирование и ответы на вопросы преподавателя

'''КР''' – контрольная работа в формате Независимого экзамена по Анализу данных 2022-23 года начального уровня (80 мин)

'''Тесты''' – среднее арифметическое 3 тестов, которые проводятся в начале семинара (5-10 мин) по пройденным темам в формате closed book

'''Проект''' – выполняется в группах из 2 человек и представляет собой самостоятельный анализ и интерпретацию полученных результатов на выбранных данных поэтапно:
* Поиск и описание данных. Сортировка и фильтрация
* Описание признаков, шкал данных и построение частотных таблиц
* Расчет мер центральной тенденции, определение выбросов
* Определение корреляции и ее интерпретация
* Визуализация данных и подведение итогов проделанной работы

'''Экзамен''' – аналогичен Независимому экзамену по Анализу данных 2022-23 года начального уровня (120 мин)

Ни одна из форм контроля не округляется. Округляется только итоговая оценка арифметически (3.49 округляется до 3, 3.50 – до 4)

=== Правила дедлайнов ===
'''Тесты''' и '''Активность''' – при пропуске форм контроля по уважительной причине (подтверждённой учебным офисом или документально лично преподавателям) студент имеет право на перерасчет итоговой оценки без пропущенных форм контроля

'''КР''' – если студент не может написать контрольную работу по уважительной причине, то вес контрольной работы для него переносится на экзамен

'''Проект''' – для каждого этапа устанавливается соответствующий дедлайн. Если группа не сдала этап работы в установленный дедлайн, то от итоговой оценки за проект отнимается 1 балл. Если вовремя не был сдан ни один из этапов проекта, то максимальная возможная оценка за проект – 5 баллов

'''Экзамен''' – если студент не может написать экзамен по уважительной причине, то он может написать экзамен в период пересдач

В случае подозрения в несамостоятельном выполнении задания преподаватель имеет право обнулить оценку за него или провести устную защиту

== Полезные материалы ==
===Python===
Как установить дистрибутив Anaconda на [https://disk.yandex.ru/i/-BoigY3b8-3kYw Windows] и [https://disk.yandex.ru/i/uM6escVXBKax9Q MacOS]

[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=133389 Онлайн-курс] по Python для начинающих

[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism/blob/main/Gustokashin_summary_python.pdf Конспект] лекций по Python от Михаила Густокашина

===Книги===
==== Рекомендуемая основная литература ====
* Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G.,
* Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences. Frederick J. Gravetter, Larry B. Wallnau. Wadsworth.

==== Рекомендуемая дополнительная литература ====
* Савельев В. Статистика и котики.

[[Категория:Data Culture]]
[[Категория:Курсы по Анализу данных (DC) в 2022/23 году]]

Программирование на Python деп медиа 2022

2022-01-17T15:50:19Z

Barsuk2001:

== О курсе ==

[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]
Курс читается для студентов программ Медиакоммуникации и Журналистика ВШЭ в 3 модуле.
Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и
популярных языков программирования. Данный язык является мощным
инструментом анализа данных и может повысить эффективность практически
любой деятельности в науке и индустрии. С помощью языка Python можно
автоматизировать рутинные операции и обрабатывать объемы данных, на
несколько порядков превышающие объемы, доступные для обработки вручную
или с помощью электронных таблиц.

== Необходимые ссылки ==
[https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей]

[https://online.hse.ru/grade/report/index.php?id=4941 Ведомость]

[https://online.hse.ru/calendar/view.php?view=month&course=4941 Календарь дедлайнов]

[https://online.hse.ru/course/view.php?id=4941 Онлайн-курс]

[https://online.hse.ru/course/view.php?id=4920 Подготовка к НОК и курсовому экзамену]

=== Общая консультация ===
[https://1drv.ms/u/s!AjaVHNoiwQtPlqhlXsANbVVr5igJYw?e=96phDc Запись консультации перед курсом по питону]

=== Материалы из курса ===
[https://drive.google.com/drive/folders/1zqe2c5Q4aKoZNGXYybDezVRG2pknCqV7?usp=sharing Преза с теорией и блокноты с практикой первой недели онлайн-курса] 
Файлы .ipynb предназначены для открытия в программе Jupyter Notebook, которая входит в состав пакета [https://www.anaconda.com/products/individual Анаконда]

== Домашнее задание ==

'''Первая домашка:''' 
1. Пока для нас готовят онлайн-курс на платформе Вышки, нужно посмотреть первую неделю на [https://www.coursera.org/learn/python-kak-inostrannyj Курсере]. 
Решать задания на Курсере '''не надо''', так как иначе их потом придётся решать второй раз на нашей платформе. 
2. Добавиться в чат

== Преподаватели и ассистенты ==

{| class="wikitable"
|-
! style="width:80px" |Группа !! style="width:230px" | Преподаватель !!style="width:200px" | Контакты !! style="width:100px" | Ассистент !! style="width:150px" | Контакты !! style="width:180px" | Чаты и каналы
|-
| БЖУР211 || Перевышина Татьяна Олеговна || prvshna@ya.ru; tg @prvshna || Софья || tg @esthesuntik || [https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей] [https://t.me/+6oOa3PV__PM4ZTY6 чат БЖУР 211]
|-
| БЖУР212, БЖУР213 || Бурова Маргарита Борисовна || mbburova@gmail.com; tg 89264931203 || Валерия || tg @vlmmk || [https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей] [https://t.me/+ScNAKJSNXTJlOTky чат БЖУР212, БЖУР213]
|-
| БЖУР214, БЖУР215|| Сагайдак Илья Тарасович || itsagaydak@edu.hse.ru; tg @msvinkognito || Майя || tg @bobenkom || [https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей] [https://t.me/+GayrChjxtkozMTUy чат БЖУР214, БЖУР215]
|-

| БМД211, БМД212 || Зехов Матвей Сергеевич || zehov1@mail.com; tg @moonlight0071 || Натела || tg @nkrdz || [https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей] [https://t.me/+g_LV_eWTXUM5NTYy чат БМД 211, БМД 212]
|-
| БМД213, БМД214 || Зехов Матвей Сергеевич || zehov1@mail.com; tg @moonlight0071 || Арина|| tg @graceforwar || [https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей] [https://t.me/+rBZnXY0MquwwODNi чат БМД 213, БМД 214]
|-
| БМД215 || Широков Дмитрий Дмитриевич || ddshirokov@hse.ru; tg @lariliel || Анастасия || tg @saranast || [https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей] [https://t.me/+iOzHsUroJrplMmMy чат БМД 215]
|-
| БМД216, БМД217 || Илья Аброскин || allen.ilya@gmail.com; tg @iiiiilllllyyyyyaaaa || Никита || tg @n_kostyukov || [https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей] [https://t.me/+c1lZ-2uWTPViYWZi чат БМД 216, БМД 217]
|-
| БМД218 || Перевышина Татьяна Олеговна || prvshna@ya.ru; tg @prvshna || Софья || tg @esthesuntik || [https://t.me/+ZdVJ--Mkg3U2MzJi Канал новостей] [https://t.me/+6oOa3PV__PM4ZTY6 чат БМД 218]
|-
|}

== Формула оценки ==

0.400 Экзамен

0.100 Оценка онлайн курса

0.200 Тесты, из 6 тестов формула учтёт 5 лучших при подсчёте среднего

0.300 Проект

'''Арифметическое округление. Блокирующих элементов нет. Отдельные формы не округляются.'''

=== Формы контроля в деталях ===

'''Онлайн-курс''' 
Cостоит из еженедельных задач и еженедельных тестовых вопросов. К задачам есть подсказки, пожалуйста, пользуйтесь ими. Дедлайн в воскресенье, 23:59. 
В курсе 11 недель, где первые 9 посвящены проверяемым на НОК материалам, 10-я неделя показывает вам возможности питона для обработки информации из Сети и 11-я неделя посвящена общему повторению. 
Оцениваемые элементы есть только в первых 10 неделях. 
Оценка за онлайн-курс состоит из теста по неделе и практическим задачам по неделям. 
Задачи можно сдавать сколько угодно раз до дедлайна, никаких штрафов за попытку сдачи нет. 
Тест можно сдать только один раз, на тест выделяется 20 минут. 
После того, как дедлайн теста закончится, студенты могут узнать свои ошибки и увидеть правильные ответы, что должно помочь им в подготовке к курсовому экзамену и НОК. 

'''Тесты''' 
Будет 6 тестов на семинарах. В оценку пойдёт среднее по 5 лучшим (один можно завалить). 

'''Экзамен''' 
Экзамен в формате, аналогичном НОК. Мы проводим его в сессию, чтобы у вас была возможность потренироваться перед настоящим НОК.
 

'''Проект''' 
Индивидуальный проект. 
Пример темы: создание чат-бота в Телеграм. 
Вы можете придумать свою тему и своё наполнение. 
Точные критерии проекта станут доступны чуть позже.
 

=== Дедлайны ===

Можно попросить перенести онлайн-курс без уважительной причины один раз. 
Перенос форм контроля по уважительной причине – только через Учебный офис.

== План курса ==
'''1. Основы языка'''

Ввод-вывод, f-String, типы данных (строка, целое число, дробное число)

'''2. Условный оператор'''

Логические выражения, условный оператор (обхода, выбора, с несколькими
возможными результатами)

'''3. Цикл while'''

Оператор цикла с условием (while), вложение операторов друг в друга.

'''4. Цикл for и списки'''

Цикл for для перебора по элементам и по индексам (функция range)

'''5. Методы'''

Методы строк и списков. Срезы.

'''6. Словари и множества'''

Словари, множества, методы работы с отдельными элементами. Повторение
первой половины курса.

'''7. Вложенные структуры данных. Сортировка'''

Словари словарей, списки словарей и иные допустимые в Python комбинации
данных. Сортировка с помощью sorted().
Работа с ключами, значениями и парами элементов в словарях.

'''8. Функции и модули'''

Подключение сторонних модулей и импорт функций из них. Создание
собственных функций.

'''9. Обработка текстовых файлов и электронных таблиц'''

Работа с текстовыми файлами и файлами электронных таблиц в формате csv.

'''10. Обработка и создание HTML-страниц'''

Основы HTML, получение ресурсов по URL-адресу, использование библиотеки
BeautifulSoup для обработки HTML.

'''11. json и API'''

Обработка данных в формате json, работа с публичным интерфейсом API.

== Литература ==
==== Рекомендуемая основная литература ====
Lutz, M. (2008). Learning Python (Vol. 3rd ed). Beijing: O’Reilly Media.
Retrieved from

http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edseb
k&AN=415392

==== Рекомендуемая дополнительная литература ====
Vanderplas, J. T. (2016). Python Data Science Handbook : Essential Tools
for Working with Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly
Media. Retrieved from

http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk
&AN=1425081

Программирование на Python деп медиа 2022

2022-01-11T10:39:13Z

Barsuk2001: Добавлены ссылки

Программирование на Python деп медиа 2022

2022-01-10T21:43:29Z

Barsuk2001: Внесенл

== О курсе ==

[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]
Курс читается для студентов программ Медиакоммуникации и Журналистика ВШЭ в 3 модуле.

== Необходимые ссылки ==
=== Чаты групп ===
[https://t.me/+ScNAKJSNXTJlOTky БЖУР 212]

[https://t.me/+NCugypSCmOA0YTgy БЖУР 213]

== Преподаватели и ассистенты ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Контакты !! Ассистент !! Контакты
|-
| БЖУР211 || Перевышина Татьяна Олеговна || prvshna@ya.ru tg @prvshna || Софья || tg @esthesuntik
|-
| БЖУР212, БЖУР213 || Бурова Маргарита Борисовна || mbburova@gmail.com tg 89264931203 || Валерия || tg @vlmmk
|-
| БЖУР214 || Бурова Маргарита Борисовна || mbburova@gmail.com tg 89264931203 || Валерия || tg @vlmmk
|-
| БЖУР215 || Бурова Маргарита Борисовна || mbburova@gmail.com tg 89264931203 || Валерия || tg @vlmmk
|-

| БМД211 || Бурова Маргарита Борисовна || mbburova@gmail.com tg 89264931203 || Валерия || tg @vlmmk
|-
| БМД212 || Бурова Маргарита Борисовна || mbburova@gmail.com tg 89264931203 || Валерия || tg @vlmmk
|-
| БМД213 || Бурова Маргарита Борисовна || mbburova@gmail.com tg 89264931203 || Валерия || tg @vlmmk
|-
| БМД214 || Бурова Маргарита Борисовна || mbburova@gmail.com tg 89264931203 || Валерия || tg @vlmmk
|-
| БМД218 || Перевышина Татьяна Олеговна || prvshna@ya.ru tg @prvshna || Софья || tg @esthesuntik
|-
|}

== Правила курса ==

=== Формула оценки ===

=== Правила сдачи заданий ===
==== Дедлайны ====

== План курса ==

== Домашние задания ==

== Архив ==