Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Основы программирования на Python осень 2022 матфак

2022-09-04T10:18:42Z

In chainz: /* Команда курса */

== О курсе ==

== Необходимые ссылки ==

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/10g6DCQmLyyMbnc_xd7qF6eOVf59YSvukRoTn2bRVsXQ/edit#gid=0 Распределение по группам]

[https://t.me/+n27uMMebBmo0ZDg6 Общий канал курса в тг]

[https://github.com/math-fac-python-course/public-fall-2022 Ссылка на гитхаб курса]

== Команда курса ==
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Ассистент
|-
| 1 группа
| Семененя Яна ||
|-
| 2 группа [https://t.me/+FwXEkZmlmWczMTBi ссылка в тг]
| Стрельцов Тёма (tg: @in_chainz) || Саша Безуглый (@Bzgly)
|-
| 3 группа [https://t.me/+FwXEkZmlmWczMTBi ссылка в тг]
| Стрельцов Тёма (tg: @in_chainz) || Саша Безуглый (@Bzgly)
|-
| 4 группа [https://t.me/+v30ISmLW4Do5NDcy ссылка в тг]
| Бурданова Софья || Волкова Ия
|-
| 5 группа
| Романенко Саша ||
|-
| 6 группа
| Романенко Саша ||

|}

== Материалы курса ==

=== Среда разработки ===

В течение всего курса вы можете пользоваться любой средой разработки (Jupyter, PyCharm, VSCode).

На семинарах мы будем работать преимущественно с Jupyter ([https://www.anaconda.com/products/distribution ссылка на скачивание] и инструкции по установке на [https://github.com/math-fac-python-course/public-fall-2022/blob/master/sem01_intro/install_conda_mac.pdf Mac OS] и [https://github.com/math-fac-python-course/public-fall-2022/blob/master/sem01_intro/install_conda_windows.pdf Windows].
=== План курса ===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Ссылка на контест !! Дедлайн
|-
| 1|| '''Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных''' || ||
|-
| 2|| '''Условные конструкции. Циклы: while и for.''' || ||
|-
| 3|| '''Последовательности: кортеж, список. Строки: join/split, форматирование строк''' || ||
|-
| 4 || ''' ''' || ||
|-
| 5 || ''' ''' || ||
|-
| 6 || ''' ''' || ||
|-
| 7 || ''' ''' || ||
|-
| 8 || ''' ''' || ||
|-
| 9 || ''' ''' || ||
|-
| 10 || ''' ''' || ||
|-
| 11 || ''' ''' || ||
|-
| 12 || ''' ''' || ||
|-
| 13 || ''' ''' || ||
|}

== Правила выставления оценок ==
=== Формула ===
Итог = 0.1*Квизы + 0.4*ДЗ + 0.2*КР + 0.3*Проект

* 0.1 * Квизы (пятиминутки) - на понимание предыдущей темы
* 0.4 * ДЗ - еженедельные контесты или задания с ручной проверкой
* 0.2 * КР - контрольная работа в середине курса (после 6 семинара)
* 0.3 * Проект - финальный проект по применению полученных знаниях на реальных кейсах (1-2 человека в группе)

Итоговая оценка округляется арифметически. Промежуточные оценки не округляются.

=== Правила дедлайнов ===
1. Домашние задания, КР и квизы: жесткий дедлайн.

2. За списывание обнуляется оценка у всех причастных к списыванию без разбирательств.

== Литература ==
==== Рекомендуемая основная литература ====

[[Категория:Data_Culture]]

Основы программирования на Python осень 2022 матфак

2022-09-04T10:17:53Z

In chainz: /* Команда курса */

== О курсе ==

== Необходимые ссылки ==

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/10g6DCQmLyyMbnc_xd7qF6eOVf59YSvukRoTn2bRVsXQ/edit#gid=0 Распределение по группам]

[https://t.me/+n27uMMebBmo0ZDg6 Общий канал курса в тг]

[https://github.com/math-fac-python-course/public-fall-2022 Ссылка на гитхаб курса]

== Команда курса ==
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Ассистент
|-
| 1 группа
| Семененя Яна ||
|-
| 2 группа
| Стрельцов Тёма (tg: @in_chainz) || Саша Безуглый (@Bzgly)
|-
| 3 группа
| Стрельцов Тёма (tg: @in_chainz) || Саша Безуглый (@Bzgly)
|-
| 4 группа [https://t.me/+v30ISmLW4Do5NDcy ссылка в тг]
| Бурданова Софья || Волкова Ия
|-
| 5 группа
| Романенко Саша ||
|-
| 6 группа
| Романенко Саша ||

|}

== Материалы курса ==

=== Среда разработки ===

В течение всего курса вы можете пользоваться любой средой разработки (Jupyter, PyCharm, VSCode).

На семинарах мы будем работать преимущественно с Jupyter ([https://www.anaconda.com/products/distribution ссылка на скачивание] и инструкции по установке на [https://github.com/math-fac-python-course/public-fall-2022/blob/master/sem01_intro/install_conda_mac.pdf Mac OS] и [https://github.com/math-fac-python-course/public-fall-2022/blob/master/sem01_intro/install_conda_windows.pdf Windows].
=== План курса ===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Ссылка на контест !! Дедлайн
|-
| 1|| '''Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных''' || ||
|-
| 2|| '''Условные конструкции. Циклы: while и for.''' || ||
|-
| 3|| '''Последовательности: кортеж, список. Строки: join/split, форматирование строк''' || ||
|-
| 4 || ''' ''' || ||
|-
| 5 || ''' ''' || ||
|-
| 6 || ''' ''' || ||
|-
| 7 || ''' ''' || ||
|-
| 8 || ''' ''' || ||
|-
| 9 || ''' ''' || ||
|-
| 10 || ''' ''' || ||
|-
| 11 || ''' ''' || ||
|-
| 12 || ''' ''' || ||
|-
| 13 || ''' ''' || ||
|}

== Правила выставления оценок ==
=== Формула ===
Итог = 0.1*Квизы + 0.4*ДЗ + 0.2*КР + 0.3*Проект

* 0.1 * Квизы (пятиминутки) - на понимание предыдущей темы
* 0.4 * ДЗ - еженедельные контесты или задания с ручной проверкой
* 0.2 * КР - контрольная работа в середине курса (после 6 семинара)
* 0.3 * Проект - финальный проект по применению полученных знаниях на реальных кейсах (1-2 человека в группе)

Итоговая оценка округляется арифметически. Промежуточные оценки не округляются.

=== Правила дедлайнов ===
1. Домашние задания, КР и квизы: жесткий дедлайн.

2. За списывание обнуляется оценка у всех причастных к списыванию без разбирательств.

== Литература ==
==== Рекомендуемая основная литература ====

[[Категория:Data_Culture]]

Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация (ОП "Журналистика")

2021-08-31T11:18:22Z

In chainz: /* Консультации */

== О курсе ==

[[Файл:Data_journ.png|470px|borderless|left]]

Курс читается для студентов 3-го курса [https://www.hse.ru/ba/journ/ ОП "Журналистика"] ФКМД ВШЭ в 1-2 модулях 2021/2022 уч. г.

'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич]

Лекции проходят по вторникам, 11:10 - 12:30, в zoom ([https://cern.zoom.us/j/67405581597?pwd=MHVQaFVRVUFLdTlIb0FrMGRPTXg0Zz09 ссылка]).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/ba/journ/courses/476622217.html Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism Репозиторий с материалами на GitHub]

Видеозаписи лекций и семинаров (здесь появится ссылка на плейлист на Youtube)

[https://t.me/joinchat/XJFOQKyYlFdiMDAy Канал в telegram для объявлений]

[https://t.me/joinchat/X9C3_prEjeNiZjRi Чат в telegram для обсуждений]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_pUtb_-KKjpwJn3JkuXJpU7GeBKGGlFndPg3ze2Ichk/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

Оставить отзыв на курс: [https://forms.gle/zoLqintPVfbS1Wst9 форма]

'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту mekarpov@hse.ru, а также в телеграм лектору (@buntar29) или семинаристу.

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент
|-
| 191 || [https://www.hse.ru/org/persons/160981103 Максимовская Анастасия Максимовна] || [https://t.me/in_chainz Стрельцов Тёма]
|-
| 192 || [https://www.hse.ru/org/persons/160981103 Максимовская Анастасия Максимовна] || [https://t.me/evgnikulina Никулина Женя]
|-
| 193 || [https://t.me/darkydash Быков Кирилл Валерьевич] || [https://t.me/wwhatisitt Егорова Настя]
|-
| 194 || [https://www.hse.ru/org/persons/160989222 Перевышина Татьяна Олеговна] || [https://t.me/nkrdz Кордзахия Натела]
|-
| 195 || [https://www.hse.ru/org/persons/160989222 Перевышина Татьяна Олеговна] || [https://t.me/nnvasilevkk Васильев Коля]
|-
|}

=== Консультации ===

Убедительная просьба предупреждать заранее, что вы собираетесь прийти на консультацию, в личку в телеграмме преподавателю. Если желающих нет, консультация в выбранный день не проводится.

* Карпов Максим, по вторникам, 16:20 - 17:40, в зуме ([https://cern.zoom.us/j/67405581597?pwd=MHVQaFVRVUFLdTlIb0FrMGRPTXg0Zz09 ссылка])
* Быков Кирилл, по четвергам, 18:10 - 19:30, по предварительному согласованию, а так же круглосуточно в [https://t.me/darkydash телеграме] и [https://vk.com/darkydash ВК]
* Стрельцов Тёма -- по предварительной договоренности, фиксированного дня/времени консультации нет. Можно 24/7 стучаться в [https://t.me/in_chainz телеграм].

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Работа на семинарах, написание кода для решения задач
* Мини-тесты на лекциях, проверяющие знание основных моментов с предыдущей недели
* Повторение базового Python в рамках онлайн курса
* Практические домашние работы на Python (всего 5 домашних заданий)
* Прикладной проект по сбору, анализу и визуализации данных на заданную тему
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Минимум(10, 0.1 * Онлайн курс + 0.1 * Работа на семинарах + 0.1 * Тесты на лекциях + 0.5 * ДЗ + 0.15 * Проект + 0.15 * Экзамен)

Округление арифметическое. Всего можно набрать за курс 11 баллов, но выставляется по итогу оценка не выше 10. Экзамен неблокирующий.

=== Правила сдачи заданий ===

Каждый элемент контроля (домашнее задание, этап проекта, контрольные точки онлайн курса) имеет жёсткий дедлайн. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки вычитается по два балла. В таком случае, студент должен предупредить своего ассистента о выбранной опции.

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.

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.

== Лекции ==

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

'''Лекция 1''' (3 сентября). Введение в дата-журналистику. Логистика курса, актуальность и мотивация. [[ Слайды]] [[ Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1'''. Базовые типы данных. Методы работы со строками, списками. [[ Слайды]] [[ Ноутбук]]

== Практические задания ==

После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки вычитается по два балла. В таком случае, студент должен предупредить своего ассистента о выбранной опции.

'''Онлайн курс. Задачи недели 1, 2'''. Ввод и вывод. Переменные. Арифметические операции.

Жесткий дедлайн:

[[Задание]]

=== Проект ===

Здесь скоро появится описание и примеры проектов. Проекты выполняются в командах строго из двух человек.

== Экзамен ==

Здесь скоро появится вариант экзамена и вопросы для подготовки.

[[ Демо-версия]]

== Полезные материалы ==
===Книги===
'''Рекомендуемая основная литература'''
* McKinney, W. (2012). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=495822
* Митчелл Р. - Скрапинг веб-сайтов с помощю Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - 280с. - ISBN: 978-5-97060-223-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/100903
* Yau, N. (2013). Data Points : Visualization That Means Something. New York: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=566405

'''Рекомендуемая дополнительная литература'''
* Anoshin, D., Matic, T., Bogdanovic, S., Lincoln, T., & Shirokov, D. (2019). Tableau 2019.x Cookbook : Over 115 Recipes to Build End-to-end Analytical Solutions Using Tableau. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2022993
* Joshua N. Milligan. (2019). Learning Tableau 2019 : Tools for Business Intelligence, Data Prep, and Visual Analytics, 3rd Edition. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2092866

Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация (ОП "Журналистика")

2021-08-31T11:17:50Z

In chainz: /* Консультации */

== О курсе ==

[[Файл:Data_journ.png|470px|borderless|left]]

Курс читается для студентов 3-го курса [https://www.hse.ru/ba/journ/ ОП "Журналистика"] ФКМД ВШЭ в 1-2 модулях 2021/2022 уч. г.

'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич]

Лекции проходят по вторникам, 11:10 - 12:30, в zoom ([https://cern.zoom.us/j/67405581597?pwd=MHVQaFVRVUFLdTlIb0FrMGRPTXg0Zz09 ссылка]).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/ba/journ/courses/476622217.html Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism Репозиторий с материалами на GitHub]

Видеозаписи лекций и семинаров (здесь появится ссылка на плейлист на Youtube)

[https://t.me/joinchat/XJFOQKyYlFdiMDAy Канал в telegram для объявлений]

[https://t.me/joinchat/X9C3_prEjeNiZjRi Чат в telegram для обсуждений]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_pUtb_-KKjpwJn3JkuXJpU7GeBKGGlFndPg3ze2Ichk/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

Оставить отзыв на курс: [https://forms.gle/zoLqintPVfbS1Wst9 форма]

'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту mekarpov@hse.ru, а также в телеграм лектору (@buntar29) или семинаристу.

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент
|-
| 191 || [https://www.hse.ru/org/persons/160981103 Максимовская Анастасия Максимовна] || [https://t.me/in_chainz Стрельцов Тёма]
|-
| 192 || [https://www.hse.ru/org/persons/160981103 Максимовская Анастасия Максимовна] || [https://t.me/evgnikulina Никулина Женя]
|-
| 193 || [https://t.me/darkydash Быков Кирилл Валерьевич] || [https://t.me/wwhatisitt Егорова Настя]
|-
| 194 || [https://www.hse.ru/org/persons/160989222 Перевышина Татьяна Олеговна] || [https://t.me/nkrdz Кордзахия Натела]
|-
| 195 || [https://www.hse.ru/org/persons/160989222 Перевышина Татьяна Олеговна] || [https://t.me/nnvasilevkk Васильев Коля]
|-
|}

=== Консультации ===

Убедительная просьба предупреждать заранее, что вы собираетесь прийти на консультацию, в личку в телеграмме преподавателю. Если желающих нет, консультация в выбранный день не проводится.

* Карпов Максим, по вторникам, 16:20 - 17:40, в зуме ([https://cern.zoom.us/j/67405581597?pwd=MHVQaFVRVUFLdTlIb0FrMGRPTXg0Zz09 ссылка])
* Быков Кирилл, по четвергам, 18:10 - 19:30, по предварительному согласованию, а так же круглосуточно в [https://t.me/darkydash телеграме] и [https://vk.com/darkydash ВК]
* Стрельцов Тёма -- по предварительной договоренности, фиксированного дня/времени консультации нет.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Работа на семинарах, написание кода для решения задач
* Мини-тесты на лекциях, проверяющие знание основных моментов с предыдущей недели
* Повторение базового Python в рамках онлайн курса
* Практические домашние работы на Python (всего 5 домашних заданий)
* Прикладной проект по сбору, анализу и визуализации данных на заданную тему
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Минимум(10, 0.1 * Онлайн курс + 0.1 * Работа на семинарах + 0.1 * Тесты на лекциях + 0.5 * ДЗ + 0.15 * Проект + 0.15 * Экзамен)

Округление арифметическое. Всего можно набрать за курс 11 баллов, но выставляется по итогу оценка не выше 10. Экзамен неблокирующий.

=== Правила сдачи заданий ===

Каждый элемент контроля (домашнее задание, этап проекта, контрольные точки онлайн курса) имеет жёсткий дедлайн. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки вычитается по два балла. В таком случае, студент должен предупредить своего ассистента о выбранной опции.

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.

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.

== Лекции ==

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

'''Лекция 1''' (3 сентября). Введение в дата-журналистику. Логистика курса, актуальность и мотивация. [[ Слайды]] [[ Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1'''. Базовые типы данных. Методы работы со строками, списками. [[ Слайды]] [[ Ноутбук]]

== Практические задания ==

После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки вычитается по два балла. В таком случае, студент должен предупредить своего ассистента о выбранной опции.

'''Онлайн курс. Задачи недели 1, 2'''. Ввод и вывод. Переменные. Арифметические операции.

Жесткий дедлайн:

[[Задание]]

=== Проект ===

Здесь скоро появится описание и примеры проектов. Проекты выполняются в командах строго из двух человек.

== Экзамен ==

Здесь скоро появится вариант экзамена и вопросы для подготовки.

[[ Демо-версия]]

== Полезные материалы ==
===Книги===
'''Рекомендуемая основная литература'''
* McKinney, W. (2012). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=495822
* Митчелл Р. - Скрапинг веб-сайтов с помощю Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - 280с. - ISBN: 978-5-97060-223-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/100903
* Yau, N. (2013). Data Points : Visualization That Means Something. New York: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=566405

'''Рекомендуемая дополнительная литература'''
* Anoshin, D., Matic, T., Bogdanovic, S., Lincoln, T., & Shirokov, D. (2019). Tableau 2019.x Cookbook : Over 115 Recipes to Build End-to-end Analytical Solutions Using Tableau. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2022993
* Joshua N. Milligan. (2019). Learning Tableau 2019 : Tools for Business Intelligence, Data Prep, and Visual Analytics, 3rd Edition. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2092866

Анализ данных на python, фэн, 2020 spring

2021-01-22T11:11:29Z

In chainz:

==О курсе==

'''Преподаватели:''' [https://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич], Максимовская Анастасия Максимовна, [https://www.hse.ru/org/persons/65841825 Петросян Артур Тигранович], Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич, Мидюкин Максим Олегович, [https://www.hse.ru/org/persons/307095000 Зарманбетов Ахмед Курманалиевич]

== Правила выставления оценок ==

== Распределение групп по семинаристам и ассистентам ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| 201 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Романенко Саша @cutre_sa
|-
| 202 || Максим Карпов @buntar29 || Стрельцов Тёма @in_chainz
|-
| 203 || Максим Карпов @buntar29 || Колесников Егор @kollego
|-
| 204 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Пешков Максим @peshkovmax
|-
| 205 || Петросян Артур @pet67 || Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
|-
| 206 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 207 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 208 || Филатов Артём @filatovartm || Кордзахия Натела @nkrdz
|-
| 209 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Андрей Бабкин @eura71
|-
| 2010 || Мидюкин Максим @midiukin || Костя Матвеев @kpmatveev
|-
| 2011 || Максимовская Анастасия @anastasiyamaxx || Евгения Никулина @evgnikulina
|-
| 2012 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Михаил Огородников @Spectag
|}

==Материалы курса==

* [https://t.me/dap_2021_spring тг-чат курса] и [https://t.me/joinchat/TzqFUCBXnQ4kB4YS канал для объявлений]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EnnWqEnSaPU4lXSSR7B4Ku_oTjXTKvNifytbC_OsRho Таблица с оценками]
* github-репозиторий с [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring материалами курса]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0oKVIXZtbU3evzL4ndN2aXk Youtube-канал] с записями семинаров
* [https://github.com/hse-econ-data-science/eds_spring_2020 Материалы прошлого курса (весна 2020)]
* Установите перед первым семинаром Anaconda. [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_windows.pdf Инструкция для windows] и [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_mac.pdf инструкция для мака]

==Оценивание==

Оценка ставится по формуле:

Min(10, Round(0.05 ДЗ1 + 0.1 ДЗ2 + 0.1 ДЗ3 + 0.1 ДЗ4 + 0.15 ДЗ5 + 0.1 КР + 0.3 Экз + 0.1 СР1 + 0.1 СР2 + 0.1 СР3))

==Домашки==

'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана.

'''ДЗ-4''':
Возможна устная защита случайно выбранных работ. Любой член команды может быть опрошен по всей проделанной работе, а не только по выполненной им части. В случае, если студент не сможет защитить работу, оценка обнуляется всей команде.

'''ДЗ-5''':
Домашнее задание 5 предполагает написание бота для Telegram и выполняется индивидуально. Помимо финального дедлайна по всей работе предполагается как минимум одна точка проверки, где студент должен предоставить часть готового кода в соответствии с выставленными требованиями. Учебный ассистент и/или преподаватель проверяет работу и высылает необходимые правки. Каждая точка проверки является обязательной. В случае пропуска возможно понижение оценки или обнуление работы.

==Контрольные==

'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана. При обнулении самостоятельной работы обнуляются соответствующие ей домашние работы (обнуление первой самостоятельной работы ведет к обнулению первого домашнего задания, обнуление второй самостоятельной работы ведет к обнулению второго домашнего задания, обнуление третьей самостоятельной работы ведет к обнулению третьего домашнего задания).

==Другое==

Тут будут ещё ссылки

==Большой план маленьких побед==

==== Неделя 1 (18-23 января). Вводимся в python, git и делаем import this ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem01_intro Материалы семинара sem01]
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ Задачи для семинара]
* Прочитать про то [https://pythonworld.ru/osnovy/pep-8-rukovodstvo-po-napisaniyu-koda-na-python.html как писать код красиво (PEP 8)]

''Задание:''
* Дорешать все задачи из [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ первого контеста.] Обратите внимание, что они полностью соотвествуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya/home/week/1 первой неделе] рекомендованного вам курса с Coursera. Можно решать их в контесте, можно на курсере. Как вам будет удобнее. Постарайтесь решить хотябы половину их них.
* В качестве альтернативы мы можете попробовать порешать [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ похожие задачи с pythontutor]

Если хотите мастерски писать в ноутбуках текст на маркдауне:
* [https://www.markdowntutorial.com/ 10-минутный урок по markdown синтаксису]
* [https://guides.github.com/features/mastering-markdown/ Короткий гайд по markdown синтаксису]

==== Недели 2-3 (25 января - 6 февраля). Циклы, условия и листы ====
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem02_forif Материалы семинара sem02]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem03_forif Материалы семинара sem03]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24441/enter/ Задачи на условия] (первая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24442/enter/ Задачи на цикл while (можно решать и через for)] (вторая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24443/enter/ Задачи на цикл for (можно решать и через while)] (первая половина 5 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24444/enter/ Задачи на действительные числа и строки] (3 неделя курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24445/enter/ Задачи на списки и циклы] (вторая половина 5 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на первой самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Объяснения и задачки на pythontutor по [https://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ условиям] и циклам [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ for] и [https://pythontutor.ru/lessons/while/ while].
* Совсем краткий конспект на pythonworld по [https://pythonworld.ru/osnovy/cikly-for-i-while-operatory-break-i-continue-volshebnoe-slovo-else.html циклам] и [https://pythonworld.ru/osnovy/instrukciya-if-elif-else-proverka-istinnosti-trexmestnoe-vyrazhenie-ifelse.html условиям].

==== Неделя без пар (8 - 13 февраля) ====

На этой неделе, в субботу, 13 февраля с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 4 (15-20 февраля). Говорим о функциях ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem04_functions Материалы семинара sem04]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24446/enter/ Задачи на написание функций] (4 неделя курса)
* Если хочется задачек чуть сложнее, посмотрите [https://official.contest.yandex.ru/contest/24448/enter/ набор задач на сортировку] (6 неделя курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Урок про функции и рекурсию на [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ pythontutor]
* Краткие конспекты [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/vse-o-funkciyax-i-ix-argumentax.html про функции] на pythonworld

==== Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта) множества и словари====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem05_dict Материалы семинара sem05]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem06_dict Материалы семинара sem06]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24447/enter/ Задачи на множества] (первая половина 7 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24449/enter/ Задачи на словари] (вторая половина 7 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Уроки про [http://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества] и [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари] на pythontutor
* Краткие коспекты на pythonworld про [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/slovari-dict-funkcii-i-metody-slovarej.html словари] и [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/mnozhestva-set-i-frozenset.html множества]
* Если вы хотите немного углубиться в алгоритмическую составляющую, прочитайте книгу Грокаем Алгоритмы с примерами кода на python, она великолепная и очень просто написана с примерами на python

==== Неделя без пар (8 - 13 марта) ====

На этой неделе, в субботу, 13 марта с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 7. (15 - 20 марта)====

Разбираемся с numpy

==== Неделя 8. (22 - 27 марта)====

Начинаем разбираться с pandas

==== Сессия ====

На этой неделе вас ожидает мидтёрм по всем темам из первой половины курса, кроме pandas. Он пройдёт 1 апреля, в четверг, с 11:00 до 14:00.

'''По ходу курса тут появятся материалы к следующим неделям.'''

==Литература==

'''Рекомендуемая литература:'''

* Lutz, M. (2008). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392 Learning Python (Vol. 3rd ed).] Beijing: O’Reilly Media.
* Vanderplas, J. T. [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition).] CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
* Митчелл Р. [https://e.lanbook.com/book/100903 Скрапинг веб-сайтов с помощю Python.] Издательство "ДМК Пресс", 2016.

Анализ данных на python, фэн, 2020 spring

2021-01-22T11:10:27Z

In chainz:

==О курсе==

'''Преподаватели:''' [https://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич], Максимовская Анастасия Максимовна, [https://www.hse.ru/org/persons/65841825 Петросян Артур Тигранович], Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич, Мидюкин Максим Олегович, [https://www.hse.ru/org/persons/307095000 Зарманбетов Ахмед Курманалиевич]

== Правила выставления оценок ==

== Распределение групп по семинаристам и ассистентам ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| 201 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Романенко Саша @cutre_sa
|-
| 202 || Максим Карпов @buntar29 || Стрельцов Тёма @in_chainz
|-
| 203 || Максим Карпов @buntar29 || Колесников Егор @kollego
|-
| 204 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Пешков Максим @peshkovmax
|-
| 205 || Петросян Артур @pet67 || Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
|-
| 206 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 207 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 208 || Филатов Артём @filatovartm || Кордзахия Натела @nkrdz
|-
| 209 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Андрей Бабкин @eura71
|-
| 2010 || Мидюкин Максим @midiukin || Костя Матвеев @kpmatveev
|-
| 2011 || Максимовская Анастасия @anastasiyamaxx || Евгения Никулина @evgnikulina
|-
| 2012 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Михаил Огородников @Spectag
|}

==Материалы курса==

* [https://t.me/dap_2021_spring тг-чат курса] и [https://t.me/joinchat/TzqFUCBXnQ4kB4YS канал для объявлений]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EnnWqEnSaPU4lXSSR7B4Ku_oTjXTKvNifytbC_OsRho Таблица с оценками]
* github-репозиторий с [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring материалами курса]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0oKVIXZtbU3evzL4ndN2aXk Youtube-канал] с записями семинаров
* [https://github.com/hse-econ-data-science/eds_spring_2020 Материалы прошлого курса (весна 2020)]
* Установите перед первым семинаром Anaconda. [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_windows.pdf Инструкция для windows] и [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_mac.pdf инструкция для мака]

==Оценивание==

Оценка ставится по формуле:

Min(10, Round(0.05 ДЗ1 + 0.1 ДЗ2 + 0.1 ДЗ3 + 0.1 ДЗ4 + 0.15 ДЗ5 + 0.1 КР + 0.3 Экз + 0.1 СР1 + 0.1 СР2 + 0.1 СР3))

==Домашки==

'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана.

'''ДЗ-4''':
Возможна устная защита случайно выбранных работ. Любой член команды может быть опрошен по всей проделанной работе, а не только по выполненной им части. В случае, если студент не сможет защитить работу, оценка обнуляется всей группе.

'''ДЗ-5''':
Домашнее задание 5 предполагает написание бота для Telegram и выполняется индивидуально. Помимо финального дедлайна по всей работе предполагается как минимум одна точка проверки, где студент должен предоставить часть готового кода в соответствии с выставленными требованиями. Учебный ассистент и/или преподаватель проверяет работу и высылает необходимые правки. Каждая точка проверки является обязательной. В случае пропуска возможно понижение оценки или обнуление работы.

==Контрольные==

'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана. При обнулении самостоятельной работы обнуляются соответствующие ей домашние работы (обнуление первой самостоятельной работы ведет к обнулению первого домашнего задания, обнуление второй самостоятельной работы ведет к обнулению второго домашнего задания, обнуление третьей самостоятельной работы ведет к обнулению третьего домашнего задания).

==Другое==

Тут будут ещё ссылки

==Большой план маленьких побед==

==== Неделя 1 (18-23 января). Вводимся в python, git и делаем import this ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem01_intro Материалы семинара sem01]
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ Задачи для семинара]
* Прочитать про то [https://pythonworld.ru/osnovy/pep-8-rukovodstvo-po-napisaniyu-koda-na-python.html как писать код красиво (PEP 8)]

''Задание:''
* Дорешать все задачи из [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ первого контеста.] Обратите внимание, что они полностью соотвествуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya/home/week/1 первой неделе] рекомендованного вам курса с Coursera. Можно решать их в контесте, можно на курсере. Как вам будет удобнее. Постарайтесь решить хотябы половину их них.
* В качестве альтернативы мы можете попробовать порешать [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ похожие задачи с pythontutor]

Если хотите мастерски писать в ноутбуках текст на маркдауне:
* [https://www.markdowntutorial.com/ 10-минутный урок по markdown синтаксису]
* [https://guides.github.com/features/mastering-markdown/ Короткий гайд по markdown синтаксису]

==== Недели 2-3 (25 января - 6 февраля). Циклы, условия и листы ====
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem02_forif Материалы семинара sem02]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem03_forif Материалы семинара sem03]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24441/enter/ Задачи на условия] (первая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24442/enter/ Задачи на цикл while (можно решать и через for)] (вторая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24443/enter/ Задачи на цикл for (можно решать и через while)] (первая половина 5 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24444/enter/ Задачи на действительные числа и строки] (3 неделя курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24445/enter/ Задачи на списки и циклы] (вторая половина 5 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на первой самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Объяснения и задачки на pythontutor по [https://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ условиям] и циклам [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ for] и [https://pythontutor.ru/lessons/while/ while].
* Совсем краткий конспект на pythonworld по [https://pythonworld.ru/osnovy/cikly-for-i-while-operatory-break-i-continue-volshebnoe-slovo-else.html циклам] и [https://pythonworld.ru/osnovy/instrukciya-if-elif-else-proverka-istinnosti-trexmestnoe-vyrazhenie-ifelse.html условиям].

==== Неделя без пар (8 - 13 февраля) ====

На этой неделе, в субботу, 13 февраля с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 4 (15-20 февраля). Говорим о функциях ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem04_functions Материалы семинара sem04]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24446/enter/ Задачи на написание функций] (4 неделя курса)
* Если хочется задачек чуть сложнее, посмотрите [https://official.contest.yandex.ru/contest/24448/enter/ набор задач на сортировку] (6 неделя курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Урок про функции и рекурсию на [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ pythontutor]
* Краткие конспекты [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/vse-o-funkciyax-i-ix-argumentax.html про функции] на pythonworld

==== Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта) множества и словари====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem05_dict Материалы семинара sem05]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem06_dict Материалы семинара sem06]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24447/enter/ Задачи на множества] (первая половина 7 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24449/enter/ Задачи на словари] (вторая половина 7 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Уроки про [http://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества] и [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари] на pythontutor
* Краткие коспекты на pythonworld про [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/slovari-dict-funkcii-i-metody-slovarej.html словари] и [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/mnozhestva-set-i-frozenset.html множества]
* Если вы хотите немного углубиться в алгоритмическую составляющую, прочитайте книгу Грокаем Алгоритмы с примерами кода на python, она великолепная и очень просто написана с примерами на python

==== Неделя без пар (8 - 13 марта) ====

На этой неделе, в субботу, 13 марта с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 7. (15 - 20 марта)====

Разбираемся с numpy

==== Неделя 8. (22 - 27 марта)====

Начинаем разбираться с pandas

==== Сессия ====

На этой неделе вас ожидает мидтёрм по всем темам из первой половины курса, кроме pandas. Он пройдёт 1 апреля, в четверг, с 11:00 до 14:00.

'''По ходу курса тут появятся материалы к следующим неделям.'''

==Литература==

'''Рекомендуемая литература:'''

* Lutz, M. (2008). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392 Learning Python (Vol. 3rd ed).] Beijing: O’Reilly Media.
* Vanderplas, J. T. [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition).] CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
* Митчелл Р. [https://e.lanbook.com/book/100903 Скрапинг веб-сайтов с помощю Python.] Издательство "ДМК Пресс", 2016.

Анализ данных на python, фэн, 2020 spring

2021-01-22T11:08:06Z

In chainz:

==О курсе==

'''Преподаватели:''' [https://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич], Максимовская Анастасия Максимовна, [https://www.hse.ru/org/persons/65841825 Петросян Артур Тигранович], Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич, Мидюкин Максим Олегович, [https://www.hse.ru/org/persons/307095000 Зарманбетов Ахмед Курманалиевич]

== Правила выставления оценок ==

== Распределение групп по семинаристам и ассистентам ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| 201 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Романенко Саша @cutre_sa
|-
| 202 || Максим Карпов @buntar29 || Стрельцов Тёма @in_chainz
|-
| 203 || Максим Карпов @buntar29 || Колесников Егор @kollego
|-
| 204 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Пешков Максим @peshkovmax
|-
| 205 || Петросян Артур @pet67 || Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
|-
| 206 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 207 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 208 || Филатов Артём @filatovartm || Кордзахия Натела @nkrdz
|-
| 209 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Андрей Бабкин @eura71
|-
| 2010 || Мидюкин Максим @midiukin || Костя Матвеев @kpmatveev
|-
| 2011 || Максимовская Анастасия @anastasiyamaxx || Евгения Никулина @evgnikulina
|-
| 2012 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Михаил Огородников @Spectag
|}

==Материалы курса==

* [https://t.me/dap_2021_spring тг-чат курса] и [https://t.me/joinchat/TzqFUCBXnQ4kB4YS канал для объявлений]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EnnWqEnSaPU4lXSSR7B4Ku_oTjXTKvNifytbC_OsRho Таблица с оценками]
* github-репозиторий с [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring материалами курса]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0oKVIXZtbU3evzL4ndN2aXk Youtube-канал] с записями семинаров
* [https://github.com/hse-econ-data-science/eds_spring_2020 Материалы прошлого курса (весна 2020)]
* Установите перед первым семинаром Anaconda. [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_windows.pdf Инструкция для windows] и [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_mac.pdf инструкция для мака]

==Оценивание==

Оценка ставится по формуле:

Min(10, Round(0.05 ДЗ1 + 0.1 ДЗ2 + 0.1 ДЗ3 + 0.1 ДЗ4 + 0.15 ДЗ5 + 0.1 КР + 0.3 Экз + 0.1 СР1 + 0.1 СР2 + 0.1 СР3))

==Домашки==

'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана.
'''ДЗ-4''':
Возможна устная защита случайно выбранных работ. Любой член команды может быть опрошен по всей проделанной работе, а не только по выполненной им части. В случае, если студент не сможет защитить работу, оценка обнуляется всей группе.

'''ДЗ-5''':
Домашнее задание 5 предполагает написание бота для Telegram и выполняется индивидуально. Помимо финального дедлайна по всей работе предполагается как минимум одна точка проверки, где студент должен предоставить часть готового кода в соответствии с выставленными требованиями. Учебный ассистент и/или преподаватель проверяет работу и высылает необходимые правки. Каждая точка проверки является обязательной. В случае пропуска возможно понижение оценки или обнуление работы.

==Контрольные==

'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана. При обнулении самостоятельной работы обнуляются соответствующие ей домашние работы (обнуление первой самостоятельной работы ведет к обнулению первого домашнего задания, обнуление второй самостоятельной работы ведет к обнулению второго домашнего задания, обнуление третьей самостоятельной работы ведет к обнулению третьего домашнего задания).

==Другое==

Тут будут ещё ссылки

==Большой план маленьких побед==

==== Неделя 1 (18-23 января). Вводимся в python, git и делаем import this ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem01_intro Материалы семинара sem01]
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ Задачи для семинара]
* Прочитать про то [https://pythonworld.ru/osnovy/pep-8-rukovodstvo-po-napisaniyu-koda-na-python.html как писать код красиво (PEP 8)]

''Задание:''
* Дорешать все задачи из [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ первого контеста.] Обратите внимание, что они полностью соотвествуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya/home/week/1 первой неделе] рекомендованного вам курса с Coursera. Можно решать их в контесте, можно на курсере. Как вам будет удобнее. Постарайтесь решить хотябы половину их них.
* В качестве альтернативы мы можете попробовать порешать [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ похожие задачи с pythontutor]

Если хотите мастерски писать в ноутбуках текст на маркдауне:
* [https://www.markdowntutorial.com/ 10-минутный урок по markdown синтаксису]
* [https://guides.github.com/features/mastering-markdown/ Короткий гайд по markdown синтаксису]

==== Недели 2-3 (25 января - 6 февраля). Циклы, условия и листы ====
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem02_forif Материалы семинара sem02]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem03_forif Материалы семинара sem03]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24441/enter/ Задачи на условия] (первая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24442/enter/ Задачи на цикл while (можно решать и через for)] (вторая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24443/enter/ Задачи на цикл for (можно решать и через while)] (первая половина 5 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24444/enter/ Задачи на действительные числа и строки] (3 неделя курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24445/enter/ Задачи на списки и циклы] (вторая половина 5 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на первой самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Объяснения и задачки на pythontutor по [https://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ условиям] и циклам [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ for] и [https://pythontutor.ru/lessons/while/ while].
* Совсем краткий конспект на pythonworld по [https://pythonworld.ru/osnovy/cikly-for-i-while-operatory-break-i-continue-volshebnoe-slovo-else.html циклам] и [https://pythonworld.ru/osnovy/instrukciya-if-elif-else-proverka-istinnosti-trexmestnoe-vyrazhenie-ifelse.html условиям].

==== Неделя без пар (8 - 13 февраля) ====

На этой неделе, в субботу, 13 февраля с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 4 (15-20 февраля). Говорим о функциях ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem04_functions Материалы семинара sem04]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24446/enter/ Задачи на написание функций] (4 неделя курса)
* Если хочется задачек чуть сложнее, посмотрите [https://official.contest.yandex.ru/contest/24448/enter/ набор задач на сортировку] (6 неделя курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Урок про функции и рекурсию на [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ pythontutor]
* Краткие конспекты [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/vse-o-funkciyax-i-ix-argumentax.html про функции] на pythonworld

==== Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта) множества и словари====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem05_dict Материалы семинара sem05]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem06_dict Материалы семинара sem06]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24447/enter/ Задачи на множества] (первая половина 7 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24449/enter/ Задачи на словари] (вторая половина 7 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Уроки про [http://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества] и [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари] на pythontutor
* Краткие коспекты на pythonworld про [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/slovari-dict-funkcii-i-metody-slovarej.html словари] и [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/mnozhestva-set-i-frozenset.html множества]
* Если вы хотите немного углубиться в алгоритмическую составляющую, прочитайте книгу Грокаем Алгоритмы с примерами кода на python, она великолепная и очень просто написана с примерами на python

==== Неделя без пар (8 - 13 марта) ====

На этой неделе, в субботу, 13 марта с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 7. (15 - 20 марта)====

Разбираемся с numpy

==== Неделя 8. (22 - 27 марта)====

Начинаем разбираться с pandas

==== Сессия ====

На этой неделе вас ожидает мидтёрм по всем темам из первой половины курса, кроме pandas. Он пройдёт 1 апреля, в четверг, с 11:00 до 14:00.

'''По ходу курса тут появятся материалы к следующим неделям.'''

==Литература==

'''Рекомендуемая литература:'''

* Lutz, M. (2008). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392 Learning Python (Vol. 3rd ed).] Beijing: O’Reilly Media.
* Vanderplas, J. T. [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition).] CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
* Митчелл Р. [https://e.lanbook.com/book/100903 Скрапинг веб-сайтов с помощю Python.] Издательство "ДМК Пресс", 2016.

Анализ данных на python, фэн, 2020 spring

2021-01-22T11:07:21Z

In chainz: правила обнуления работ

==О курсе==

'''Преподаватели:''' [https://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич], Максимовская Анастасия Максимовна, [https://www.hse.ru/org/persons/65841825 Петросян Артур Тигранович], Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич, Мидюкин Максим Олегович, [https://www.hse.ru/org/persons/307095000 Зарманбетов Ахмед Курманалиевич]

== Правила выставления оценок ==

== Распределение групп по семинаристам и ассистентам ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| 201 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Романенко Саша @cutre_sa
|-
| 202 || Максим Карпов @buntar29 || Стрельцов Тёма @in_chainz
|-
| 203 || Максим Карпов @buntar29 || Колесников Егор @kollego
|-
| 204 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Пешков Максим @peshkovmax
|-
| 205 || Петросян Артур @pet67 || Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
|-
| 206 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 207 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 208 || Филатов Артём @filatovartm || Кордзахия Натела @nkrdz
|-
| 209 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Андрей Бабкин @eura71
|-
| 2010 || Мидюкин Максим @midiukin || Костя Матвеев @kpmatveev
|-
| 2011 || Максимовская Анастасия @anastasiyamaxx || Евгения Никулина @evgnikulina
|-
| 2012 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Михаил Огородников @Spectag
|}

==Материалы курса==

* [https://t.me/dap_2021_spring тг-чат курса] и [https://t.me/joinchat/TzqFUCBXnQ4kB4YS канал для объявлений]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EnnWqEnSaPU4lXSSR7B4Ku_oTjXTKvNifytbC_OsRho Таблица с оценками]
* github-репозиторий с [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring материалами курса]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0oKVIXZtbU3evzL4ndN2aXk Youtube-канал] с записями семинаров
* [https://github.com/hse-econ-data-science/eds_spring_2020 Материалы прошлого курса (весна 2020)]
* Установите перед первым семинаром Anaconda. [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_windows.pdf Инструкция для windows] и [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_mac.pdf инструкция для мака]

==Оценивание==

Оценка ставится по формуле:

Min(10, Round(0.05 ДЗ1 + 0.1 ДЗ2 + 0.1 ДЗ3 + 0.1 ДЗ4 + 0.15 ДЗ5 + 0.1 КР + 0.3 Экз + 0.1 СР1 + 0.1 СР2 + 0.1 СР3))

'''Домашки:'''

'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана.
'''ДЗ-4''':
Возможна устная защита случайно выбранных работ. Любой член команды может быть опрошен по всей проделанной работе, а не только по выполненной им части. В случае, если студент не сможет защитить работу, оценка обнуляется всей группе.

'''ДЗ-5''':
Домашнее задание 5 предполагает написание бота для Telegram и выполняется индивидуально. Помимо финального дедлайна по всей работе предполагается как минимум одна точка проверки, где студент должен предоставить часть готового кода в соответствии с выставленными требованиями. Учебный ассистент и/или преподаватель проверяет работу и высылает необходимые правки. Каждая точка проверки является обязательной. В случае пропуска возможно понижение оценки или обнуление работы.

'''Контрольные:'''

'''Обратите внимание!''' Возможна устная защита случайно выбранных работ с последующим обнулением, если самостоятельность выполнения работы не доказана. При обнулении самостоятельной работы обнуляются соответствующие ей домашние работы (обнуление первой самостоятельной работы ведет к обнулению первого домашнего задания, обнуление второй самостоятельной работы ведет к обнулению второго домашнего задания, обнуление третьей самостоятельной работы ведет к обнулению третьего домашнего задания).

'''Другое:'''

Тут будут ещё ссылки

==Большой план маленьких побед==

==== Неделя 1 (18-23 января). Вводимся в python, git и делаем import this ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem01_intro Материалы семинара sem01]
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ Задачи для семинара]
* Прочитать про то [https://pythonworld.ru/osnovy/pep-8-rukovodstvo-po-napisaniyu-koda-na-python.html как писать код красиво (PEP 8)]

''Задание:''
* Дорешать все задачи из [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ первого контеста.] Обратите внимание, что они полностью соотвествуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya/home/week/1 первой неделе] рекомендованного вам курса с Coursera. Можно решать их в контесте, можно на курсере. Как вам будет удобнее. Постарайтесь решить хотябы половину их них.
* В качестве альтернативы мы можете попробовать порешать [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ похожие задачи с pythontutor]

Если хотите мастерски писать в ноутбуках текст на маркдауне:
* [https://www.markdowntutorial.com/ 10-минутный урок по markdown синтаксису]
* [https://guides.github.com/features/mastering-markdown/ Короткий гайд по markdown синтаксису]

==== Недели 2-3 (25 января - 6 февраля). Циклы, условия и листы ====
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem02_forif Материалы семинара sem02]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem03_forif Материалы семинара sem03]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24441/enter/ Задачи на условия] (первая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24442/enter/ Задачи на цикл while (можно решать и через for)] (вторая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24443/enter/ Задачи на цикл for (можно решать и через while)] (первая половина 5 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24444/enter/ Задачи на действительные числа и строки] (3 неделя курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24445/enter/ Задачи на списки и циклы] (вторая половина 5 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на первой самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Объяснения и задачки на pythontutor по [https://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ условиям] и циклам [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ for] и [https://pythontutor.ru/lessons/while/ while].
* Совсем краткий конспект на pythonworld по [https://pythonworld.ru/osnovy/cikly-for-i-while-operatory-break-i-continue-volshebnoe-slovo-else.html циклам] и [https://pythonworld.ru/osnovy/instrukciya-if-elif-else-proverka-istinnosti-trexmestnoe-vyrazhenie-ifelse.html условиям].

==== Неделя без пар (8 - 13 февраля) ====

На этой неделе, в субботу, 13 февраля с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 4 (15-20 февраля). Говорим о функциях ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem04_functions Материалы семинара sem04]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24446/enter/ Задачи на написание функций] (4 неделя курса)
* Если хочется задачек чуть сложнее, посмотрите [https://official.contest.yandex.ru/contest/24448/enter/ набор задач на сортировку] (6 неделя курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Урок про функции и рекурсию на [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ pythontutor]
* Краткие конспекты [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/vse-o-funkciyax-i-ix-argumentax.html про функции] на pythonworld

==== Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта) множества и словари====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem05_dict Материалы семинара sem05]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem06_dict Материалы семинара sem06]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24447/enter/ Задачи на множества] (первая половина 7 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24449/enter/ Задачи на словари] (вторая половина 7 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Уроки про [http://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества] и [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари] на pythontutor
* Краткие коспекты на pythonworld про [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/slovari-dict-funkcii-i-metody-slovarej.html словари] и [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/mnozhestva-set-i-frozenset.html множества]
* Если вы хотите немного углубиться в алгоритмическую составляющую, прочитайте книгу Грокаем Алгоритмы с примерами кода на python, она великолепная и очень просто написана с примерами на python

==== Неделя без пар (8 - 13 марта) ====

На этой неделе, в субботу, 13 марта с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 7. (15 - 20 марта)====

Разбираемся с numpy

==== Неделя 8. (22 - 27 марта)====

Начинаем разбираться с pandas

==== Сессия ====

На этой неделе вас ожидает мидтёрм по всем темам из первой половины курса, кроме pandas. Он пройдёт 1 апреля, в четверг, с 11:00 до 14:00.

'''По ходу курса тут появятся материалы к следующим неделям.'''

==Литература==

'''Рекомендуемая литература:'''

* Lutz, M. (2008). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392 Learning Python (Vol. 3rd ed).] Beijing: O’Reilly Media.
* Vanderplas, J. T. [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition).] CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
* Митчелл Р. [https://e.lanbook.com/book/100903 Скрапинг веб-сайтов с помощю Python.] Издательство "ДМК Пресс", 2016.

Анализ данных на python, фэн, 2020 spring

2021-01-21T13:35:04Z

In chainz: :)

==О курсе==

'''Преподаватели:''' [https://www.hse.ru/staff/mekarpov Карпов Максим Евгеньевич], Максимовская Анастасия Максимовна, [https://www.hse.ru/org/persons/65841825 Петросян Артур Тигранович], Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич, Аброскин Илья Дмитриевич, Мидюкин Максим Олегович, [https://www.hse.ru/org/persons/307095000 Зарманбетов Ахмед Курманалиевич]

== Правила выставления оценок ==

== Распределение групп по семинаристам и ассистентам ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| 201 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Романенко Саша @cutre_sa
|-
| 202 || Максим Карпов @buntar29 || Стрельцов Тёма @in_chainz
|-
| 203 || Максим Карпов @buntar29 || Колесников Егор @kollego
|-
| 204 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Пешков Максим @peshkovmax
|-
| 205 || ||
|-
| 206 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 207 || Зарманбетов Ахмед @ahmedushka7 || Дубровский Михаил @freezylex
|-
| 208 || ||
|-
| 209 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Андрей Бабкин @eura71
|-
| 2010 || ||
|-
| 2011 || ||
|-
| 2012 || Аброскин Илья @iiiiilllllyyyyyaaaa || Михаил Огородников @Spectag
|}

==Материалы курса==

* [https://t.me/dap_2021_spring тг-чат курса] и [https://t.me/joinchat/TzqFUCBXnQ4kB4YS канал для объявлений]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EnnWqEnSaPU4lXSSR7B4Ku_oTjXTKvNifytbC_OsRho Таблица с оценками]
* github-репозиторий с [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall материалами курса]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0oKVIXZtbU3evzL4ndN2aXk Youtube-канал] с записями семинаров
* [https://github.com/hse-econ-data-science/eds_spring_2020 Материалы прошлого курса (весна 2020)]
* Установите перед первым семинаром Anaconda. [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_windows.pdf Инструкция для windows] и [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_mac.pdf инструкция для мака]

==Оценивание==

Оценка ставится по формуле:

Min(10, Round(0.05 ДЗ1 + 0.1 ДЗ2 + 0.1 ДЗ3 + 0.1 ДЗ4 + 0.15 ДЗ5 + 0.1 КР + 0.3 Экз + 0.1 СР1 + 0.1 СР2 + 0.1 СР3))

'''Домашки:'''

Тут будет перечень ссылок с домашками

'''Контрольные:'''

Тут будет перечень ссылок с контрольными и самостоятельными

'''Другое:'''

Тут будут ещё ссылки

==Большой план маленьких побед==

==== Неделя 1 (18-23 января). Вводимся в python, git и делаем import this ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem01_intro Материалы семинара sem01]
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ Задачи для семинара]
* Прочитать про то [https://pythonworld.ru/osnovy/pep-8-rukovodstvo-po-napisaniyu-koda-na-python.html как писать код красиво (PEP 8)]

''Задание:''
* Дорешать все задачи из [https://official.contest.yandex.ru/contest/24363/enter/ первого контеста.] Обратите внимание, что они полностью соотвествуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya/home/week/1 первой неделе] рекомендованного вам курса с Coursera. Можно решать их в контесте, можно на курсере. Как вам будет удобнее. Постарайтесь решить хотябы половину их них.
* В качестве альтернативы мы можете попробовать порешать [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ похожие задачи с pythontutor]

Если хотите мастерски писать в ноутбуках текст на маркдауне:
* [https://www.markdowntutorial.com/ 10-минутный урок по markdown синтаксису]
* [https://guides.github.com/features/mastering-markdown/ Короткий гайд по markdown синтаксису]

==== Недели 2-3 (25 января - 6 февраля). Циклы, условия и листы ====
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem02_forif Материалы семинара sem02]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem03_forif Материалы семинара sem03]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24441/enter/ Задачи на условия] (первая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24442/enter/ Задачи на цикл while (можно решать и через for)] (вторая половина 2 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24443/enter/ Задачи на цикл for (можно решать и через while)] (первая половина 5 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24444/enter/ Задачи на действительные числа и строки] (3 неделя курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24445/enter/ Задачи на списки и циклы] (вторая половина 5 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на первой самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Объяснения и задачки на pythontutor по [https://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ условиям] и циклам [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ for] и [https://pythontutor.ru/lessons/while/ while].
* Совсем краткий конспект на pythonworld по [https://pythonworld.ru/osnovy/cikly-for-i-while-operatory-break-i-continue-volshebnoe-slovo-else.html циклам] и [https://pythonworld.ru/osnovy/instrukciya-if-elif-else-proverka-istinnosti-trexmestnoe-vyrazhenie-ifelse.html условиям].

==== Неделя без пар (8 - 13 февраля) ====

На этой неделе, в субботу, 13 февраля с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 4 (15-20 февраля). Говорим о функциях ====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem04_functions Материалы семинара sem04]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24446/enter/ Задачи на написание функций] (4 неделя курса)
* Если хочется задачек чуть сложнее, посмотрите [https://official.contest.yandex.ru/contest/24448/enter/ набор задач на сортировку] (6 неделя курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Урок про функции и рекурсию на [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ pythontutor]
* Краткие конспекты [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/vse-o-funkciyax-i-ix-argumentax.html про функции] на pythonworld

==== Недели 5-6. (24 февраля - 6 марта) множества и словари====

* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem05_dict Материалы семинара sem05]
* [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2021_spring/tree/main/sem06_dict Материалы семинара sem06]

''Задачи для семинаров и самостоятельного решения:''

Обратите внимание, что эти наборы задач практически полностью соответствуют [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus рекомендованному вам курсу с Coursera.] Постарайтесь решить из каждого набора хотябы 50%. Если вам удобнее решать задачи на Coursera, тогда делайте это там.

* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24447/enter/ Задачи на множества] (первая половина 7 недели курса)
* [https://official.contest.yandex.ru/contest/24449/enter/ Задачи на словари] (вторая половина 7 недели курса)

Похожие задачи ждут вас на второй самостоятельной работе.

''Ещё материалы:''

* Уроки про [http://pythontutor.ru/lessons/sets/ множества] и [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари] на pythontutor
* Краткие коспекты на pythonworld про [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/slovari-dict-funkcii-i-metody-slovarej.html словари] и [https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/mnozhestva-set-i-frozenset.html множества]
* Если вы хотите немного углубиться в алгоритмическую составляющую, прочитайте книгу Грокаем Алгоритмы с примерами кода на python, она великолепная и очень просто написана с примерами на python

==== Неделя без пар (8 - 13 марта) ====

На этой неделе, в субботу, 13 марта с 13:00 до 15:00 пройдёт самостоятельная работа. Чтобы подготовиться к ней решайте и разбирайте на консультациях задачи из наборов выше.

==== Неделя 7. (15 - 20 марта)====

Разбираемся с numpy

==== Неделя 8. (22 - 27 марта)====

Начинаем разбираться с pandas

==== Сессия ====

На этой неделе вас ожидает мидтёрм по всем темам из первой половины курса, кроме pandas. Он пройдёт 1 апреля, в четверг, с 11:00 до 14:00.

'''По ходу курса тут появятся материалы к следующим неделям.'''

==Литература==

'''Рекомендуемая литература:'''

* Lutz, M. (2008). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392 Learning Python (Vol. 3rd ed).] Beijing: O’Reilly Media.
* Vanderplas, J. T. [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition).] CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
* Митчелл Р. [https://e.lanbook.com/book/100903 Скрапинг веб-сайтов с помощю Python.] Издательство "ДМК Пресс", 2016.

Анализ данных на python, фэн, 2020 fall

2020-09-10T20:02:08Z

In chainz: /* Распределение групп по семинаристам и ассистентам */

==О курсе==

'''Преподаватели:''' Ананьева Марина Евгеньевна, [https://www.hse.ru/staff/bbd Демешев Борис Борисович], Зарманбетов Ахмед Курманалиевич, Максимовская Анастасия Максимовна, [https://www.hse.ru/org/persons/65841825 Петросян Артур Тигранович], Ульянкин Филипп Валерьевич, Филатов Артём Андреевич.

== Правила выставления оценок ==

== Распределение групп по семинаристам и ассистентам ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| 191 || Борис Демешев @boris_demeshev || Никулина Женя @evgnikulina
|-
| 192 || Борис Демешев @boris_demeshev || Чирикова Настя @cOWOna_wivus
|-
| 193 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Мазуров Матвей @Matmaz1
|-
| 194 || Филипп Ульянкин @Ppilif || Романенко Саша @cutre_sa
|-
| 195 || Максим Карпов @buntar29 || Стрельцов Артем @in_chainz
|-
| 196 [online] || Артем Филатов @filatovartm || Кордзахия Натела @nkrdz
|-
| 197 || Артур Петросян @pet67 || Челбаев Михаил @mikhail_chelbaev
|-
| 198 [online] || Анастасия Максимовская @anastasiyamaxx || Алтунина Настя @anastasiia_altunina
|-
| 199 [online] || Анастасия Максимовская @anastasiyamaxx || Саурбек Ляззат @lyazzzzzzat
|-
| 1910 || Марина Ананьева @ananyevame || Карев Василий @Jack_karev
|-
| 1911 || Марина Ананьева @ananyevame || Андреевский Александр @alexandreevskiy
|-
| 1912 [online] || Илья Аброскин @iiiiilllllyyyyyaaaa || Огородников Михаил @Spectag
|-
| 1913 || Максим Карпов @buntar29 || Колесников Егор @kollego
|}

==Материалы курса==

* [https://t.me/ds_econ_2020 тг-чат курса]
* github-репозиторий с [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall материалами курса]
* Установите перед первым семинаром Anaconda. [[(https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_windows.pdf|Инструкция для windows]] и [https://github.com/hse-econ-data-science/dap_2020_fall/blob/master/utils/install_conda_mac.pdf инструкция для мака]

==Рекомендуемые онлайн-материалы к каждой неделе (не оценивается)==

'''Неделя 1:'''

* Альтернатива 1: попробовать освоить первые [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ три урока из pythontutor] и порешать задачки прямо в интерфейсе браузера.
* Альтернатива 2: пройти первые две недели [https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya#syllabus курса на Coursera]

==Литература==

'''Рекомендуемая основная литература:'''

* Christopher M. Bishop. (n.d.). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.EBA0C705 Pattern Recognition and Machine Learning.] Australian National University.
* Lutz, M. (2008). [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392 Learning Python (Vol. 3rd ed).] Beijing: O’Reilly Media.
* Кремер Н. Ш. [https://biblio-online.ru/book/teoriya-veroyatnostey-i-matematicheskaya-statistika-431167 Теория вероятностей и математическая статистика 5-е изд., пер. и доп. Учебник и практикум для академического бакалавриата.] Издательство Юрайт, 2019.
* Энатская Н. Ю., Хакимуллин Е. Р. [https://biblio-online.ru/book/teoriya-veroyatnostey-i-matematicheskaya-statistika-446435 Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник и практикум для СПО.] Издательство Юрайт, 2019.
* Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. [https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-0-387-84858-7 The elements of statistical learning: Data Mining, Inference, and Prediction.] Springer, 2009.

'''Рекомендуемая дополнительная литература:'''

* Vanderplas, J. T. [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition).] CA: Reilly - O’Reilly Media, 2016.
* Митчелл Р. [https://e.lanbook.com/book/100903 Скрапинг веб-сайтов с помощю Python.] Издательство "ДМК Пресс", 2016.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-30T00:08:35Z

In chainz: /* Office hours */

== Exams ==

== Colloquiums ==

== Current Results ==
You can check your progress up to now via the
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/10DnnnhiiHIu0mG-gLLhKr8dz703pFkaMtWmUzxm2QC0/edit#gid=1264223279 DM1 Register Online].

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019
* HW 2 -- October 1, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, and from 9:00 till 10:00 a.m. by appointment || || ||
|-
| [http://teleg.run/in_chainz Artem Streltsov] || from 4:30 till 6:30 p.m. in room D204 || from 3:10 till 4:30 p.m. (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-30T00:07:31Z

In chainz: /* Office hours */

== Exams ==

== Colloquiums ==

== Current Results ==
You can check your progress up to now via the
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/10DnnnhiiHIu0mG-gLLhKr8dz703pFkaMtWmUzxm2QC0/edit#gid=1264223279 DM1 Register Online].

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019
* HW 2 -- October 1, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, and from 9:00 till 10:00 a.m. by appointment || || ||
|-
| [https://t-do.ru/in_chainz Artem Streltsov] || from 4:30 till 6:30 p.m. in room D204 || from 3:10 till 4:30 p.m. (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-25T21:18:43Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
| Artem Streltsov || from 4:30 till 6:30 p.m. in room D204 || from 3:10 till 4:30 p.m. (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-25T21:18:05Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
| Artem Streltsov || from 16:30 till 18:30 in room D204 || from 15:10 till 16:30 (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-23T13:58:40Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
| Artem Streltsov || from 9:30 till 10:20 in room D204 (except 23.09), from 16:40 till 18:30 (23.09) in room R608 || from 15:10 till 16:30 (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-23T13:58:26Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
| Artem Streltsov || from 9:30 till 10:20 in room D201 (except 23.09), from 16:40 till 18:30 (23.09) in room R608 || from 15:10 till 16:30 (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-23T12:18:12Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
| Artem Streltsov || from 9:30 till 10:20 in room D204 (except 23.09), from 16:40 till 18:30 (23.09) in room D201 || from 15:10 till 16:30 (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-22T17:21:20Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
| Artem Streltsov || from 9:30 till 10:20 in room D204 (except 23.09), from 16:40 till 17:10 (23.09) in room D201 || from 15:10 till 16:30 (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-22T17:15:15Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019
* HW 2 -- September 30, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1I-NBJx7HXldcTKHHFqfxjsqTmQZ12lIk/view?usp=sharing cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
| Artem Streltsov || from 9:30 till 10:20 in room D204 (except 23.09) || from 15:10 till 16:30 (ONLY BY APPOINTMENT) || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-22T13:14:11Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1kWTsgp8YWBlCto0IzWBPu33ljU3_ii2X cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
| Artem Streltsov || from 9:30 till 10:20 a.m. in room D204 || || || ||
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.

Discrete Mathematics DSBA2019/2020

2019-09-22T13:11:17Z

In chainz: /* Office hours */

==Exams ==

==Colloquiums ==

== Homework Deadlines ==
'''For Group 191:'''

* HW 1 -- September 23, 2019

'''For Groups 192 and 193:'''

* HW 1 -- September 24, 2019

== Online Consultation ==

If you have any questions regarding the Course, please feel free to ask them via our Telegram chat [https://t.me/joinchat/FnMTXFHUPOE16c3k3YImJQ DSBA19-20 DM1 Public]. Alternatively, you may use the Lecturer's [https://vk.com/evgeny.v.dashkov VK page] or send us an email (e:d,a:s.h:k;o,v AT gmail.com -- without punctuation marks to the left of AT, of course).

== Materials ==

You can find some useful materials (including the Lecture Notes) [https://drive.google.com/drive/folders/1o8EJwM9L4zwTVKIJh-lkjwfHfHPAv1ua?usp=sharing here].

{| class="wikitable"
|-
! Problems || Keywords
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1rBFUo9XTGQ7e3BFlwZw9oi4Ja8N8uKba cw1] || [https://drive.google.com/open?id=1kQGeAAaB-gqb2OLGovMTmtqIZ4YSPS1c kw1]
|-
|| [https://drive.google.com/open?id=1kWTsgp8YWBlCto0IzWBPu33ljU3_ii2X cw2] || []

|}

== Office hours ==

{| class = "wikitable"
|-
! Teacher / Assistant !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday
|-
| Evgeny V. Dashkov || from 3:10 till 5 p.m. in room S913 || || || ||
|-
| Boris R. Danilov || || from 10:00 till 11:30 a.m. in room S913, starting from October 1 || || ||
|-
|}

==Recommended Reading ==
''Please notice that '''The Book''' for our Course does not exist. The latter is based on many sources.''

# Anderson J. A., Discrete Mathematics With Combinatorics. Prentice Hall, 2003.
# Biggs N. L., Discrete mathematics. 2nd ed., New York; Oxford: Oxford University Press, 2004.
# Gavrilov G. P., Sapozhenko A. A. Problems and Exercises in Discrete Mathematics. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 14. Springer, 1996.
# [http://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf Lehman E., Thomson Leighton F., Meyer A. R. Mathematics for Computer Science, 2017.]
# [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lovasz L., Vesztergombi K. Discrete Mathematics. Lecture Notes; Yale University, 1999.]
# Melnikov O., Sarvanov V., Tyshkevich R., Yemelichev V., Zverovich I. Exercises in Graph Theory. Kluwer Texts in the Mathematical Sciences 19. Springer, 1998.
# Rosen K. H. Discrete Mathematics and Its Applications. McGraw-Hill, 1999.
# Stein C., Drysdale R. L., Bogart K. Discrete mathematics for computer scientists. Addison-Wesley, 2010.
# Vinogradov I. M. Elements of number theory. Dover, 1954.

==== In Russian ====
''If you understand Russian (by any chance), you will probably benefit from reading the following books.''

# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1DBwUuZhHjAJhKmyDeAwQGf9R69YDAeAZ/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

==Grading System ==

'''Intermediate grade-2''' = (1/2) colloquium-2 + (1/2) homework-2.

'''Cumulative grade-3''' = (3/10) colloquium-2 + (3/10) colloquium-3 + (4/10) homework-3.

'''Final grade-3''' = (7/10) cumulative grade-3 + (3/10) final exam.

The number in a grade’s name is the number of the module when grading takes place. The grade homework-n is the normalized average grade for the homework in modules from 1 to n. The Intermediate and Final grades are subject to rounding half up to an integer. All the other grades are reported with the greatest precision available.