<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="ru">
	<id>https://wiki.cs.hse.ru/api.php?action=feedcontributions&amp;feedformat=atom&amp;user=Svdcvt</id>
	<title>Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://wiki.cs.hse.ru/api.php?action=feedcontributions&amp;feedformat=atom&amp;user=Svdcvt"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F:%D0%92%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4/Svdcvt"/>
	<updated>2026-09-21T01:35:15Z</updated>
	<subtitle>Вклад</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.9</generator>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=61451</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=61451"/>
		<updated>2021-11-15T15:40:19Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OOs822W0M3pGANftT7NyDHXuZ07LdPLkGjo14ms5TT8/edit?usp=sharing Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз (имеется ввиду в рамках одного ДЗ), а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо части задач уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: Оценка = max(Score - d, 0), где Score это баллы за задание, а d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл. Соответственно, если ДЗ состоит из двух частей, то у каждой свой дедлайн и свой Score.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 12:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|4 || Циклы: while и for. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture03_loop.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28830/enter/ ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29398/enter/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|5 || Последовательности: кортеж, список, строка; join/split, генераторы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture04_list.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28954/enter/ ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29494/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|6 || Функции: map, enumerate, zip, sorted(key); создание собственных функций; рекурсия. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture05_func.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29221 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29844 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|7 || Строки: функции строк, форматирование, чтение файлов. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture06_str.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28872 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29883/problems/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|и || Hash-1: множества; анализ алгоритмической сложности структур данных.&lt;br /&gt;
 || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture07_set.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/30000 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/30002 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || Hash-2: что такое хэш таблица; словари. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture08_dict.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/30003 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/30004 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10 || ООП: классы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture09_class.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/31224 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/31316/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || Анализ: pandas. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12 || Визуализации: matplotlib+seaborn+plotly. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13 || Мат. вычисления: numpy, scipy, itertools/collections. ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || Свободная лекция ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/homeworks/homework-1.md условие] [https://contest.yandex.ru/contest/29167 контест] [https://replit.com/@HSE-Math-Python/HW1-Game-of-Life replit] || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-9: Класс многочленов || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/homeworks/homework-2.md условие] [https://contest.yandex.ru/contest/29819 контест] [https://replit.com/@HSE-Math-Python/HW2-Polynomial-Class replit] || 1) 28 ноября утро 2) 5 декабря утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 10-14: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 19 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=61450</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=61450"/>
		<updated>2021-11-15T15:39:36Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* План курса */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз (имеется ввиду в рамках одного ДЗ), а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо части задач уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: Оценка = max(Score - d, 0), где Score это баллы за задание, а d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл. Соответственно, если ДЗ состоит из двух частей, то у каждой свой дедлайн и свой Score.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 12:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|4 || Циклы: while и for. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture03_loop.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28830/enter/ ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29398/enter/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|5 || Последовательности: кортеж, список, строка; join/split, генераторы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture04_list.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28954/enter/ ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29494/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|6 || Функции: map, enumerate, zip, sorted(key); создание собственных функций; рекурсия. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture05_func.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29221 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29844 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|7 || Строки: функции строк, форматирование, чтение файлов. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture06_str.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28872 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29883/problems/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|и || Hash-1: множества; анализ алгоритмической сложности структур данных.&lt;br /&gt;
 || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture07_set.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/30000 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/30002 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || Hash-2: что такое хэш таблица; словари. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture08_dict.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/30003 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/30004 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10 || ООП: классы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture09_class.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/31224 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/31316/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || Анализ: pandas. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12 || Визуализации: matplotlib+seaborn+plotly. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13 || Мат. вычисления: numpy, scipy, itertools/collections. ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || Свободная лекция ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/homeworks/homework-1.md условие] [https://contest.yandex.ru/contest/29167 контест] [https://replit.com/@HSE-Math-Python/HW1-Game-of-Life replit] || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-9: Класс многочленов || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/homeworks/homework-2.md условие] [https://contest.yandex.ru/contest/29819 контест] [https://replit.com/@HSE-Math-Python/HW2-Polynomial-Class replit] || 1) 28 ноября утро 2) 5 декабря утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 10-14: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 19 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=61449</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=61449"/>
		<updated>2021-11-15T15:35:12Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз (имеется ввиду в рамках одного ДЗ), а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо части задач уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: Оценка = max(Score - d, 0), где Score это баллы за задание, а d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл. Соответственно, если ДЗ состоит из двух частей, то у каждой свой дедлайн и свой Score.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 12:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|4 || Циклы: while и for. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture03_loop.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28830/enter/ ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29398/enter/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|5 || Последовательности: кортеж, список, строка; join/split, генераторы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture04_list.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28954/enter/ ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|6 || Функции: map, enumerate, zip, sorted(key); создание собственных функций; рекурсия. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|7 || Строки: функции строк, форматирование, чтение файлов. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|8 || Hash-1: что такое хэш таблица; словари. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || Hash-2: множества; анализ алгоритмической сложности структур данных.&lt;br /&gt;
 || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10 || ООП: классы. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || Анализ 1: basic pandas. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12 || Анализ 2: advanced pandas; Визуализации 1: seaborn. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13 || Мат. вычисления 1: basic numpy. Визуализации 2: matplotlib, plotly, networkx. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || Мат. вычисления 2: numpy, scipy, itertools/collections. ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|15 || Мат. вычисления 3: advanced numpy, scipy. ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/homeworks/homework-1.md условие] [https://contest.yandex.ru/contest/29167 контест] [https://replit.com/@HSE-Math-Python/HW1-Game-of-Life replit] || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-9: Класс многочленов || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/homeworks/homework-2.md условие] [https://contest.yandex.ru/contest/29819 контест] [https://replit.com/@HSE-Math-Python/HW2-Polynomial-Class replit] || 1) 28 ноября утро 2) 5 декабря утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 10-14: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 19 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=59303</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=59303"/>
		<updated>2021-10-02T13:39:34Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Домашние задания */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз (имеется ввиду в рамках одного ДЗ), а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо части задач уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: Оценка = max(Score - d, 0), где Score это баллы за задание, а d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл. Соответственно, если ДЗ состоит из двух частей, то у каждой свой дедлайн и свой Score.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 12:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|4 || Циклы: while и for. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture03_loop.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28830/enter/ ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29398/enter/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|5 || Последовательности: кортеж, список, строка; join/split, генераторы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture04_list.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28954/enter/ ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|6 || Функции: map, enumerate, zip, sorted(key); создание собственных функций; рекурсия. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|7 || Строки: функции строк, форматирование, чтение файлов. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|8 || Hash-1: что такое хэш таблица; словари. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || Hash-2: множества; анализ алгоритмической сложности структур данных.&lt;br /&gt;
 || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10 || ООП: классы. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || Анализ 1: basic pandas. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12 || Анализ 2: advanced pandas; Визуализации 1: seaborn. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13 || Мат. вычисления 1: basic numpy. Визуализации 2: matplotlib, plotly, networkx. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || Мат. вычисления 2: numpy, scipy, itertools/collections. ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|15 || Мат. вычисления 3: advanced numpy, scipy. ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/homeworks/homework-1.md условие] [https://contest.yandex.ru/contest/29167 контест] [https://replit.com/@HSE-Math-Python/HW1-Game-of-Life replit] || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=59102</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=59102"/>
		<updated>2021-09-28T19:07:48Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* План курса */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз (имеется ввиду в рамках одного ДЗ), а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо части задач уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: Оценка = max(Score - d, 0), где Score это баллы за задание, а d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл. Соответственно, если ДЗ состоит из двух частей, то у каждой свой дедлайн и свой Score.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 12:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|4 || Циклы: while и for. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture03_loop.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28830/enter/ ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/29398/enter/ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|5 || Последовательности: кортеж, список, строка; join/split, генераторы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture04_list.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28954/enter/ ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|6 || Функции: map, enumerate, zip, sorted(key); создание собственных функций; рекурсия. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|7 || Строки: функции строк, форматирование, чтение файлов. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|8 || Hash-1: что такое хэш таблица; словари. || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || Hash-2: множества; анализ алгоритмической сложности структур данных.&lt;br /&gt;
 || [ссылка] || [ссылка] || [ ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10 || ООП: классы. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || Анализ 1: basic pandas. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12 || Анализ 2: advanced pandas; Визуализации 1: seaborn. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13 || Мат. вычисления 1: basic numpy. Визуализации 2: matplotlib, plotly, networkx. || [ссылка] || [ссылка] || [ссылка]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || Мат. вычисления 2: numpy, scipy, itertools/collections. ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|15 || Мат. вычисления 3: advanced numpy, scipy. ||[ссылка]   || [ссылка]  || [ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=59024</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=59024"/>
		<updated>2021-09-27T18:31:50Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз (имеется ввиду в рамках одного ДЗ), а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо части задач уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: Оценка = max(Score - d, 0), где Score это баллы за задание, а d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл. Соответственно, если ДЗ состоит из двух частей, то у каждой свой дедлайн и свой Score.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 14:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=58853</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=58853"/>
		<updated>2021-09-24T15:23:53Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Мягкие дедлайны */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз (имеется ввиду в рамках одного ДЗ), а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо части задач уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: Оценка = max(Score - d, 0), где Score это баллы за задание, а d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл. Соответственно, если ДЗ состоит из двух частей, то у каждой свой дедлайн и свой Score.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 14:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=58847</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=58847"/>
		<updated>2021-09-24T14:56:47Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Мягкие дедлайны */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз (имеется ввиду в рамках одного ДЗ), а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо части задач уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 14:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=58843</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=58843"/>
		<updated>2021-09-24T12:15:36Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-w6m78qx2-lT2ofouyPJuXX~k4E6an3g Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 14:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57421</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57421"/>
		<updated>2021-09-06T15:29:37Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 14:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;5&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57420</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57420"/>
		<updated>2021-09-06T15:29:15Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://svdcvt.github.io/math_python_hse/ здесь].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 14:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57419</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57419"/>
		<updated>2021-09-06T15:28:39Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - || - || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 14:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 || Условные конструкции. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28677 ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28949 ссылка] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57418</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57418"/>
		<updated>2021-09-06T15:27:36Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* План курса */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Контест &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - || - || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 12.09 14:00 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] &amp;lt;br&amp;gt; до 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|3 ||  || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture02_if.ipynb ссылка] || [ ссылка] ||  || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57377</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57377"/>
		<updated>2021-09-06T09:37:12Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* План курса */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - || - || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] || 10.09 14:50 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] || 17.09 14:50&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57376</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57376"/>
		<updated>2021-09-06T09:36:33Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - || - || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] || 10.09 14:50 || [https://contest.yandex.ru/contest/19635 ссылка] || неделя после посещенного семинара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57375</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57375"/>
		<updated>2021-09-06T09:36:17Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || [https://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - || - || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] || 10.09 14:50 || https://contest.yandex.ru/contest/19635 || неделя после посещенного семинара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57374</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57374"/>
		<updated>2021-09-06T09:33:56Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* План курса */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. || хhttps://docs.google.com/presentation/d/1532ZSy1W-gc7tYoSe91xA7qeai4qAS9BuHBC_kQIPy0/edit?usp=sharing презентация] || - || - || - || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || Введение в Python: ввод-вывод, арифметика, типы данных. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse/blob/master/fall-2021/lectures/lecture01_intro.ipynb ссылка] || [https://contest.yandex.ru/contest/28661 ссылка] || 10.09 14:50 || https://contest.yandex.ru/contest/19635 || неделя после посещенного семинара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57206</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57206"/>
		<updated>2021-09-03T11:38:44Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57205</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=57205"/>
		<updated>2021-09-03T11:37:30Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| БЦМТ191, БМТ191 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Пятница, 1 пара; пятница, 4 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| БЦМТ191, БМТ193 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара |-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Также по пятницам вы можете в течение дня (пока я на месте) найти меня (Соню Дымченко) на &amp;quot;приемных часах&amp;quot; в аудитории 220.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56942</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56942"/>
		<updated>2021-08-31T14:58:25Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| БЦМТ191, БМТ191 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || Вторник, 1 пара; вторник, 3 пара &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| БМТ193, БМТ192 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || Понедельник, 1 пара; пятница, 1 пара&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56941</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56941"/>
		<updated>2021-08-31T14:56:28Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/sadymchenko Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56914</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56914"/>
		<updated>2021-08-31T11:14:46Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 24 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56868</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56868"/>
		<updated>2021-08-30T17:13:21Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 10 октября утро 2) 17 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 21 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 12 декабря 2) 26 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56709</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56709"/>
		<updated>2021-08-27T13:05:07Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/6j62GZPEQ28Y59ZDA Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 9 октября утро 2) 23 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 20 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 4 декабря 2) 25 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56592</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56592"/>
		<updated>2021-08-23T14:52:18Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/ac31Q1EYdpLSfdMt6 Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 9 октября утро 2) 23 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 20 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Pandas+Numpy || || 1) 4 декабря 2) 25 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56591</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56591"/>
		<updated>2021-08-23T14:51:58Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/ac31Q1EYdpLSfdMt6 Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 9 октября утро 2) 23 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || 20 ноября&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Анализ данных/Мат.проект || || 1) 4 декабря 2) 25 декабря&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56590</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56590"/>
		<updated>2021-08-23T14:49:07Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/ac31Q1EYdpLSfdMt6 Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный: -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 11 октября утро 2) 23 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || &lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Анализ данных/Мат.проект || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56589</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56589"/>
		<updated>2021-08-23T14:48:24Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://join.slack.com/t/math-python-hse/shared_invite/zt-tq2n8com-wrJurGSjPe5G5FnNHsb3~A Инвайт в Slack]&lt;br /&gt;
* [https://forms.gle/ac31Q1EYdpLSfdMt6 Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный (да?): -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 11 октября утро 2) 23 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || &lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Анализ данных/Мат.проект || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56586</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56586"/>
		<updated>2021-08-23T10:08:24Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [TBA Слак]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный (да?): -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: Игра Жизнь ||  || 1) 11 октября утро 2) 23 октября утро&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || || &lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Анализ данных/Мат.проект || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56585</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56585"/>
		<updated>2021-08-23T09:42:22Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [TBA Слак]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта и дальнейшего обсуждения на семинаре (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 4 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку строго во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен только по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, штрафы проставляются в ручном режиме в таблице оценок, а не в системе сдачи заданий. Все дедлайны объявляются в таблице ниже и в канале новостей.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. В системе Яндекс.Контеста данного штрафа видно не будет, поэтому будьте внимательны и следите самостоятельно за тем, когда вы сдали задачу. В системе учитывается первая успешная попытка. Штраф будет проставлен вручную в таблице оценок.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный (да?): -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: TBA || ||&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || ||&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Анализ данных/Мат.проект || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Wiki_%D0%A4%D0%9A%D0%9D&amp;diff=56584</id>
		<title>Wiki ФКН</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Wiki_%D0%A4%D0%9A%D0%9D&amp;diff=56584"/>
		<updated>2021-08-23T09:34:18Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__NOTOC__ &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Учебные курсы факультета компьютерных наук =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы за 2021/22 учебный год ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс  !! майноры и факультативы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПАД&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Discrete Mathematics DSBA 2021/2022 | Discrete Mathematics (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[MissingSemester2021/2022 | Инструменты промышленной разработки (The Missing Semester of your CS education)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПАД&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2021/2022 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ML4SE_1 | НИС Машинное обучение для программной инженерии]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПАД&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ / МОП&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ / РС&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ / ТИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==&lt;br /&gt;
=== 1 семестр ===&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-  &lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%93%D0%B5%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F_2020/21 Цифровая грамотность] || География глобальных измерений и геоинформационные технологии || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2020_(%D0%92%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5) Цифровая грамотность] || Востоковедение || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C,_%D0%90%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C Цифровая грамотность] || ИКВиА || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D0%B4%D0%B5%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%8E%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0_2018-2019 Цифровая грамотность] || Юриспруденция || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D0%B4%D0%B5%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%8E%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0_2018-2019 Цифровая грамотность] || Юриспруденция:частное право || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_2020/2021 Цифровая грамотность] ||История || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F)_2020 Цифровая грамотность] || Филология || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2019-2020_(%D0%9A%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F) Цифровая грамотность] || Культурология || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2019-2020_(%D0%9A%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F) Цифровая грамотность] || Медиакоммуникации || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2019-2020(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F) Цифровая грамотность] || Философия || 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/Основы_программирования_на_Python_осень_2021_матфак Основы программирования на Python] || Математика || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_R,_%D0%A1%D0%BE%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F Анализ данных в R] || Социология || 4 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D0%9C%D0%A1%D0%90%D0%A0-2_2020 Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателя] || Прикладные методы социального анализа рынков (магистратура) || 2 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D0%A4%D0%AD%D0%9D)_-_2020 Машинное обучение] || Экономика || 3,4 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python2020/2021 Программирование на языке Python ] || Городское планирование, Экономика и статистика || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%BC%D0%B5%D0%B6%D0%B4%D1%83%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%D1%85_20/21 Основы анализа данных в международных отношениях] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/Phyton_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B8_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 Phyton для извлечения и обработки данных] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_Python_(%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F_2020) Основы программирования в Python ] || Политология || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B8_%D0%B2%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%B0_2020/2021 Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация] || Журналистика || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_Data_Science Data Science] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме (магистратура) || 1 курс || 2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D1%81%D0%BE%D0%B2._%D0%B1%D0%B0%D0%BA._%D0%92%D0%A8%D0%AD-%D0%A0%D0%AD%D0%A8_2020) Машинное обучение] || Совместный бакалавриат НИУ ВШЭ и РЭШ || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|  &lt;br /&gt;
|| Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|  [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Analysis_in_Economics_and_Finance_2020-2021 Data Analysis in Economics and Finance] || Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|  [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Analysis_in_Journalism_and_Political_Science_2020-2021 Data Analysis in Journalism and Political Science]|| Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|  [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_2020_1%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C Прикладные исследования в культурологии] || Прикладная культурология (магистратура) || 1 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F Программирование и лингвистические данные] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1,2,3,4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F Программирование и лингвистические данные] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1,2,3 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8 Программирование и теория алгоритмов] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 2,3,4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_2020 Нейросетевые методы в обработке текстов] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1,2,3 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Архив = &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы за 2020/21 учебный год ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс  !! майноры и факультативы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_1_2020/2021_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_1_2020/2021_(основной_поток) | Математический анализ-1 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгебра_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгебра_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток)_3_модуль | Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток, III модуль)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM1-2020-21 | Дискретная математика-1 ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_2020/2021_(4_модуль) | Алгоритмы и структуры данных – 1 (4 модуль) на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 1 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM1-SE-2020-21 | Дискретная математика-1 ПИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://hsealgebra21.wikidot.com/ Алгебра ПИ]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПАД&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Discrete_Mathematics_DSBA2020/2021 | Discrete Mathematics (DSBA) ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[LAaG_DSBA_2020/2021 | Linear Algebra and Geometry (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[English_DSBA_2020/2021 | English DSBA (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Introduction_to_programming_DSBA_2020/2021 | Introduction to Programming (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Calculus_2020/21 | Calculus (DSBA) ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Algebra_DSBA_2020/2021 | Algebra DSBA]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Introduction_to_Economics_2020/21 | Introduction to Economics ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2020/2021_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_2020/2021_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_2020/2021_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_-_2_(основной_поток) | Математический анализ - 2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[MissingSemester2020/2021 | Инструменты промышленной разработки (The Missing Semester of your CS education)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[АКОС ПМИ 2020/2021 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы матричных вычислений 2020/2021]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дифференциальные уравнения (ПМИ)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM2-pilot2020/2021 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM2-base2020/2021 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных - 2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПАД&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Calculus-2_DSBA_2020_(ПАД) | Calculus-2 (DSBA) ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Discrete_Mathematics_-_2_DSBA2020/2021 | Discrete Mathematics - 2 (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Business_and_Management_in_Global_Context_2020/21 | Business and Management in Global Context (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Principles_of_micro_and_macro-economics_2020/21 | Principles of micro and macro-economics (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Algorithms_and_data_structures_2_2020/21 | Algorithms and data structures 2 (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Statistics_DSBA_2020/2021 | Probability and Statistics (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ACOS_DSBA_2020/2021 | Computer Architecture and Operating Systems (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Differential_Equations_2021 | Differential Equations ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладная статистика в машинном обучении 20/21]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Безопасность компьютерных систем 20/21]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Theory of computing, AMI]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Матричные вычисления 20/21]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2020/2021|НИС Машинное обучение и приложения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Методы оптимизации в машинном обучении|Методы оптимизации в машинном обучении]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Моделирование временных рядов 20/21]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Высокопроизводительные вычисления 20/21]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга 20/21 ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Распределённые системы ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Компьютерные сети 2021 ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Comb2020_2021 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Численные Методы 2021]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Методы оптимизации 20/21]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математическое моделирование]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПАД&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ MachineLearning1_DSBA2020 | Machine Learning 1 (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_20_21 | Time Series and Stochastic Processes (DSBA) ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ST2187 Business analytics, applied modelling and prediction | Business analytics, applied modelling and prediction (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Data_Base_2020/2021_DSBA | Data Base (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Social_History_of_Science_2020/21 | Social History of Science (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Elements_of_Econometrics_2020/21 | Elements of Econometrics (DSBA)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Data Science Case Studies / Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Optimization_methods | Optimizaton Methods (DSBA) ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Философия_науки_2020 | Философия науки]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Символьные вычисления]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ / МОП&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2020/2021 | НИС Машинное обучение и приложения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Глубинное обучение в обработке звука 20/21]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Байесовские методы машинного обучения 2020 | Байесовские методы машинного обучения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное обучение на больших данных 2021]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Генеративные модели в машинном обучении 2021 | Генеративные модели в машинном обучении 2021]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ / РС&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_РС_2 | НИС Распределенные системы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[msbdp_20 | Методы и системы обработки больших данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Облачные вычисления]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;ПМИ / ТИ&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Statistical_learning_theory_2020 | Statistical learning theory]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[InfTheo2020-2021|Теория информации]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[A_Theorist&#039;s_Toolkit_2020_2021 | A Theorist&#039;s Toolkit, AMI]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Майнор Биоинформатика 1 год ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Майнор Биоинформатика 2 год ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Введение в программирование (майнор ИАД) ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Введение в анализ данных (майнор ИАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Современные_методы_машинного_обучения|Современные методы машинного обучения (майнор ИАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладные_задачи_анализа_данных|Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ ОУФ Машинное Обучение в Питоне ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Факультатив &amp;quot;Теория вычислений и логика&amp;quot; (Осень 2020)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[dopglavy_DM_2021|Допглавы дискретной математики]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Adaptation_DM_20-21 |Adaptation course in DM]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Функциональный анализ (осень 2020)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[KotlinElective|Факультатив &amp;quot;Язык Kotlin&amp;quot; (2-3 модули)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Факультатив &amp;quot;Теория вычислений и логика&amp;quot; | Факультатив &amp;quot;Теория вычислений&amp;quot; (Весна 2021)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2021 | ДГТВ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-3_2019/2020 | ДГТВ-3]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы магистратуры ФКН ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Stochastic_analysis_2020_2021 | Stochastic Analysis ]] || Statistical Learning Theory || 1 year&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Econometrics_fall_2020 | Эконометрика ]] || ФТИАД || 1 year&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Recsys_2020_2021 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД|| 2 year&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Into_to_DataMining_and_Machine_Learning_2020_2021 | Introduction to Data Mining and Machine Learning]] || Data Science (Науки о данных)  || 2 year&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Project_Seminar_2020_2021 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==&lt;br /&gt;
=== 2 семестр ===&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-  &lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая грамотность ИЯиМК 2020-2021|Цифровая грамотность ИЯиМК 2020-2021]] || ИЯиМК || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Data Analysis in Python 2020-2021|Data Analysis in Python]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета &amp;quot;Международные отношения&amp;quot; || 2 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Машинное обучение на матфаке 2021 |Машинное обучение]] || Математика || 1-4 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_данных_на_python,_фэн,_2020_spring Анализ данных на python] || Факультет экономических наук || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Python для ОП &amp;quot;Психология&amp;quot; |Python для ОП &amp;quot;Психология&amp;quot; ]] ||Психология || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_Python_2020-2021_%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F Анализ данных в Python] || Политолгия || 3 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая грамотность История искусств 2020-2021]] || История искусств || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Excel для анализа данных , 20-21|Excel для анализа данных , 20-21]] || ИЯиМК || 4 курс || 3 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ СДиА_Матфак_1_курс_2020/2021 | Структуры данных и алгоритмы ]] || Математика || 3-4 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Python для ГМУ, 20-21 |  Python для ГМУ, 2020-2021 ]] || Государственное и муниципальное управление || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Python для ИЯиМК, 2020-2021 |  Python для ИЯиМК, 2020-2021 ]] || ИЯиМК || 2 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| [[ Информационные технологии (факультет химии) | Информационные технологии. Data Culture ]] || Химия || 2 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Введение_в_анализ_данных_2021_МирЭк | Введение в анализ данных ]] || МирЭк || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Python для анализа данных (МирЭк) 2020-2021 | Python для анализа данных ]] || МирЭк || 2 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== 1 семестр ===&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы программирования на Python осень 2020 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Анализ_данных_в_Python_2020-2021|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы_анализа_и_визуализация_данных_для_медиа_2020/2021|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии 2020|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Проектный семинар медиаком 2020|Проектный семинар]] || Медиакоммуникации || 3 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2020-2021|Основы анализа и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы программирования в Python (Политология 2020)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Data Analysis in Journalism and Political Science 2020-2021|Data Analysis in Journalism &amp;amp; Political Science]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета &amp;quot;Международные отношения&amp;quot; || 3 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Data Analysis in Economics and Finance 2020-2021|Data Analysis in Economics &amp;amp; Finance]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета &amp;quot;Международные отношения&amp;quot; || 3 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Прикладные исследования в культурологии 2020 1модуль|Прикладные исследования в культурологии]] || Прикладная культурология || 1 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 20/21|Основы анализа данных в международных отношениях 20/21]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Анализ данных в R, Социология|Анализ данных в R]] || Социология || 4 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Анализ данных на python, фэн, 2020 fall|Анализ данных на Python]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая грамотность, ЭиАМ|Цифровая грамотность, ЭиАМ]] || Эфиопия и арабский мир || 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая грамотность, Античность|Цифровая грамотность, Античность]] || Античность || 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая грамотность, ТиТМ|Цифровая грамотность, ТиТМ]] || Турция и Тюркский мир  || 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая грамотность История 2020/2021|Цифровая грамотность, История]] || История  || 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая_грамотность_2020_(Востоковедение)|Цифровая грамотность, Востоковедение]] || Востоковедение  || 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая_грамотность_География_2020/21|Цифровая грамотность, География]] || География || 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая_грамотность_(филология)_2020|Цифровая грамотность, Филология]] || Филология|| 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2020)|Машинное обучение]] || Совместная программа по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ  || 3 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Машинное_обучение_(ФЭН)_-_2020|Машинное обучение]] || Экономика  || 3-4 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Python: работа с данными и текстом|Python: работа с данными и текстом]] || Медиакоммуникации || 2-3 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Phyton_для_извлечения_и_обработки_данных|Phyton для извлечения и обработки данных]] || Молекулярная и клеточная биотехнология || 1 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ПМСАР-2_2020| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы_программирования_на_Python2020/2021|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Извлечение и анализ интернет-данных (2020)|Извлечение и анализ интернет-данных]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы других факультетов ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Курс !! Период&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2020-2021|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Эконометрика, фэн, 2020-2021|Эконометрика]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Динамическая оптимизация в экономике и финансах, фэн, 2020-2021|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Архив=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы за 2019/20 учебный год ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс  !! майноры и факультативы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток,_2_семестр) | Математический анализ на ПМИ (основной поток, 2 семестр)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_2019/2020 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД) 1st module]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Calculus_DSBA2020 | Calculus DSBA (ПАД) 2nd module]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[English_DSBA_2019/2020 | English DSBA (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Algorithms_and_Data_Structures_DSBA_2020 | Algorithms and Data Structures DSBA ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Algebra_DSBA_2019/2020 | Algebra DSBA]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_основной_поток_2019/202 | Алгоритмы и структуры данных-1 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Calculus_2_2019 | Calculus-2 DBSA (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Statistics_DSBA_2019/2020 | Statistics DSBA (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM2 | Дискретная Математика-2 (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ADS2 | Алгоритмы и Структуры Данных-2 (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Introduction_to_Economics | Introduction to Economics DSBA ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Business_and_Management_in_Global_Context_2019-2020| Business and Management in Global Context DSBA ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ACOS_DSBA_2019/2020 | Computer Architecture and Operating Systems (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Differential_Equations_2020 | Differential Equations DSBA ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Факультатив  Теория вычислений_2020 | Факультатив  Теория вычислений]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дифференциальные_уравнения_2020 | Дифференциальные уравнения 2020 ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_1/2019_2020 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_2/2019_2020 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Численные_Методы_2020 | Численные методы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Непрерывная_оптимизация_(МОП)/2020| Непрерывная оптимизация (МОП)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[%D0%9D%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%80%D1%8B%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%A2%D0%98,_%D0%90%D0%94%D0%98%D0%A1,_%D0%90%D0%9F%D0%A0,_%D0%A0%D0%A1)| Непрерывная оптимизация (ТИ, АДИС, АПР, РС) ]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2020|Data Analysis]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[CCTI_2020|Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС Науки о данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Философия_науки_2019|Философия науки]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Глубинное обучение|Глубинное обучение]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[NLP 2019|NLP Анализ данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Генеративные_модели_в_машинном_обучении_2020|Генеративные модели в машинном обучении]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Компьютерные Сети 4 курс| Компьютерные сети]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_на_больших_данных_2020|Машинное обучение на больших данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_обработки_больших_данных_2020|Основы обработки больших данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[KotlinElective|Факультатив &amp;quot;Язык Kotlin&amp;quot; (2-3 модули)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ISDElective|Факультатив &amp;quot;Методы разработки программного обеспечения&amp;quot; (1-2 модули)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Введение в программирование (курс майнора)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2019/2020|ДГТВ-2]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2020|ДГТВ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Введение_в_анализ_данных_(майнор_ИАД)_2019/2020|Введение в анализ данных (майнор ИАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_ИАД)|Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[NonClassicalLogics|Факультатив &amp;quot;Неклассические логики&amp;quot; (3 модуль)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы магистратуры ФКН ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[A_Theorist&#039;s_Toolkit_2019_2020 | A Theorist&#039;s Toolkit, AMI]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Neurobayesian_models_2020 | Neurobayesian models ]] || Statistical Learning Theory || 2 year&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==&lt;br /&gt;
=== 2 семестр ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-   http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_(филология)_2020#.F0.9F.93.AC_.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Введение в анализ данных 2020 МирЭк| Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[ Основы программирования в Python (Мирэк) | Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая грамотность, ИЯиМК|  Цифровая грамотность  ]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 1 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая_грамотность_(филология)_2020|  Цифровая грамотность  ]] || Филология || 1 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая_грамотность_(ФиКЛ)_2020| Цифровая грамотность ]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (История искусств)|  Цифровая грамотность  ]] || История искусств || 1 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (Культурология)|  Цифровая грамотность  ]] || Культурология || 1 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛ_ЮВА|  Цифровая грамотность  ]] || Языки и литература Юго-Восточной Азии || 1 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛЯ|  Цифровая грамотность  ]] || Языки и литература Японии || 1 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ ППО Социология 1 курс 2019/2020|  ППО (Python для извлечения и обработки данных)  ]] || Социология || 1 курс || 3 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[ Машинное обучение на матфаке 2020 | Машинное обучение]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модуль &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[ Excel для анализа данных | Excel для анализа данных]] || ИЯиМК || 4 курс || 3 модуль &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 2 курс 2019/2020|  Python для извлечения и обработки данных  ]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 3 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 1 курс 2019/2020|  Python для извлечения и обработки данных  ]] || Медиакоммуникации || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ СДиА Матфак 1 курс 2019/2020|  Структуры данных и алгоритмы  ]] || Математика || 3-4 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Наука о данных (Экономика)|Наука о данных]] || Экономика || 2 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы программирования на Python весна 2021 матфак|Основы программирования на Python, 2 часть]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Культура работы с данными, КМБТ|Культура работы с данными, КМБТ]] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2020_module4 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ПМСАР-1 2019/2020|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков  || 1 г.о.  || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Введение в Data Science]] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме  || 1 г.о.  || 3 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Принципы построения математических моделей]] || МИЭМ || 1 г.о. || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Python для извлечения и обработки данных Психология 1 курс 2019/2020]] || Психология || 1 г.о. || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Технологии анализа больших данных ГМУ 1 курс 2019/2020]] || ГМУ || 1 г.о. || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Городское планирование | Цифровая грамотность]] || Городское планирование || 1 г.о. || 4 модуль&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== 1 семестр ===&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 |  Основы анализа и визуализации данных для медиа  ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 |  Анализ данных в Python  ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Introduction to Data Culture 2019-2020 | Introduction to Data Culture ]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета &amp;quot;Международные отношения&amp;quot; || 1 курс || 2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях |  Основы анализа данных в международных отношениях  ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) |  Цифровая грамотность  ]] || История || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) |  Цифровая грамотность  ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) |  Цифровая грамотность  ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) |  Цифровая грамотность  ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 |  Основы анализа и визуализации данных  ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы_программирования_на_Python2019/2020|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы других факультетов ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Курс !! Период&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2019-2020|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 3-4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Микроэконометрика качественных данных, фэн, 2020|Микроэконометрика качественных данных 2020]] || фэн, 4 курс || 1-2 модуль&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы за 2018/19 учебный год ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс  !! майноры и факультативы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://math-info.hse.ru/2018-19/Дифференциальные_уравнения_(ФКН) Дифференциальные уравнения]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Факультатив  Теория вычислений]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основные методы анализа данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория баз данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Философия_науки_2018|Философия науки]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория баз данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[A_Theorist&#039;s_Toolkit_2018_2019 | A Theorist&#039;s Toolkit, AMI]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==&lt;br /&gt;
=== 2 семестр ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] ||  Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] ||  Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] ||  Политология || 1 курс || 3 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков  || 1 г.о.  || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом &amp;lt;br&amp;gt; Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== 1 семестр ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета &amp;quot;Международные отношения&amp;quot; || 1 курс || 2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Courses of the  Statistical Learning Theory program==&lt;br /&gt;
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы за 2017/18 учебный год ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс  !! майноры и факультативы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы и структуры данных 1  | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Анализ неструктурированных данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ Сложность_и_логика|  Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Анализ неструктурированных данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Маго-лего &amp;quot;Линейная алгебра в приложениях&amp;quot; весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== 2 семестр ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП &amp;quot;Политология&amp;quot;, 1 курс)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП &amp;quot;Дизайн&amp;quot;, &amp;quot;Мода&amp;quot;, 1 курс)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП &amp;quot;Фундаментальная и компьютерная лингвистика&amp;quot;, 4 курс, 2 семестр)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП &amp;quot;Международные отношения&amp;quot;, 2 курс, 4 модуль)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== 1 семестр ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП &amp;quot;Фундаментальная и компьютерная лингвистика&amp;quot;, 4 курс, 1 семестр)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Courses of Data Science master  program/Курсы магистерской программы &amp;quot;Науки о данных&amp;quot; ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Introduction to Machine Learning and Data Mining |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2019]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020 |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Курсы за 2016/17 учебный год ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|| &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|| &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis  на ПИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
||&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{|width=100%&lt;br /&gt;
|style=&amp;quot;vertical-align:top;&amp;quot;|&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;!-- Первая колонка --&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Курсы за 2015/16 учебный год ===&lt;br /&gt;
{|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Компьютерные системы]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Data analysis (Software Engineering)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|style=&amp;quot;vertical-align:top;&amp;quot;|&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;!-- Вторая колонка --&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Курсы за 2014/15 учебный год ===&lt;br /&gt;
{|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Основы и методологии программирования]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]]&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Проектная работа ====&lt;br /&gt;
{|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Проектная работа]] &amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;!-- Завершение двухколоночной таблицы --&amp;gt;&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Мероприятия факультета компьютерных наук ==&lt;br /&gt;
=== Summer School 2015 ===&lt;br /&gt;
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]&lt;br /&gt;
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]&lt;br /&gt;
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]&lt;br /&gt;
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]&lt;br /&gt;
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]&lt;br /&gt;
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]&lt;br /&gt;
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]&lt;br /&gt;
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]&lt;br /&gt;
#[[NLP References|References]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56318</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56318"/>
		<updated>2021-08-12T10:19:31Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [TBA Слак]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/450802713 ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 5 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, *что-то про ручное проставление штрафов*.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. *Тут что-то про то что в системе контестов не отображается штраф и он выставляется вручную, и для выставления штрафа учитывается последняя посылка задачи (ну или первая успешная вообще-то)*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный (да?): -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: TBA || ||&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || ||&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Анализ данных/Мат.проект || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56317</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56317"/>
		<updated>2021-08-12T10:14:54Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [TBA Слак]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/ba/math/courses/375290780.html ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 5 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Правила сдачи заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, *что-то про ручное проставление штрафов*.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. *Тут что-то про то что в системе контестов не отображается штраф и он выставляется вручную, и для выставления штрафа учитывается последняя посылка задачи (ну или первая успешная вообще-то)*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный (да?): -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: TBA || ||&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || ||&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Анализ данных/Мат.проект || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56298</id>
		<title>Основы программирования на Python осень 2021 матфак</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2021_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA&amp;diff=56298"/>
		<updated>2021-08-11T10:42:11Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: Новая страница: «== О курсе ==  left Курс читается для студентов факультета математи…»&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Необходимые ссылки ==&lt;br /&gt;
* [TBA Слак]&lt;br /&gt;
* [TBA Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/ba/math/courses/375290780.html ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинаристы ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sdymchenko@hse.ru || TBA &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/le_figaro Александр Латыпов] || TBA  || TBA&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Правила курса ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;мини-контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.15 * O&amp;lt;sub&amp;gt;пятиминутки&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.3 * O&amp;lt;sub&amp;gt;контесты&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Мини-контесты&#039;&#039;: несложные задания на написание кода для изучения конспекта (делается дома до семинара по заданной теме).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Пятиминутки&#039;&#039;: короткие тесты с множественным выбором ответа для проверки понимания изученного конспекта (проводится в начале семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Контесты&#039;&#039;: решение неодносложных задач по пройденной теме (решается в течение одной-двух недель после семинара).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;: большие задания на более глубокую самостоятельную работу, которые объединяют материалы несколько тем (выделяется около 5 недель на каждое задание, общее число заданий - три).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Группы ===&lt;br /&gt;
На первых двух занятиях за студентом закрепляется группа, в которую он будет ходить. В соответствии с этим студент должен соблюдать дедлайн по мини-контестам и проходить пятиминутку во время своего семинара. Переход в другую группу может быть совершен по согласованию с преподавателем (обращаться к Соне Дымченко).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Сдача заданий ===&lt;br /&gt;
==== Дедлайны ====&lt;br /&gt;
Темы курса связаны друг за другом, поэтому необходимо проходить задания в заданный срок, чтобы не копился &amp;quot;снежный ком&amp;quot; непонимания материала. На курсе предполагаются строгие и мягкие дедлайны. Из-за технических сложностей, *что-то про ручное проставление штрафов*.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Строгие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Строгие дедлайны ставятся по &#039;&#039;&#039;мини-контестам&#039;&#039;&#039;. Задачи необходимо сдать до начала семинара (соответствующего  вашей группе), задачи сданные после заданного срока &#039;&#039;в таблице оценок учитываться не будут&#039;&#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===== Мягкие дедлайны =====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Если задача &#039;&#039;&#039;контеста&#039;&#039;&#039; сдаётся позже установленного дедлайна, то её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. *Тут что-то про то что в системе контестов не отображается штраф и он выставляется вручную, и для выставления штрафа учитывается последняя посылка задачи (ну или первая успешная вообще-то)*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Домашние задания&#039;&#039;&#039;, в отличие от контестов, помимо автоматической проверки проходят code review (благодаря нашим ассистентам курса). Поэтому сдать работу после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Штраф чуть более лояльный (да?): -min(d, 10), где d это число дней после дедлайна, округленное до ближайшего целого. То есть опоздать на половину суток не влечет штраф, а опоздание на период от половины до полутора суток отнимает один балл.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Плагиат ====&lt;br /&gt;
На нашем курсе строго относятся к несамостоятельной работе. Мы очень стараемся создать плодотворную атмосферу для образования (записи конспектов, чат для вопросов-ответов, особенная форма изучения материалов), поэтому необходимо,  чтобы студенты были честны по отношению к себе и к своим однокурсникам. При обнаружении плагиата за контест или домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также, на усмотрение преподавателя, подаётся докладная записка в деканат (многократное замечание влечет отчисление за нарушение академических норм). Распространение вопросов пятиминуток однокурсникам других групп также влечет пресекательные меры.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Пропуски ====&lt;br /&gt;
При наличии уважительной причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес пропущенных мини-контеста и/или пятиминутки может быть перенесён в домашнее задание или контест. Дедлайны по контестам и домашним задания переносятся в соответствии с причиной переноса (например, дата окончания медицинской справки): к дедлайну добавляется столько дней, сколько пропущено. Для согласования обращаться к Соне Дымченко.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== План курса ==&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Конспект !! Мини-контест !! Дедлайн !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 1: Базовый Python &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 2: Python как инструмент для анализа данных &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| colspan=&amp;quot;7&amp;quot; style=&amp;quot;text-align: center;&amp;quot; | Блок 3: Python как инструмент для мат. вычислений &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14 || ||  ||  || || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TBA&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 2-6: TBA || ||&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 2 || 7-10: Класс многочленов || ||&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
| 3 || 11-15: Анализ данных/Мат.проект || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Архив ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2020-2021]&lt;br /&gt;
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2019_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA Архив 2019-2020]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D0%B2&amp;diff=56295</id>
		<title>Основы программирования на Python архив</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D0%B2&amp;diff=56295"/>
		<updated>2021-08-11T09:10:16Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;Семестр осень 2020-2021.&#039;&#039;&#039; Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
=== Необходимые ссылки ===&lt;br /&gt;
* [https://t-do.ru/joinchat/CDE3kheCqQ9FmNDkdXCUjw Чат курса в телеграме]&lt;br /&gt;
* [https://t-do.ru/joinchat/AAAAAFEIJZosdXGN5fJoOg Канал курса в телеграме]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/723#tasks-tab Anytask], [https://t.me/c/1359488410/43 инвайты]&lt;br /&gt;
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/13AtF13iSHQrNWiyPlDQ0Hth8z2C6WdaZrnSu5jsRRXw/edit?usp=sharing Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/ba/math/courses/375290780.html ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSddOU0g_Wkd3n2zlfEYG5lKr9MIkJe5d4ojc5OTrDssCGZWqw/viewform?usp=sf_link Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Семинаристы ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sadymchenko@edu.hse.ru || понедельник, четверг: 1я пара, ауд. 318 &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/foksly Митя Попов] || mitya1510@ya.ru || вторник, пятница: 1я пара, ауд. 318&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог (пилот)&amp;lt;/sub&amp;gt; = 6 + 0.2 * O&amp;lt;sub&amp;gt;Мидтерм&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.2 * O&amp;lt;sub&amp;gt;Экзамен&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;семинары&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.6 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Семинары ===&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020 здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка на занятие !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. Введение в Python. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture01_intro.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture01_intro.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture01_intro_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/19635/enter/ contest 1] || 25.09 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || Условные конструкции. While. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture02_if.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture02_if.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture02_if_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/19781/enter/ contest 2] || 02.10 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || Последовательности: списки, кортежи, строки. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture03_container.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture03_container.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture03_container_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/19913/enter/ contest 3] || 03.10 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || Цикл for. Функции range, enumerate, zip, map. Генераторы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture04_for.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture04_for.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture04_for_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/20226/enter/ contest 4] || 12.10 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || Функции, рекурсия.|| [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture05_def.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture05_def.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture05_def_slides.ipynb#/ slides] [https://youtu.be/yDqr1mc-j4Y YouTube] || [https://contest.yandex.ru/contest/14529/enter/ contest 5] || 18.10 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || Домашнее задание #1.|| [https://www.notion.so/6-4049aa1ddc90402aa077cfa8c3bca535 материалы и условие] || [https://contest.yandex.ru/contest/20857/standings contest] || 06.11 23:00&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || Строки, форматирование.|| [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture06_str.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture06_str.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture06_str_slides.ipynb#/ slides] [https://youtu.be/-n5mvm6lzgE YouTube] || [https://contest.yandex.ru/contest/21625/enter/ contest 6]  || 12.11 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || Словари, множества.|| [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture07_setdict.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture07_setdict.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture07_setdict_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/21782/enter/ contest 7]  || 18.11 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 9 || Алгоритмическая сложность, сортировки.|| [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture08_alg.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture08_alg.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture08_alg_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/22385/problems/ contest 8]  || 27.11 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 10 || Продвинутые темы 1. Исключения, тестирование, логирование. Модульное оформление. Аргпарс. Файлы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture09_adv1/lecture09_adv1.ipynb notebook] || -  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 11.1 || Классы. || [https://colab.research.google.com/drive/1c1CVoZ_l1pZHPw2tZq94siXZ9FF7_axK?usp=sharing notebook] || [https://contest.yandex.ru/contest/23108 необязательный contest на 40 бонусных баллов]  || 3.12 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 11.2 || Домашнее задание #2.|| [https://www.notion.so/802e574853dc420ba52a1dcf600b562f ДЗ #2. Класс многочленов. Условие.]|| [https://contest.yandex.ru/contest/23118 contest]  || 13.12 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 12 || Продвинутые темы 2. Итераторы. Itertools, collection, functools. Регулярные выражения. || [https://www.notion.so/11-08124f6d7db343f2a7a0b043b512be10 Подборка] || -  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 13 || Библиотеки для научных вычислений: numpy, scipy. || - || -  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 14 || Библиотека для работы с таблицами: pandas. Домашнее задание #3. || ||  [https://drive.google.com/file/d/1sM6sbWGBlZK2Z7YEKKKCjthZD1qAd1q8/view notebook] || 25.12 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 15 || Библиотеки для визуализаций: matplotlib, seaborn, plotly. || - || -  || -&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Домашние задания === &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При обнаружении плагиата за домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Список заданий  и описание ====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| role=&amp;quot;presentation&amp;quot; class=&amp;quot;wikitable mw-collapsible mw-collapsed&amp;quot;&lt;br /&gt;
| &amp;lt;strong&amp;gt;Домашнее задание 1&amp;lt;/strong&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
Дедлайн: &lt;br /&gt;
* Контест: 06.11 23:00&lt;br /&gt;
* Anytask: 07.11 23:00&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
Максимальное число баллов за всё задание: 10 = 3 (контест) + 7 (визуализация). Можно получить допбаллы за придуманные студентом особенности визуализации.&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
[https://www.notion.so/6-4049aa1ddc90402aa077cfa8c3bca535 Условие и материалы], [https://contest.yandex.ru/contest/20857/standings Контест]&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
В Anytask необходимо сдать файл .py с кодом, который используя библиотеку pygame позволяет играть в игру &amp;quot;Жизнь&amp;quot;. Код должен запускаться без ошибок, иначе за работу ставится оценка ноль. Часть кода сдается на автоматическую проверку в контест и оценивается отдельно.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Помимо проверки верной работы кода, будет проверяться, что код читаемый и аккуратный (PEP8, осознанные имена переменных, комментарии), не содержит очевидных неоптимальных конструкций, которых можно было избежать, например тройные-четверные и более вложенные циклы. За плохой код могут быть сняты баллы.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Интерактивная визуализация в себя включает:&lt;br /&gt;
* Клеточное поле произвольного размера (например, 30х30); &lt;br /&gt;
* Черные клетки - живые; &lt;br /&gt;
* Белые клетки - мертвые; &lt;br /&gt;
* Нажатие левой кнопкой мыши &amp;quot;оживляет&amp;quot; клетку, а правой - &amp;quot;умерщвляет&amp;quot;; &lt;br /&gt;
* Нажатие кнопки &amp;quot;стрелка вправо&amp;quot; переводит к следующему поколению; &lt;br /&gt;
* Нажатие пробела - &amp;quot;умерщвляет&amp;quot; все клетки, то есть отчищает поле.&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
{| role=&amp;quot;presentation&amp;quot; class=&amp;quot;wikitable mw-collapsible mw-collapsed&amp;quot;&lt;br /&gt;
| &amp;lt;strong&amp;gt;Домашнее задание 2&amp;lt;/strong&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
Дедлайн: &lt;br /&gt;
* 1 часть, контест: 13.12 23:59&lt;br /&gt;
* 2 часть, anytask: 20.11 23:59&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
Максимальное число баллов за всё задание: 10 = 5 + 4 (1 часть, открытые и закрытые тесты) + 1 (пункт на выбор из 2 части). Можно получить допбаллы за выполнение других пунктов из второй части, максимум 3 допбалла. То есть можно получить 13/10.&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
[https://www.notion.so/802e574853dc420ba52a1dcf600b562f Условие и материалы], [https://contest.yandex.ru/contest/23118/problems/ Контест]&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
В Anytask необходимо сдать архив с файлами polynomial.py и другими, например, main.py для задания argparse, test_more.py для задания с тестированием. Для задания с Github необходимо приложить ссылку на репозиторий.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Помимо проверки верной работы кода, будет проверяться, что код читаемый и аккуратный (PEP8, осознанные имена переменных, комментарии), не содержит очевидно неоптимальных конструкций (помните о сложности алгоритма, у нас была лекция на эту тему), которых можно было избежать. За плохой код могут быть сняты баллы.  &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
{| role=&amp;quot;presentation&amp;quot; class=&amp;quot;wikitable mw-collapsible mw-collapsed&amp;quot;&lt;br /&gt;
| &amp;lt;strong&amp;gt;Домашнее задание 3&amp;lt;/strong&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
Дедлайн: 25.12 23:59 -&amp;gt; перенесен на 28.12 23:59&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
Максимально число баллов за всё задание: 10, остальные 3 являются дополнительными. То есть можно получить 13/10. &lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
[https://drive.google.com/file/d/1sM6sbWGBlZK2Z7YEKKKCjthZD1qAd1q8/view?usp=sharing Задание]. Чтобы открыть, необзодимо либо скачать и локально открыть файл, либо нажать кнопку сверху &amp;quot;Открыть в Google Colaboratory&amp;quot;.&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
Необходимо отправить в Anytask либо решенный jupyter ноутбук в формате .ipynb, либо ссылку на Google Colab с правами на редактирование.&lt;br /&gt;
|}&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D0%B2&amp;diff=56294</id>
		<title>Основы программирования на Python архив</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D0%B2&amp;diff=56294"/>
		<updated>2021-08-11T09:09:45Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: Новая страница: «== О курсе ==  left           Курс читается для студентов факультета мат…»&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 1-2 модулях.&lt;br /&gt;
=== Необходимые ссылки ===&lt;br /&gt;
* [https://t-do.ru/joinchat/CDE3kheCqQ9FmNDkdXCUjw Чат курса в телеграме]&lt;br /&gt;
* [https://t-do.ru/joinchat/AAAAAFEIJZosdXGN5fJoOg Канал курса в телеграме]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/723#tasks-tab Anytask], [https://t.me/c/1359488410/43 инвайты]&lt;br /&gt;
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/13AtF13iSHQrNWiyPlDQ0Hth8z2C6WdaZrnSu5jsRRXw/edit?usp=sharing Таблица оценок]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/ba/math/courses/375290780.html ПУД курса]&lt;br /&gt;
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSddOU0g_Wkd3n2zlfEYG5lKr9MIkJe5d4ojc5OTrDssCGZWqw/viewform?usp=sf_link Форма контактов]&lt;br /&gt;
* [https://docs.python.org/3/tutorial/index.html Документация Питон по темам]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Семинаристы ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Почта !! Расписание &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1, 2 || [https://t-do.ru/svdcvt Соня Дымченко] || sadymchenko@edu.hse.ru || понедельник, четверг: 1я пара, ауд. 318 &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3, 4 || [https://t-do.ru/foksly Митя Попов] || mitya1510@ya.ru || вторник, пятница: 1я пара, ауд. 318&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Формула оценки ===&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог (пилот)&amp;lt;/sub&amp;gt; = 6 + 0.2 * O&amp;lt;sub&amp;gt;Мидтерм&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.2 * O&amp;lt;sub&amp;gt;Экзамен&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.4 * O&amp;lt;sub&amp;gt;семинары&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.6 * O&amp;lt;sub&amp;gt;ДЗ&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Семинары ===&lt;br /&gt;
Все материалы можно найти  [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020 здесь.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class =&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Тема !! Ссылка на занятие !! Контест !! Дедлайн&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || Вводные курса. Установка ПО. Введение в Python. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture01_intro.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture01_intro.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture01_intro_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/19635/enter/ contest 1] || 25.09 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || Условные конструкции. While. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture02_if.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture02_if.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture02_if_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/19781/enter/ contest 2] || 02.10 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || Последовательности: списки, кортежи, строки. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture03_container.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture03_container.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture03_container_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/19913/enter/ contest 3] || 03.10 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || Цикл for. Функции range, enumerate, zip, map. Генераторы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture04_for.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture04_for.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture04_for_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/20226/enter/ contest 4] || 12.10 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || Функции, рекурсия.|| [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture05_def.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture05_def.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture05_def_slides.ipynb#/ slides] [https://youtu.be/yDqr1mc-j4Y YouTube] || [https://contest.yandex.ru/contest/14529/enter/ contest 5] || 18.10 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || Домашнее задание #1.|| [https://www.notion.so/6-4049aa1ddc90402aa077cfa8c3bca535 материалы и условие] || [https://contest.yandex.ru/contest/20857/standings contest] || 06.11 23:00&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || Строки, форматирование.|| [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture06_str.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture06_str.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture06_str_slides.ipynb#/ slides] [https://youtu.be/-n5mvm6lzgE YouTube] || [https://contest.yandex.ru/contest/21625/enter/ contest 6]  || 12.11 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || Словари, множества.|| [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture07_setdict.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture07_setdict.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture07_setdict_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/21782/enter/ contest 7]  || 18.11 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 9 || Алгоритмическая сложность, сортировки.|| [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture08_alg.ipynb notebook] [https://nbviewer.jupyter.org/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture08_alg.ipynb nbviewer] [https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture08_alg_slides.ipynb#/ slides] || [https://contest.yandex.ru/contest/22385/problems/ contest 8]  || 27.11 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 10 || Продвинутые темы 1. Исключения, тестирование, логирование. Модульное оформление. Аргпарс. Файлы. || [https://github.com/svdcvt/math_python_hse_2020/blob/master/lectures/lecture09_adv1/lecture09_adv1.ipynb notebook] || -  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 11.1 || Классы. || [https://colab.research.google.com/drive/1c1CVoZ_l1pZHPw2tZq94siXZ9FF7_axK?usp=sharing notebook] || [https://contest.yandex.ru/contest/23108 необязательный contest на 40 бонусных баллов]  || 3.12 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 11.2 || Домашнее задание #2.|| [https://www.notion.so/802e574853dc420ba52a1dcf600b562f ДЗ #2. Класс многочленов. Условие.]|| [https://contest.yandex.ru/contest/23118 contest]  || 13.12 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 12 || Продвинутые темы 2. Итераторы. Itertools, collection, functools. Регулярные выражения. || [https://www.notion.so/11-08124f6d7db343f2a7a0b043b512be10 Подборка] || -  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 13 || Библиотеки для научных вычислений: numpy, scipy. || - || -  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 14 || Библиотека для работы с таблицами: pandas. Домашнее задание #3. || ||  [https://drive.google.com/file/d/1sM6sbWGBlZK2Z7YEKKKCjthZD1qAd1q8/view notebook] || 25.12 23:59&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 15 || Библиотеки для визуализаций: matplotlib, seaborn, plotly. || - || -  || -&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Домашние задания === &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При обнаружении плагиата за домашнее задание ставится оценка ноль всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Список заданий  и описание ====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| role=&amp;quot;presentation&amp;quot; class=&amp;quot;wikitable mw-collapsible mw-collapsed&amp;quot;&lt;br /&gt;
| &amp;lt;strong&amp;gt;Домашнее задание 1&amp;lt;/strong&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
Дедлайн: &lt;br /&gt;
* Контест: 06.11 23:00&lt;br /&gt;
* Anytask: 07.11 23:00&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
Максимальное число баллов за всё задание: 10 = 3 (контест) + 7 (визуализация). Можно получить допбаллы за придуманные студентом особенности визуализации.&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
[https://www.notion.so/6-4049aa1ddc90402aa077cfa8c3bca535 Условие и материалы], [https://contest.yandex.ru/contest/20857/standings Контест]&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
В Anytask необходимо сдать файл .py с кодом, который используя библиотеку pygame позволяет играть в игру &amp;quot;Жизнь&amp;quot;. Код должен запускаться без ошибок, иначе за работу ставится оценка ноль. Часть кода сдается на автоматическую проверку в контест и оценивается отдельно.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Помимо проверки верной работы кода, будет проверяться, что код читаемый и аккуратный (PEP8, осознанные имена переменных, комментарии), не содержит очевидных неоптимальных конструкций, которых можно было избежать, например тройные-четверные и более вложенные циклы. За плохой код могут быть сняты баллы.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Интерактивная визуализация в себя включает:&lt;br /&gt;
* Клеточное поле произвольного размера (например, 30х30); &lt;br /&gt;
* Черные клетки - живые; &lt;br /&gt;
* Белые клетки - мертвые; &lt;br /&gt;
* Нажатие левой кнопкой мыши &amp;quot;оживляет&amp;quot; клетку, а правой - &amp;quot;умерщвляет&amp;quot;; &lt;br /&gt;
* Нажатие кнопки &amp;quot;стрелка вправо&amp;quot; переводит к следующему поколению; &lt;br /&gt;
* Нажатие пробела - &amp;quot;умерщвляет&amp;quot; все клетки, то есть отчищает поле.&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
{| role=&amp;quot;presentation&amp;quot; class=&amp;quot;wikitable mw-collapsible mw-collapsed&amp;quot;&lt;br /&gt;
| &amp;lt;strong&amp;gt;Домашнее задание 2&amp;lt;/strong&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
Дедлайн: &lt;br /&gt;
* 1 часть, контест: 13.12 23:59&lt;br /&gt;
* 2 часть, anytask: 20.11 23:59&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
Максимальное число баллов за всё задание: 10 = 5 + 4 (1 часть, открытые и закрытые тесты) + 1 (пункт на выбор из 2 части). Можно получить допбаллы за выполнение других пунктов из второй части, максимум 3 допбалла. То есть можно получить 13/10.&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
[https://www.notion.so/802e574853dc420ba52a1dcf600b562f Условие и материалы], [https://contest.yandex.ru/contest/23118/problems/ Контест]&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
В Anytask необходимо сдать архив с файлами polynomial.py и другими, например, main.py для задания argparse, test_more.py для задания с тестированием. Для задания с Github необходимо приложить ссылку на репозиторий.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Помимо проверки верной работы кода, будет проверяться, что код читаемый и аккуратный (PEP8, осознанные имена переменных, комментарии), не содержит очевидно неоптимальных конструкций (помните о сложности алгоритма, у нас была лекция на эту тему), которых можно было избежать. За плохой код могут быть сняты баллы.  &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
{| role=&amp;quot;presentation&amp;quot; class=&amp;quot;wikitable mw-collapsible mw-collapsed&amp;quot;&lt;br /&gt;
| &amp;lt;strong&amp;gt;Домашнее задание 3&amp;lt;/strong&amp;gt;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
Дедлайн: 25.12 23:59 -&amp;gt; перенесен на 28.12 23:59&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
Максимально число баллов за всё задание: 10, остальные 3 являются дополнительными. То есть можно получить 13/10. &lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
[https://drive.google.com/file/d/1sM6sbWGBlZK2Z7YEKKKCjthZD1qAd1q8/view?usp=sharing Задание]. Чтобы открыть, необзодимо либо скачать и локально открыть файл, либо нажать кнопку сверху &amp;quot;Открыть в Google Colaboratory&amp;quot;.&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
Необходимо отправить в Anytask либо решенный jupyter ноутбук в формате .ipynb, либо ссылку на Google Colab с правами на редактирование.&lt;br /&gt;
|}&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=54414</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=54414"/>
		<updated>2021-05-22T13:45:16Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Видео !! Дополнительные материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео] ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео] ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео] ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео] ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео] ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео] || Конспекты Е. Соколова: [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2017-fall/lecture-notes/lecture03-linregr.pdf Ещё о линейных регрессиях], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2017-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf логистическая регрессия]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25 февраля || Логистическая регрессия (продолжение) || [https://youtu.be/yHLtkTJs4Vk видео] || Конспекты Е. Соколова: [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2017-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf логистическая регрессия], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2017-fall/lecture-notes/lecture06-linclass.pdf многоклассовая классификация]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4 марта || SVM и решающие деревья || [https://youtu.be/QBZSD7wUR_s видео] || Конспекты Е. Соколова:  [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2017-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf метод опорных векторов] (см. часть 2), [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2017-fall/lecture-notes/lecture07-trees.pdf решающие деревья]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 9 || 11 марта || Решающие леса || [https://youtu.be/Yo2-qB7vqOo видео] || Конспекты Е. Соколова [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2017-fall/lecture-notes/lecture08-ensembles.pdf решающие леса]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 10 || 18 марта || Градиентный бустинг || [https://youtu.be/gYTcMpNM2GU видео] || Конспекты Е. Соколова [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2017-fall/lecture-notes/lecture09-ensembles.pdf градиентный бустинг] (мы не обсуждали AdaBoost)&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 11 || 25 марта || Нейронные сети || [https://youtu.be/vd_QZaBWPUI видео] || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 12 || 8 апреля || Сверточные нейронные сети || [https://youtu.be/GCIdWzAUsmI видео] || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 13 || 15 апреля || Рекурентные нейронные сети || [https://youtu.be/-kxYP7a2pTA видео] || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 14 || 22 апреля || Продвинутая обработка естественного языка || [https://youtu.be/5wgwpKJsTh8 видео] || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 15 || 29 апреля || Знакомство с unsupervised learning || [https://youtu.be/xpYbADpXlwQ видео] || &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || [https://youtu.be/f2mS6vSJuuM семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1Ourraf7xhnMLxrWLsBZxEIyuzSG-hyHE?usp=sharing solved] || [https://youtu.be/tgu9JJw9cE0 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4/5 марта || Решающие деревья || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem08_trees/sem08_trees.ipynb github] [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem08_trees/sem08_trees.ipynb colab]|| [https://youtu.be/rIcVRIQM9Ys семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || 11/12 марта || Бэггинг, случайный лес || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem09_ensembles/sem09_ensembles.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1_tnviReEMwceJRc7B-zAFbC9C6eoht88?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/sJkS8ffgXw4 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
|10 || 18/19 марта || Градиентный бустинг || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem10_boosting/sem10_boosting.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/16paCicj-aRy8CTEvQuhxN9OupPIHqut5?usp=sharing colab] || [https://youtu.be/7-Zjhx0GoX4 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
|11 || 25/26 марта || Знакомство с pytorch || [https://github.com/new-okaerinasai/math-ml-hse-2019/blob/master/sem12_pytorch_intro/sem12_pytorch_intro.ipynb .ipynb 2020] || [https://youtu.be/OHigG63NME0 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
|12 || 8/9 апреля || Продолжение работы с pytorch || ? || [https://youtu.be/H2qzNBeFanI семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
|13 || 15/16 апреля || Применение нейронных сетей для работы с изображениями || [https://github.com/new-okaerinasai/math-ml-hse-2019/blob/master/sem13_images/sem13_images.ipynb .ipynb 2020]|| [https://youtu.be/0KwBYJBfdbU семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
|14 || 22/23 апреля || Разбор мид-терма || || [https://youtu.be/UZ4pbNCmPGw видео разбора]&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
|15 || 29/30 апреля || Трансформеры и методы работы с текстом || ? || [https://youtu.be/-cIqbTFDnaE NLP 2020] [https://youtu.be/s-Js8Fy-LNs семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 16 || 13/14 мая || Матричные разложения и приложения, SVD, PCA, LSA, t-SNE || [https://github.com/new-okaerinasai/math-ml-hse-2019/blob/master/sem16_svd/sem16_svd.ipynb .ipynb 2020] || [https://youtu.be/F-HW0dlT7ks Видео 2020] [? Видео 2021]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 17 || 20/21 мая|| Кластеризация || [https://github.com/new-okaerinasai/math-ml-hse-2019/blob/master/sem15_clustering/sem15_clustering.ipynb .ipynb 2020]|| [https://youtu.be/d_izdlbBnfQ Видео 2020] [ ? Видео 2021]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4&lt;br /&gt;
| Вокруг линейных моделей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.ipynb ipynb] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.03&lt;br /&gt;
| 18.03 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5&lt;br /&gt;
| Линейные модели: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab05.ipynb ipynb] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab05.ipynb nbviewer]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 19.03&lt;br /&gt;
| Часть 1: 28.03 23:59:59, Часть 2: 13.04 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Контрольные работы ==&lt;br /&gt;
=== Midterm ===&lt;br /&gt;
Промежуточная контрольная работа (мидтерм) состоится в четверг, 1 апреля. Она захватит материал первых 9 занятий: лекций, семинаров и релевантных домашних заданий.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [http://math-info.hse.ru/f/2018-19/math-ml/midterm.pdf Вариант 2018-19 учебного года]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/assessment/midterm-2020.pdf Вариант 2019-20 учебного года],&lt;br /&gt;
** [https://youtu.be/iGQ518pCAEM Разбор] ([http://math-info.hse.ru/f/2020-21/math-ml/midterm2019-20.pdf вариант из разбора])&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52289</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52289"/>
		<updated>2021-03-19T09:53:44Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Семинары */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25 февраля || Логистическая регрессия (продолжение) || [https://youtu.be/yHLtkTJs4Vk видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4 марта || SVM и решающие деревья || [https://youtu.be/QBZSD7wUR_s видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 9 || 11 марта || Решающие леса || [https://youtu.be/Yo2-qB7vqOo видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || [https://youtu.be/f2mS6vSJuuM семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1Ourraf7xhnMLxrWLsBZxEIyuzSG-hyHE?usp=sharing solved] || [https://youtu.be/tgu9JJw9cE0 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4/5 марта || Решающие деревья || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem08_trees/sem08_trees.ipynb github] [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem08_trees/sem08_trees.ipynb colab]|| [https://youtu.be/rIcVRIQM9Ys семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || 11/12 марта || Бэггинг, случайный лес || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem09_ensembles/sem09_ensembles.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1_tnviReEMwceJRc7B-zAFbC9C6eoht88?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/sJkS8ffgXw4 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
|10 || 18/19 марта || Градиентный бустинг || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem10_boosting/sem10_boosting.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/16paCicj-aRy8CTEvQuhxN9OupPIHqut5?usp=sharing colab] || [ семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4&lt;br /&gt;
| Вокруг линейных моделей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.ipynb ipynb] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.03&lt;br /&gt;
| 18.03 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Контрольные работы ==&lt;br /&gt;
=== Midterm ===&lt;br /&gt;
Промежуточная контрольная работа (мидтерм) состоится в четверг, 1 апреля. Она захватит материал первых 9 занятий: лекций, семинаров и релевантных домашних заданий.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [http://math-info.hse.ru/f/2018-19/math-ml/midterm.pdf Вариант 2018-19 учебного года]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/assessment/midterm-2020.pdf Вариант 2019-20 учебного года]&lt;br /&gt;
** [https://youtu.be/iGQ518pCAEM Разбор]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52288</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52288"/>
		<updated>2021-03-19T09:51:20Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Семинары */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25 февраля || Логистическая регрессия (продолжение) || [https://youtu.be/yHLtkTJs4Vk видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4 марта || SVM и решающие деревья || [https://youtu.be/QBZSD7wUR_s видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 9 || 11 марта || Решающие леса || [https://youtu.be/Yo2-qB7vqOo видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || [https://youtu.be/f2mS6vSJuuM семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1Ourraf7xhnMLxrWLsBZxEIyuzSG-hyHE?usp=sharing solved] || [https://youtu.be/tgu9JJw9cE0 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4/5 марта || Решающие деревья || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem08_trees/sem08_trees.ipynb github] [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem08_trees/sem08_trees.ipynb colab]|| [https://youtu.be/rIcVRIQM9Ys семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || 11/12 марта || Бэггинг, случайный лес || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem09_ensembles/sem09_ensembles.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1_tnviReEMwceJRc7B-zAFbC9C6eoht88?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/sJkS8ffgXw4 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|- &lt;br /&gt;
|10 || 18/19 марта || Градиентный бустинг || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem10_boosting/sem10_boosting.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/16paCicj-aRy8CTEvQuhxN9OupPIHqut5?usp=sharing colab] [ solved] || [ семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4&lt;br /&gt;
| Вокруг линейных моделей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.ipynb ipynb] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.03&lt;br /&gt;
| 18.03 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Контрольные работы ==&lt;br /&gt;
=== Midterm ===&lt;br /&gt;
Промежуточная контрольная работа (мидтерм) состоится в четверг, 1 апреля. Она захватит материал первых 9 занятий: лекций, семинаров и релевантных домашних заданий.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [http://math-info.hse.ru/f/2018-19/math-ml/midterm.pdf Вариант 2018-19 учебного года]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/assessment/midterm-2020.pdf Вариант 2019-20 учебного года]&lt;br /&gt;
** [https://youtu.be/iGQ518pCAEM Разбор]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52017</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52017"/>
		<updated>2021-03-11T11:12:19Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Семинары */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25 февраля || Логистическая регрессия (продолжение) || [https://youtu.be/yHLtkTJs4Vk видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4 марта || || [ видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 9 || 11 марта || || [ видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || [https://youtu.be/f2mS6vSJuuM семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1Ourraf7xhnMLxrWLsBZxEIyuzSG-hyHE?usp=sharing solved] || [https://youtu.be/tgu9JJw9cE0 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4/5 марта || || [ github] [ colab]|| [семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || 11/12 марта || Бэггинг, случайный лес. || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem09_ensembles/sem09_ensembles.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1_tnviReEMwceJRc7B-zAFbC9C6eoht88?usp=sharing colab]||&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4&lt;br /&gt;
| Вокруг линейных моделей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.ipynb ipynb] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.03&lt;br /&gt;
| 18.03 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52016</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52016"/>
		<updated>2021-03-11T11:11:43Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Лекции */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25 февраля || Логистическая регрессия (продолжение) || [https://youtu.be/yHLtkTJs4Vk видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || 4 марта || || [ видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 9 || 11 марта || || [ видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || [https://youtu.be/f2mS6vSJuuM семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1Ourraf7xhnMLxrWLsBZxEIyuzSG-hyHE?usp=sharing solved] || [https://youtu.be/tgu9JJw9cE0 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || 11/12 марта || Бэггинг, случайный лес. || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem09_ensembles/sem09_ensembles.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1_tnviReEMwceJRc7B-zAFbC9C6eoht88?usp=sharing colab]||&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4&lt;br /&gt;
| Вокруг линейных моделей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.ipynb ipynb] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.03&lt;br /&gt;
| 18.03 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52015</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52015"/>
		<updated>2021-03-11T11:10:42Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Семинары */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25 февраля || Логистическая регрессия (продолжение) || [https://youtu.be/yHLtkTJs4Vk видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || [https://youtu.be/f2mS6vSJuuM семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1Ourraf7xhnMLxrWLsBZxEIyuzSG-hyHE?usp=sharing solved] || [https://youtu.be/tgu9JJw9cE0 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8 || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || 11/12 марта || Бэггинг, случайный лес. || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem09_ensembles/sem09_ensembles.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1_tnviReEMwceJRc7B-zAFbC9C6eoht88?usp=sharing colab]||&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4&lt;br /&gt;
| Вокруг линейных моделей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.ipynb ipynb] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.03&lt;br /&gt;
| 18.03 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52013</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=52013"/>
		<updated>2021-03-11T09:59:26Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Семинары */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25 февраля || Логистическая регрессия (продолжение) || [https://youtu.be/yHLtkTJs4Vk видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || [https://youtu.be/f2mS6vSJuuM семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1Ourraf7xhnMLxrWLsBZxEIyuzSG-hyHE?usp=sharing solved] || [https://youtu.be/tgu9JJw9cE0 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 8&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|9 || || || [https://colab.research.google.com/drive/1_tnviReEMwceJRc7B-zAFbC9C6eoht88?usp=sharing colab]||&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4&lt;br /&gt;
| Вокруг линейных моделей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.ipynb ipynb] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor04.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.03&lt;br /&gt;
| 18.03 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=51611</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=51611"/>
		<updated>2021-02-26T12:04:43Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Семинары */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || [https://youtu.be/f2mS6vSJuuM семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] [https://colab.research.google.com/drive/1Ourraf7xhnMLxrWLsBZxEIyuzSG-hyHE?usp=sharing solved] || &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=51576</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=51576"/>
		<updated>2021-02-25T11:58:48Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывать свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:3:els/ Статистическая теория принятия решений] || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:4:bias-variance/ Шум, смещение, разброс] || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:5:linear-reg/ Линейные модели] || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11 февраля || [http://math-info.hse.ru/math-ml/chapter/label/chap:6:linear-reg2/ Линейные модели (продолжение)] || [https://youtu.be/lDdZZr8ImBM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18 февраля || Линейная и логистическая регрессии || [https://youtu.be/mFrFDXqkcOo видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| [https://youtu.be/wq0SKbLzaCE семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem05_reg/sem05_reg.ipynb github] || [https://youtu.be/jwVdvWWAl-4 семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || [https://colab.research.google.com/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb colab] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem06_logreg/sem06_logreg.ipynb github] || &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 7 || 25/26 февраля|| Обработка текстов, лемматизация и стемминг, векторное представление текстов (BOW, TfIdf), обучение моделей классификации отзывов (практика) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem07_texts/sem07_texts.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1mI3Ff7KN-t2okw4e5G2tlSUKXrv9xykz?usp=sharing colab] || &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2&lt;br /&gt;
| Оценки, ошибки и градиентный спуск: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.ipynb github] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor02.pdf pdf]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 8.02&lt;br /&gt;
| 15.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3&lt;br /&gt;
| Метод k ближайших соседей: [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb nbviewer] [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab03/hw_lab03.ipynb github]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.02&lt;br /&gt;
| 28.02 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50845</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50845"/>
		<updated>2021-02-05T13:38:13Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask]&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывают свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || Статистическая теория принятия решений || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || Шум, смещение, разброс || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || Линейные модели || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || ||&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50844</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50844"/>
		<updated>2021-02-05T13:37:29Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask] (информацию про инвайт спрашивайте семинаристов)&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывают свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований). Для согласования обращаться к лектору.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || Статистическая теория принятия решений || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || Шум, смещение, разброс || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || Линейные модели || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || ||&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50843</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50843"/>
		<updated>2021-02-05T13:35:16Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Семинары */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask] (информацию про инвайт спрашивайте семинаристов)&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывают свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || Статистическая теория принятия решений || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || Шум, смещение, разброс || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || Линейные модели || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || Алгоритм K ближайших соседей (k-NN) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || Разложение ошибки на смещение и разброс, кросс-валидация, проклятие размерности, KNN из коробки (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, метрика качества R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 5 || 11/12 февраля|| Регуляризация линейной регрессии, отбор признаков || ||&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 6 || 18/19 февраля|| Логистическая регрессия, метрики для задачи классификации (precision, recall, f-measure, ROC/PR-AUC), создание полиномиальных признаков || ||&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50839</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50839"/>
		<updated>2021-02-05T11:24:12Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask] (информацию про инвайт спрашивайте семинаристов)&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывают свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || Статистическая теория принятия решений || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || Шум, смещение, разброс || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4 || 4 февраля || Линейные модели || [https://youtu.be/K5eVQXW7GhI видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || k-NN || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || k-NN (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1j9fJZaUNDD4Ac0PdcFjed0YeKpVKNh78?usp=sharing colab]|| &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50792</id>
		<title>Машинное обучение на матфаке 2021</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA%D0%B5_2021&amp;diff=50792"/>
		<updated>2021-02-04T11:39:11Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Svdcvt: /* Семинары */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;== О курсе ==&lt;br /&gt;
Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лектор: [https://www.hse.ru/staff/is Щуров Илья Валерьевич]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по четвергам в 11:10-12:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные ссылки ==&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TeVup2Jtu2HLYNJF  Чат курса]&lt;br /&gt;
* [https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
* [https://anytask.org/course/773 Курс на Anytask] (информацию про инвайт спрашивайте семинаристов)&lt;br /&gt;
* [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/ GitHub репозиторий с материалами курса]&lt;br /&gt;
* [https://www.hse.ru/edu/courses/316533676 РПУД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || [https://tlg.name/Saigetsu Руслан Хайдуров]  || [https://tlg.name/bekemax Максим Бекетов] || пятница 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || [https://tlg.name/svdcvt Соня Дымченко]  ||  [https://tlg.name/pavle_us Павел Егоров] || четверг 13:00-14:20&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Система оценивания ===&lt;br /&gt;
==== Формула оценки ====&lt;br /&gt;
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;blockquote&amp;gt;&#039;&#039;&#039;O&amp;lt;sub&amp;gt;итог&amp;lt;/sub&amp;gt; = 0.2 * О&amp;lt;sub&amp;gt;кр&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;прак дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.29 * О&amp;lt;sub&amp;gt;теор дз&amp;lt;/sub&amp;gt; + 0.22 * О&amp;lt;sub&amp;gt;экз&amp;lt;/sub&amp;gt;&#039;&#039;&#039;&amp;lt;/blockquote&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила вычисления оценок ====&lt;br /&gt;
Оценка за практические/теоретические домашние задания вычисляется как сумма баллов по всем практическим/теоретическим домашним заданиям, переведенная в 10-балльную шкалу. Количество баллов за разные задания может различаться в зависимости от их сложности. Все промежуточные оценки (за домашние, контрольную и экзамен) могут быть не целыми и &#039;&#039;не округляются&#039;&#039;. Итоговая оценка округляется по стандартным правилам, оценка вида (k+1/2), где k — целое число округляется вверх.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Правила сдачи заданий ====&lt;br /&gt;
Если вы сдаёте работу позже срока, её оценка умножается на exp(-t / 86400), где t — число секунд, прошедшее с дедлайна. Иными словами, опоздать на пару секунд не страшно, но опоздав на сутки, вы поделите свой результат на e. Сдать после срока можно только один раз, а если вы сдали работу вовремя, досдать после срока какие-либо задачи уже нельзя. Это не касается соревнований: там есть жесткое время окончания соревнования, и после него уже ничего отправить нельзя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Все письменные работы выполняются самостоятельно. Вам запрещено смотреть в чужие решения (в том числе в чужой код), до тех пор, пока вы не сделали и не сдали эту задачу сами. Это касается решений и кода, написанного вашими однокурсниками, написанного предшествующими поколениями или найденного где-либо ещё.  Из этого, в частности, следует, что вам запрещено целенаправленно искать решение вашей задачи в интернете. (Хотя, конечно, вы можете использовать поиск в интернете, чтобы разобраться в том, как работают те или иные инструменты или как сделать конкретное действие, если это действие не является само по себе решением задачи.) Вам также запрещено показывают свои решения другим студентам. При обнаружении плагиата или иных нарушений академической этики оценки за соответствующее домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
При наличии &#039;&#039;уважительной&#039;&#039; причины (предоставляется справка, подтвержденная учебным офисом) вес контрольной работы может быть перенесён на экзамен; также может быть перенесён дедлайн по домашнему заданию (за исключением соревнований).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Теоретические домашние задания можно сдавать в виде Jupyter Notebook (.ipynb; там поддерживаются формулы в LaTeX), в виде отдельных PDF-документов, набранных в LaTeX или с помощью любого другого инструмента, поддерживающего вёрстку формул, либо в виде аккуратного скана аккуратно написанного от руки решения, также в формате PDF. В случае, если решение написано неаккуратно с точки зрения проверяющего, работа может получить штраф в 5% от оценки, либо, если работа вызывает существенные трудности для чтения, отправлена на доработку без продления срока сдачи.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Новости курса ==&lt;br /&gt;
[https://t.me/joinchat/TdD3SkCWxQdMTZLi Телеграм канал с объявлениями]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Лекции ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14 января  || Введение в ml, постановки задач, виды данных || [https://www.youtube.com/watch?v=COQFOm2tzTE&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=2 видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21 января || Статистическая теория принятия решений || [https://www.youtube.com/watch?v=N79imD4BVZM видео]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28 января || Шум, смещение, разброс || [https://youtu.be/C3P0PPQYsSs видео]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Семинары ==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! № !! Дата !! Название !! Материалы !! Видео&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1 || 14/15 января || Введение в numpy, pandas, matplotlib || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/seminars/sem01_intro.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1XG7P1oMK2bpv7gGPk_mTV39YCyUVOFaj?usp=sharing colab] || [https://www.youtube.com/watch?v=RYvDFiMAdtc&amp;amp;list=PLEwK9wdS5g0pq7ev-iMG9Vw8fWbld87Ic&amp;amp;index=1 семинар Сони Дымченко]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2 || 21/22 января || k-NN || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb github] [https://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem02_knn1/sem02_knn1.ipynb nbviewer] [https://colab.research.google.com/drive/1v5IIKV5JWFbmeGguDClqiF9RPo4wXYvM#scrollTo=RvWMp_5Z3dzd colab]|| [https://youtu.be/P87X5W9KX-8 семинар Сони Дымченко], [https://youtu.be/qp-lEX6DTV4 семинар Ильи Щурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 3 || 28/29 января || k-NN (продолжение) || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem03_knn2/sem03_knn2.ipynb github] || [https://youtu.be/uZYcrP1ulrY семинар Руслана Хайдурова]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 4|| 4/5 февраля || Линейная регрессия, градиентный спуск, R^2 || [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/sem04_linreg/sem04_linreg.ipynb github] [https://colab.research.google.com/drive/1xJP89fMJ_HKu_gc11op5mopKXFefkGnH?usp=sharing colab]|| &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://stackoverflow.com/questions/45622602/how-to-jupyter-notebooks-from-github Как корректно скачать файл с расширением .ipynb с GitHub?]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Домашние задания ==&lt;br /&gt;
Домашние задания сдаются в энитаск (ссылка выше). Инвайт: g1laCLh&lt;br /&gt;
{|class=&#039;wikitable&#039;&lt;br /&gt;
! № !! тема и условие !! тип !! дата выдачи !! дедлайн !! комментарий&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|0&lt;br /&gt;
| Теория вероятностей: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_theor0.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| теоретическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 20.01 23:59:59&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 1&lt;br /&gt;
| Бибилотеки Python: numpy, pandas, matplotlib: [https://github.com/ischurov/math-ml-2021-public/blob/main/homeworks/hw_lab01.ipynb условие]&lt;br /&gt;
| практическое&lt;br /&gt;
| 14.01&lt;br /&gt;
| 24.01 23:59:59&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Полезные материалы ==&lt;br /&gt;
=== Базовые учебники ===&lt;br /&gt;
# Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. [http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html The Elements of Statistical Learning (2nd edition)]. Springer, 2009.&lt;br /&gt;
# Bishop C. M. [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning]. Springer, 2006.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Дополнительная литература ===&lt;br /&gt;
# Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.  Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python, Издательство &amp;quot;ДМК Пресс&amp;quot;, 2018.&lt;br /&gt;
# Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning,  MIT Press, 2016.&lt;br /&gt;
# Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.&lt;br /&gt;
# Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Разные хорошие ссылки ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# [https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/conditional_probability_theory.html Об условных вероятностях].&lt;br /&gt;
# [https://mml-book.github.io Mathematics for Machine Learning] — книга с математическим введением в машинное обучение. Вам могут быть особенно интересно главы про теорию вероятностей.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Svdcvt</name></author>
	</entry>
</feed>