<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="ru">
	<id>https://wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94</id>
	<title>Python для сбора и анализа данных КНАД - История изменений</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wikicshse.ru/index.php?title=Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94&amp;action=history"/>
	<updated>2026-06-06T13:31:53Z</updated>
	<subtitle>История изменений этой страницы в вики</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.45.3</generator>
	<entry>
		<id>https://wikicshse.ru/index.php?title=Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94&amp;diff=615&amp;oldid=prev</id>
		<title>imported&gt;Mednik: Откат правок Seosky (обсуждение) к версии Serggor</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wikicshse.ru/index.php?title=Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94&amp;diff=615&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2022-08-26T10:36:31Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Откат правок &lt;a href=&quot;/%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/Seosky&quot; title=&quot;Служебная:Вклад/Seosky&quot;&gt;Seosky&lt;/a&gt; (&lt;a href=&quot;/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0:Seosky&amp;amp;action=edit&amp;amp;redlink=1&quot; class=&quot;new&quot; title=&quot;Обсуждение участника:Seosky (страница не существует)&quot;&gt;обсуждение&lt;/a&gt;) к версии &lt;a href=&quot;/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Serggor&amp;amp;action=edit&amp;amp;redlink=1&quot; class=&quot;new&quot; title=&quot;Участник:Serggor (страница не существует)&quot;&gt;Serggor&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Новая страница&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Преподаватели:&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;  [https://www.hse.ru/org/persons/307352167 С.С. Горшков] [https://www.hse.ru/staff/gordenko М.К. Горденко] [https://istina.msu.ru/workers/361827403/ И.В. Иванов]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://t.me/+4tfRFJovFHZiOGMy телеграм-чат]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0oyrXHqe2FiyOHgX4tVFGcd Записи]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Лекции==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Четверг 9:30 – 10:50, [https://zoom.us/j/91089289265?pwd=QXhjcDVtWGMrSkNtN1BMWFNHclB4UT09 zoom]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
1. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;13 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Модуль numpy. Основные операции для работы с numpy.array. [https://docs.google.com/presentation/d/1GftHqEgq6HT30LDqeteEuPQos3gamPQN8IqZiymnHd0/edit?usp=sharing презентация] [https://colab.research.google.com/drive/1ji_2UDhQFlvq6sDUm6XObR8IGg-KCCM9?usp=sharing colab] [https://forms.gle/QsocrP7nnKuKsSak6 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
2.  &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;20 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Модуль pandas. [https://colab.research.google.com/drive/1nd2r3t85U2jGrdms4z0WJ2UPW1G-YsPE?usp=sharing pandas1], [https://colab.research.google.com/drive/1RkmTX9RqT-qtdMMlUY_nBrPB_UO7ehU5?usp=sharing pandas2] [https://forms.gle/j8ZiGuC4GeV75Tmu8 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
3. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;27 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Вопросы производительности. GIL. Работа в Pandas с несколькими таблицами [https://docs.google.com/presentation/d/1y6O6oh1QlT1kJFPQxM8Kn8xyrnl8_Q1SwCin15ZnkAg/edit?usp=sharing презентация] [https://forms.gle/PDuWh2xDUhbtW3799 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
4. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;3 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Визуализация данных в Python [https://colab.research.google.com/drive/1RpHTrG6KYo26af8OoIRHrcnJcsOcWGMT?usp=sharing matplotlib1] [https://colab.research.google.com/drive/1ozGNbCPTJ23wE9gXWVswT7ikCK73JJjL?usp=sharing matplotlib2]  [https://colab.research.google.com/drive/1rMBLCIIJLPCD9mLKSXgmnaYj33dxuoQt?usp=sharing pandas_plot] [https://colab.research.google.com/drive/1rcr8nLmpKjCxK8MtzLrYld4u4Vr2RoNY?usp=sharing plotly] [https://colab.research.google.com/drive/1X6PA89UHuz4n4zGamIqAu0orESROcoI4?usp=sharing seaborn]  [https://forms.gle/PDuWh2xDUhbtW3799 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
5. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;10 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Представление о реляционных базах данных. Основы языка SQL. Работа с таблицами в MySQL. [https://docs.google.com/presentation/d/1YdAPe58zXrmniRbPnE3jRvXcxAgkDpVMouAi5CpVqV4/edit?usp=sharing презентация] [https://www.asozykin.ru/courses/sql источник вдохновения] [https://disk.yandex.ru/d/lKQKrdef4sDzIg скрипт для создания БД для MySQL с лекции] [https://forms.gle/PDuWh2xDUhbtW3799 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
6. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;17 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Общее представление о MapReduce задачах, экосистеме Hadoop, HDFS [https://docs.google.com/presentation/d/1pDJ4nzHIpkUQo1e5AxMc6tZLV6Ut-0KCxGneuyUs9FQ/edit?usp=sharing презентация] [https://forms.gle/PDuWh2xDUhbtW3799 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
7. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;24 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Spark [https://www.slideshare.net/Technopark/lecture-12-48215750 презентация техносферы] [https://forms.gle/PDuWh2xDUhbtW3799 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
8. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;10 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Flask [https://docs.google.com/presentation/d/1_AP06H8eUxkeSILB6obSUNdr8El9iv_kmAi7y4OxLEs/edit?usp=sharing презентация] [https://disk.yandex.ru/d/5eAXYYwYzPLVwQ код (post, posts – уже семинар, upd: post-edit, post-delete)] [https://forms.gle/PDuWh2xDUhbtW3799 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
9. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;14 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Docker. [https://docs.google.com/presentation/d/13J1XPo18P2LBq_1WNuUgKUBQVvTAQosKZYpa6gsvYKk/edit#slide=id.p1 презентация] [https://forms.gle/PDuWh2xDUhbtW3799 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
10. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;21 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Kubernetes [https://disk.yandex.ru/i/n9bcudWg6RMT_g презентация] [https://forms.gle/PDuWh2xDUhbtW3799 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Семинары==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
БКНАД211: Четверг 11:10 – 12:30, [https://zoom.us/j/93939699889?pwd=OThPSUtkeVRQT3ZjQmR1ZGJibWtkUT09 zoom]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
БКНАД212: Пятница 11:10 – 12:30, [https://zoom.us/j/94304998561?pwd=c04vQksxR21pakxnbjFDWmc2NnlNdz09 zoom]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
1. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;13/14 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Решение задач на numpy. [https://colab.research.google.com/drive/155WuSxzImI0rAEZyj3_BLjCfE__n1ya7?usp=sharing colab211] [https://forms.gle/LLZY2P2XfcUMHnex9 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
2. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;20/21 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Решение задач на pandas.Series [https://colab.research.google.com/drive/1Xw1EctrkMbr60YMBc6nhY1Z67vLKxeUQ?usp=sharing pandas1-211], [https://replit.com/join/kknugpyvqj-sierghieigorshk repl_invite-211] [https://forms.gle/u4KjWdPfSzb7bnFL9 обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
3. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;27/28 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; [https://colab.research.google.com/drive/1T1njeWLQfkViLrF27G-JYS7ebkwxGioX?usp=sharing magic в jupyter]. Решение задач на применение функций к датафреймам, работу с несколькими датафреймами. Сравнение производительности операций [https://colab.research.google.com/drive/117i2k1t5dKt0plS7GEpnJEtA43ie05kx?usp=sharing задачи] [https://replit.com/join/vwxgnwcdre-sierghieigorshk repl-invite211 ] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
4. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;3/4 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Практика построения визуализаций с помощью matplotlib и plotly [https://colab.research.google.com/drive/1XL-pkSCZ1lJ8lCxF2aBRGYQtiJlySUfl?usp=sharing visualization] [https://replit.com/join/vwxgnwcdre-sierghieigorshk repl-invite211 (с 3 семинара)] [https://colab.research.google.com/drive/1CEgSMfYSNyXDDxictr7ODtpl3HFNhT1Y?usp=sharing решения] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
5. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;10/11 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Практика работы с SQL [https://disk.yandex.ru/d/LIuVS63qDlFYow архив с заданием], [https://www.coursera.org/learn/python-for-web/programming/L7SA9/praktichieskoie-zadaniie-po-mysql/instructions источник архива (если авторские права, все дела)] [https://paiza.io/en/languages/mysql online editor] [https://replit.com/join/uegrfmfcoi-sierghieigorshk repl with SQLite version &amp;amp; some solutions] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
6. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;17/18 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Решение задач на MapReduce с использованием python-библиотеки mrjob [https://docs.google.com/presentation/d/1pDJ4nzHIpkUQo1e5AxMc6tZLV6Ut-0KCxGneuyUs9FQ/edit#slide=id.g115aabdacb8_0_166 tasks] [https://disk.yandex.ru/d/2a1VxyxscTJZRg code] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
7. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;24/25 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Решение задач на pySpark [https://towardsdatascience.com/six-spark-exercises-to-rule-them-all-242445b24565 tasks] [https://colab.research.google.com/drive/1MbboO_wp1dD2gunn0CF_IdJeQRZxnoHx?usp=sharing colab] [https://www.bigdataschool.ru/blog/what-to-use-in-spark-rdd-vs-dataframe-vs-dataset.html Сравнение RDD и DataFrame] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
8. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;10/11 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Написание приложения на flask. Написать интернет магазин телефонов, с представлением товаров на странице в виде иконок и подробной карточкой для каждого товара. Достаточно 5-10 объявлений с картинками [https://stackoverflow.com/questions/55713664/sqlalchemy-best-way-to-define-repr-for-large-tables зачем нужен repr] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
9. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;14/16 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Написание Docker-файла к flask-приложению. [https://github.com/lvthillo/python-flask-docker простейшее приложение на flask] [https://disk.yandex.ru/d/-rVMz4XxpsPgAQ файлы docker] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
10. &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;21/23 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Практика Kubernetes [https://colab.research.google.com/drive/1QEG0YPX_bxb-1PVPHw1huGbFyBqcdu-n?usp=sharing команды] [https://forms.gle/rzcVHqdKq8Pa5QAWA обратная связь]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Домашнее задание==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Сдача задач проводится в [http://anytask.org/ anytask], инвайты в закреплённом сообщении телеграм чата. Максимум за одно дз – 10 баллов, по решению проверяющего могут быть добавлены бонусные баллы за изящные решения. Указанный в anytask максимальный балл – чисто формальное ограничение, оно больше, чем наш максимум, ибо в него входят бонусные баллы. ДЗ 3 разделено на две части, максимум за каждую часть без учета бонусов – 4 и 6 соответственно.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ваше задание может быть проверено и возвращено на доработку, если оно сдано заранее, хотя бы за двое суток до дедлайна, во всех остальных случаях на усмотрение преподавателя.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
1. [https://colab.research.google.com/drive/1xG9SKOsXwq0wFW5NBtnSw1B8odFcAU0y?usp=sharing numpy]. Дедлайн 23.01.2022 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
2. [https://colab.research.google.com/drive/1CWFPDleJQdv_eG_yRYXBOs9Aj7-osVAG?usp=sharing pandas]. Дедлайн 30.01.2022 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
3. [https://colab.research.google.com/drive/1Y0L_dyTWsNpby35OfzDYBLWIN7vxy_sw?usp=sharing join]. Дедлайн 10.02.2022 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
5. [https://colab.research.google.com/drive/1dKV1Y4iYIJtM83vfA9tAU9ctKzGDF0To?usp=sharing visualization]. Дедлайн 18.02.2022 20:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
4. [https://disk.yandex.ru/d/xSr8HPeOiHfxCg sql]. Дедлайн 01.03.2022 01:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
6. [https://disk.yandex.ru/d/u4EFgCJbIq8nUA docker]. Дедлайн 26.03.2022 23:59. Максимум без учёта бонусов – 10 баллов&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
ПРОЕКТ [бонус]. Написать на flask интернет магазин телефонов с использованием базы данных, с представлением товаров на странице в виде иконок и подробной карточкой для каждого товара (по образу и подобию лекции). Подумайте, какие характеристики товара нужно указывать. За корректную красивую реализацию с подходящим шаблоном и набором действий максимум можно получить 7 баллов. Реализуйте функционал сравнения телефонов, при этом чтобы было понятно, значение характеристики какого телефона лучше – максимум 3 балла. Проверьте, что если сузить окно браузера, то всё будет работать и сравнение не разъедется. В качестве данных достаточно 5-10 объявлений с картинками. Дедлайн 20.03.2022 23:59. Итого максимум без учёта бонусов – 10 баллов&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Рекомендуемая основная литература==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
1. [https://www.coursera.org/learn/python-for-data-science Python для анализа данных – курс от МФТИ и Mail.Ru Group]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
2. [https://stepik.org/course/150/syllabus Hadoop. Система для обработки больших объемов данных]  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
3. [https://www.asozykin.ru/courses/sql Основы SQL – курс Андрея Созыкина]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
4. [https://habr.com/ru/company/vk/blog/258045/ Курс Техносферы Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
5. https://numpy.org/, https://pandas.pydata.org/, https://matplotlib.org/&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Рекомендуемая дополнительная литература==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
1. https://mrjob.readthedocs.io/en/latest/ 			&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
2. Devpractice Team. Python. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
3. https://vk.com/itcookies/python&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
4. [https://towardsdatascience.com/apply-function-to-pandas-dataframe-rows-76df74165ee4 О функции apply в pandas]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>imported&gt;Mednik</name></author>
	</entry>
</feed>