Курс по программированию на python на экономическом факультете МГУ
- Что такое Python?
- Где сегодня используется Python?
- Как Python выполняет программы? -> Интерпретатор
- Среда разработки
- Математические операции
- Основные типы данных
- Ввод, вывод
- Переменные, ссылочная модель
- Оператор, операнд, выражение
- Порядок выполнения выражения, порядок вычисления
- Переменные, основные типы данных (число, строка, список, кортеж, None)
- Перевод из одного типа данных в другой
- Операции над числами
- Операции над списками (индексация)
- Операции над строками
- Функции (быстрое введение)
- Еще раз акцентировать внимание на пройденном (различать группы понятий (переменная и функция — это в одну корзину, тип данных в другую, операторы в третью))
- Что такое класс, объект, экземпляр класса
- Что такое методы, атрибуты, как к ним обращаться
- Получение информации об объекте
- Как читать и понимать код?
- Словарь
- Операции над словарем
- Файлы, кодировки
- Основные форматы файлов (txt, csv, json)
- Еще раз о функциях, лямбда функции
- Модули, скачивание модулей, подключение модулей
- Условия, булевый тип данных
- Цикл
- Map, filter, reduce
- Генераторы. Зачем они нужны?
- List comprehension
- Введение в алгоритмы
- Продолжение введение в алгоритмы
- PEP8, принципы написания хорошего кода, linters
- Документация, умение искать информацию
- Обработка ошибок, traceback
- Процесс разработки и написания кода
- Что такое github?
- Загрузка данных из различных источников
- Класс DataFrame
- Индексация по таблице
- Условия для фильтрации данных таблицы
- NaN значения
- Apply
- Объединение таблиц
- Join выражения
- Группировка данных
- Регулярные выражения
- Класс Array
- Основные методы и атрибуты класса Array
- Рандомизация, что такое случайные числа и откуда они берутся
- numpy.random
- scipy
- Scatterplot
- Форматирование фигуры (оси, точки данных, линии, легенда)
- Гистограмма
- Аннотации
- pyplot.figure
- subplots
- Примеры других библиотек визуализации (парадигма plotly)
- Что такое линейная регрессия?
- Построение линейной регрессии вручную
- Визуализация решения
- Знакомство с библиотекой scikit-learn, архитектура модели
- Класс LinearRegression
- Полиномиальная регрессия
- Как устроен интернет?
- Запросы на сервер, обработка запросов на сервере
- Фронтэнд, бэкэнд
- Библиотека requests, получение ответа от сервера
- Что такое парсинг данных? Parsing html страницы c помощью beautifulsoup4
- Основные методы и атрибуты класса BeautifulSoup
- Особенности скрапинга страниц c javascript
- Фреймворк Selenium
- Проблемы web-scraping со стороны клиента/со стороны сервера