forked from VIVALDI142857/DataScience-Ekaterina
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
hw.txt
178 lines (156 loc) · 11.7 KB
/
hw.txt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
Если что - пиши в чат, всегда поможем, добро пожаловать в команду SENATOROV TEAM!
выполненные задания переносим в Архив(внизу файла)
==================================
VSCODE(установить плагины):
==================================
Git:
4)https://t.me/c/1937296927/3602/5714 (опционально)
==================================
Python:
1) https://t.me/c/1937296927/1/16676 прочитать только 85-95стр и перейти к пункту 2, ПОСЛЕ ТОГО как пройдёте в пункте 2 тему "функции" в книге "python это просто", можете вернуться к пункту 1 и делать 2 книги параллельно,
ВНИМАНИЕ! остальные страницы( c 1 по 286) конспектируем ТЕЗИСНО в:
(Python/clean-code/номер_главы_название_главы.ipynb / example: сhapter_1_error_processing.ipynb)
1.1) визуализатор python https://pythontutor.com/ (применяем начиная с циклов или функций, чтобы понимать как работает интерпритатор)
2) !!! ВНИМАНИЕ пушим дополнительно на kaggle книгу питон это просто https://www.kaggle.com/, инструкция https://t.me/c/1937296927/1111/22333
https://t.me/c/1937296927/1/20759 - python это просто, (скипаем главы 7,9,10,14, когда пройдёте всю книгу вернитесь к 9 главе.
начиная с 233 страницы, я буду проводить уроки по теорверу в питоне), практические задания в 1 главе 1.5.3 (пункты 1-5 используем псевдокод),
переписываем ВСЮ КНИГУ в файлы разбитые на главы в Python/made-easy/, ДОЛЖНО БЫТЬ КАК ЗДЕСЬ(https://github.com/nilabhnishchhal/Python-Made-Easy),
используем статическую типизация/mypy при создании переменных(https://mypy.readthedocs.io/en/stable/cheat_sheet_py3.html#variables)
в конце каждой главы ОБЯЗАТЕЛЬНО отвечаем на вопросы(подглядеть ответы можно на 409стр),
ответы на вопросы вставляем в маркдаун,
туда же вставляем картинки, их можно рисовать в пейнте,когда дойдёте до стр 227-245, обязательно сначала,
переписываем код из первых шести видео(https://t.me/c/1937296927/1/12260 )сюда Python/oop.ipynb,
доп материал по ооп - https://t.me/c/1937296927/1/14973 и https://www.dmitrymakarov.ru/python/oop-12/
!!! ВНИМАНИЕ пушим дополнительно на kaggle книгу питон это просто https://www.kaggle.com/, инструкция https://t.me/c/1937296927/1111/22333
2.2) Руководство Markdown https://t.me/c/1937296927/832/19307, https://github.com/adam-p/markdown-here/wiki/Markdown-Cheatsheet
2.3) Сайт для создания блок схем, понадобится для ответов на вопросы из книги в пункте 2 https://programforyou.ru/block-diagram-redactor
3)Практический курс по питону https://stepik.org/course/63085/promo(опционально)
=================================
Аналитика данных на pandas:
https://edu.sirius.online/#/course/1750 (проходи если открыт)
1) https://stepik.org/course/74457/syllabus
2) https://stepik.org/course/3356/syllabus начать с секции (6. Неделя 2 - Векторы, Матрицы)
3) https://www.kaggle.com/learn/pandas
4) https://www.freecodecamp.org/learn/data-analysis-with-python/
5) https://stepik.org/course/4852/syllabus (только введение)
ПРАКТИКА В PANDAS: https://leetcode.com/problemset/pandas/?sorting=W3sic29ydE9yZGVyIjoiQVNDRU5ESU5HIiwib3JkZXJCeSI6IkRJRkZJQ1VMVFkifV0%3D
1 задача в день
https://leetcode.com/studyplan/introduction-to-pandas/
когда закончишь начни
https://leetcode.com/studyplan/30-days-of-pandas/
==================================
Data Cleaning(Regex):
1)https://leetcode.com/tag/string-matching/ выполнить изи и попробуй мидл
2) получить сертификат: https://stepik.org/course/49442
2.1) https://www.datacamp.com/tutorial/data-preparation-with-pandas
2.2) https://www.w3schools.com/python/pandas/pandas_cleaning_wrong_data.asp
3)https://machinelearningtutorials.org/tutorial-using-pandas-with-regular-expressions-regex/ повторить в ноутбуке
4)https://kanoki.org/2019/11/12/how-to-use-regex-in-pandas/ повторить в ноутбуке
5)https://www.geeksforgeeks.org/replace-values-in-pandas-dataframe-using-regex/ повторить в ноутбуке
6)https://www.kaggle.com/learn/data-cleaning
7)https://www.dataquest.io/blog/regular-expressions-data-scientists/ повторить в ноутбуке
==================================
Data Visual:
1) https://www.kaggle.com/learn/data-visualization
2) https://www.kaggle.com/code/prashant111/matplotlib-tutorial-for-beginners
3) https://www.kaggle.com/code/kanncaa1/seaborn-tutorial-for-beginners
4) https://www.kaggle.com/code/kanncaa1/plotly-tutorial-for-beginners (опционально)
5) https://t.me/c/1937296927/832/14284 (rus) прочитать
6) Tableau https://stepik.org/course/56280/syllabus
==================================
SQL:
1) https://karpov.courses/simulator-sql
2)https://sql-ex.ru/register.php?Lang=0
2.1 https://sql-ex.ru/learn_exercises.php
(ответы http://sql-tutorial.ru/ru/book_exercise_1.html
схема БД http://sql-tutorial.ru/ru/book_computers_database.html)
3) https://www.kaggle.com/learn/intro-to-sql
4) https://www.kaggle.com/learn/advanced-sql
5) https://stepik.org/course/63054/syllabus
6) https://stepik.org/course/3203/syllabus
7) https://sql-academy.org/ru/trainer/tasks/1
==================================
Практика:
1) /c/1937296927/ прочитать
1.1) https://t.me/c/1937296927/832/13290 прочитать
1.3) https://education.yandex.ru/handbook/data-analysis
2) https://t.me/c/1937296927/832/16118, берём отсюда ссылки на kaggle и проводим EDA анализ.
3)contecst по аналитике(опционально)
https://contest.yandex.ru/contest/28416/enter
4)A/B(справочник):
https://education.yandex.ru/journal/kak-provesti-a-b-testirovanie-6-prostykh-shagov
==================================
Algorithms(опционально):
1)https://yandex.ru/yaintern/algorithm-training
2)https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/449890/
Алгоритмы (выполнить):
1)https://codeforces.com/problemset/problem/4/A
2)https://leetcode.com/problems/palindrome-number/
3)переписать в тетрадь
https://t.me/SenatorovBootcamp/766/8001 выписать 55стр до 70
1 задача в день(всего 30 задач):
https://codeforces.com/problemset?order=BY_RATING_ASC&tags=math
копируешь с каждой странице по 1 решению:
первая страница https://codeforces.com/problemset/status/4/problem/A
середина https://codeforces.com/problemset/status/4/problem/A/page/600?order=BY_PROGRAM_LENGTH_ASC
последняя https://codeforces.com/problemset/status/4/problem/A/page/1356?order=BY_PROGRAM_LENGTH_ASC
и вставляешь себе в алгоритмы Algorithms\codeforces.ipynb, потом проводишь разбор кода
и так дальше по другим задачам.
Computer Science:
1) компьютер сайнс пройти курс https://learn.epam.com/detailsPage?id=07464fe7-306f-4aa2-abdb-fb81ba509124
2) посмотреть видео https://www.youtube.com/watch?v=Wh22_O8jXVQ&list=PLIJLLSrXDPojDGKW0WZ7sU0eO3nyn0oDc
==================================
Math(school):
1) пройти все разделы которые непонятны https://mathter.pro/pesochnica/index.html (фото конспекта скинуть в папку math/school_math/, в формате pdf)
2) экспресс курс по школьной математике, 2 лучших учебника \Math\school_theory
==================================
Calculus:
Теория(книга - для хардкорщиков):
https://vk.com/doc297168001_651784102
Практика:
1*) https://www.lektorium.tv/matematicheskij-analiz (прочитать весь "Список теоретических материалов"(под видео) и выписать в тетрадь все ПРИМЕРЫ И РЕШЕНИЯ), пройти ДО дифуров!
конспект сохраняешь в \Math\calculus\lektorium\topic_name.pdf topic_name - название темы
1.1) доп курс выполнять параллельно с 1 https://edu.sirius.online/#/course/1788
При выполнении 1*) обязательно опираться на эти 2 плейлиста:
Теория+практика видео: https://www.youtube.com/watch?v=zkTFyZVav-s&list=PLGtfmJuN1mTD2ND-zeBWHv3ACO5J0G9DR
Теория+практика видео: https://www.youtube.com/watch?v=ZAiDxlBCW28&list=PLCx14LDfH033RANLVFVAdFIxFHhy1VXHr
2) На каждую тему из 1*) переписать минимум по 3 решения из Math\calculus\theory\Anti-Demidovich (Lyashko I.I., i dr.). Tom 1.pdf
3) переписать все примеры отсюда \Math\calculus\theory\Пределы_решения
Свой конспект сохранить в каждой папке limit.pdf
УРА, РУКУ МЫ НАБИЛИ ПОРА ПРАКТИКОВАТЬСЯ:
Итоговый контроль:
1) скачать https://t.me/c/1937296927/888/11888
1.1 Изучить критерий Коши, на 28 странице(задачник)
1.2 выполнить 5.231 - 5.245 в тетради,
1.3 конспект загрузить в \Math\calculus\5.231_5.245\limit.pdf
1.4 так же сделай первые 3 примера из конспекта в sympy https://t.me/c/1937296927/13078
сохраняешь в \Math\calculus\5.231_5.245\sympy.ipynb
2) выполнить только чётные 5.272-5.286
конспект загрузить в \Math\calculus\5.272-5.286\limit.pdf
3) Выполнить только чётные 5.288-5.333
конспект загрузить в \Math\calculus\5.288-5.333\limit.pdf
4) Начать читать 35стр непрерывность функции
Понимать и знать итоговые темы отсюда \Math\calculus\theory\Экзаменационный контроль
==================================
==================================
Архив:
VSCODE(установить плагины):
1)ms-python.pylint
2)ms-python.flake8
3)ms-python.mypy-type-checker
4)matangover.mypy
5)ms-pyright.pyright
6)ms-python.black-formatter
7)njpwerner.autodocstring
8)njqdev.vscode-python-typehint
9)KevinRose.vsc-python-indent
10)mintlify.document
11)streetsidesoftware.code-spell-checker
12)eamodio.gitlens
13)ms-vsliveshare.vsliveshare
Git:
1)подписаться на коллег https://github.com/orgs/SENATOROVAI/teams/senatorov-team
2)оформить гитхаб https://www.youtube.com/watch?v=pm17VwdJ6UI
3)выбор шаблона https://github.com/abhisheknaiidu/awesome-github-profile-readme
Python:
Если что - пиши в чат, всегда поможем, добро пожаловать в команду SENATOROV TEAM!