Индексная страница лекций семестра 3 «Научный стек и экосистема»: NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn, SciPy и основы NLP. Презентации открываются прямо в браузере (листаются стрелками ←/→ и кнопками внизу справа).
Модуль 1. NumPy
векторизация, broadcasting, линейная алгебра · недели 1–3
- Неделя 1 Введение в NumPy. Jupyter Notebook Зачем NumPy · ndarray и dtype · создание массивов · векторизация vs циклы · Jupyter → открыть презентацию
- Неделя 2 Индексация, broadcasting, ufuncs view и копия · fancy indexing · boolean masking · правила broadcasting · универсальные функции · агрегации с осью → открыть презентацию
- Неделя 3 Линейная алгебра и случайные числа Матричные операции · solve · SVD и сжатие · воспроизводимые случайные числа · Монте-Карло → открыть презентацию
Модуль 2. Pandas
Series, DataFrame, очистка и агрегация данных · недели 4–6
- Неделя 4 Series и DataFrame. Введение в Pandas Зачем Pandas · Series vs ndarray · DataFrame · загрузка CSV · первичный EDA · loc/iloc и фильтры → открыть презентацию
- Неделя 5 Очистка данных Пропуски · дубликаты · типы · .str · map/apply · выбросы → открыть презентацию
- Неделя 6 Группировка и агрегация groupby · agg · pivot_table · crosstab · merge/join/concat · cut/qcut → открыть презентацию
Модуль 3. Визуализация, SciPy, Regex, NLP
честные графики, численные расчёты, текст · недели 7–9
- Неделя 7 Matplotlib и Seaborn: честные графики Объектная модель Figure/Axes · виды графиков · subplots · подписи · сохранение · Seaborn: heatmap/pairplot · честная визуализация → открыть презентацию
- Неделя 8 SciPy: численные расчёты и честная визуализация quad · odeint/solve_ivp · minimize · curve_fit · interp1d · scipy.stats · принципы честной визуализации → открыть презентацию
- Неделя 9 Regex advanced и основы NLP Группы и named groups · lookahead/lookbehind · флаги · жадность · токенизация · стемминг vs лемматизация · Bag-of-Words · TF-IDF → открыть презентацию