Частотный анализ числовых и текстовых данных. Учебное пособие

Мы будем выполнять работу в облачной среде Google Colab, но программу можно также использовать (с небольшими доработками) и в других средах. Основное преимущество Colab – это возможность приступить к работе, не занимаясь установкой программного обеспечения. Требования к компьютеру минимальные: наличие браузера и подключения к интернету.

1. Начало работы

1.1. Результаты и защита

Здесь мы обсудим первые шаги и основные моменты, касающиеся выполнения работы. В данной работе мы проводим обучение в режиме мастер-класса, когда студенты повторяют действия специалиста – «мастера своего дела».

В данном выражении слово «класс» означает «занятия на выбранную тему». Это выражение позаимствовано из английского. Фактически, это английское выражение master class, записанное русскими буквами, а вовсе не перевод.

Программа на Python уже готова, её можно просмотреть, скачать и запустить. Мы обсуждаем её по частям, которые называются ячейками. Студентам нужно с этой программой ознакомиться и «поиграться», меняя некоторые параметры.

В конечном счёте нужно достичь некоторого понимания и способности использовать и модифицировать эту готовую программу.

Поэтому в тексте даются пояснения и несложные задания. Во время защиты студент демонстрирует понимание материала и способность осмысленно использовать готовые команды и конструкции языка.

За счет такого подхода можно быстро войти в курс дела и сделать первые шаги в аналитике данных на Питоне.

Задание. Просмотрите в Википедии статью Мастер-класс.

1.2. Работа и отчет

Будем выполнять работу в облачном блокноте Jupyter Notebook в среде Google Colab.

https://colab.research.google.com/ (https://colab.research.google.com/)

Для работы понадобится подключение к интернет и учетная запись Google. Наш блокнот одновременно является инструментом для анализа данных и отчетом, в котором мы «документируем» все наши действия – шаг за шагом.

Для работы на локальном компьютере можно использовать бесплатную среду Anaconda с аналогичными возможностями.

https://www.anaconda.com/ (https://www.anaconda.com/)

Еще один вариант – это запуск на локальном компьютере контейнера с Anaconda и работа с ним через браузер.

1.3. Создание блокнота

При открытии страницы Colab выбираем создание нового блокнота: New Notebook. Задаём ему информативное название.

Блокнот состоит из ячеек, которые могут содержать программный код – Code — или текст – Text.