Напоминаем о восьмом занятии на курсе по программированию на Python и математике для анализа данных с Анной Чувилиной.

Ждем всех на лекции «Функции в Python и основы ООП, исключения» сегодня в 19:00 (мск) по ссылке на трансляцию.

По техническим причинам анонсируем публикацию седьмого занятия на тему «Структуры данных в Python, работа с файлами, библиотеки» (семинар) с задержкой.

В вашем личном кабинете Canvas в разделе «Модули» доступны:
— запись занятия №7
— презентация и ссылка на Colab.

Домашнее задание опубликуем позже и сообщим в следующем объявлении.


Актуальное расписание доступно в календаре Canvas и по ссылке.

Q&A

Друзья, мы видим большое количество вопросов по домашним заданиям: ниже ответы на частые вопросы.

1) Куда отправлять ссылку на выполненное задание в Colab?

Cсылку на Colab после выполнения заданий отправлять никуда не нужно. Мы принимаем только выполненные тесты в Canvas для самопроверки логики решения (баллы за тест отображаются сразу же).

2) Когда дедлайн по отправке д/з №3?

Дедлайн д/з №3: 18 сентября 23:59 (мск)

3) Имеет ли смысл отправлять выполненное д/з, если не успеваешь к дедлайну или не справляешься?

Да: лучше попытаться и выполнить д/з в своем темпе, чем не пытаться вовсе.
Мы создали дубликаты завершенных домашних заданий так, чтобы можно было выполнять их без привязки к дедлайну в любое время. Попыток для выполнения все так же — 3 раза.

4) У меня возникают разные вопросы по задачам — к кому обратиться?

К хелперам в Discord-комьюнити: мы раздали роль helpers тем, кто готов помогать начинающим с нуля. В чатах хелперы отображаются красным цветом и уже помогают другим студентам. Создание мини-групп для желающих пока что в процессе.

Если вы недавно подключились с курсу, пожалуйста прочитайте эту инструкцию по подключению:

1. Доступ к LMS в Canvas: https://canvas.instructure.com/enroll/AARNRN

Необходимо перейти по ссылке выше, ввести адрес электронной почты и завершить процесс на странице-подтверждении о регистрации на курсе.

Кроме того, можно зарегистрироваться на Canvas по ссылке:
https://canvas.instructure.com/register и использовать следующий код присоединения к интенсиву: AARNRN

Чтобы получать уведомления о занятиях, домашних заданиях и быть в курсе событий, вам необходимо:

2. Получить доступ к Discord-каналу.

—Вступить в Discord-сервер

—Вступить в канал интенсива #python-и-математика-интенсив по ссылке

3. Вступить тг-канал по ссылке: https://t.me/pythonmathaug22

Чтобы не пропускать занятия, добавьте календарь занятий в свой по инструкции

Если после ознакомления со всеми пунктами в письме у вас остались вопросы, обращайтесь в наши чаты или на support@maths-h.com.

Также не забудьте заново перечитать страницу курса, где у нас также есть FAQ.

Команда Mathshub

можно отписаться от уведомлений, но не рекомендуется, так как будут приходить важные сообщения по организации интенсива