<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 План
Введение
Data processing с Pandas
Построение моделей с Scikit-learn
<hr/>
Data Science 101
<hr/>
1. Скачайте репозиторий
https
Step1:  Pandas
http
Step2:  <hr>
Scikit-Learn
http
Step3:  <hr>
Давайте немного попрактикуемся в использовании Jupyter. Help, doc links
Jupyter блокнот состоит из ячеек, в них вы можете писать как текст, так и код. <br/>
Для того, чтобы выполнить код в ячейке нажмите Shift + Enter.
Step4:  Keyboard Shortcuts
Step5:  В IPython встроенны несколько полезных magic commands, одна из них %time позволяет измерить время выполнения вашего кода.
Step6:  %timeit (%% - multiline) выдает усредненное значение, выполнив в цикле наш код.
Step7:  Также Jupyter позволяет запустить команды системного шелла
Step8:  Выполним созданный файл
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
from IPython.display import IFrame
IFrame('http://jupyter.org/', width='100%', height=350)
Explanation: План
Введение
Data processing с Pandas
Построение моделей с Scikit-learn
<hr/>
Data Science 101
<hr/>
1. Скачайте репозиторий
https://github.com/woters/ds101
2. Или откройте его через binder
http://mybinder.org/repo/woters/ds101
3. Или через nbviewer
http://nbviewer.ipython.org/github/woters/ds101
<hr/>
IPython & Jupyter
http://jupyter.org/
IPython - интерактивный shell для Python. У него очень много достоинств, но основное в том, что вы, как data scientist, имеете возможность очень быстро протестировать свои идеи не создавая новых файлов.
Jupyter блоктон это такая оболочка в форме веб приложение вокруг IPython shell, которая позволяет создавать и расшаривать документы, которые содержат код, графики, визуализации и текст. Jupyter умеет работать не только с Python, а еще с R, Julia, Scala...
End of explanation
from IPython.display import IFrame
IFrame('http://i.giphy.com/12Y8uwQsnpizCw.gif', width='100%', height=350)
from IPython.display import IFrame
IFrame('http://pandas.pydata.org/', width='100%', height=350)
Explanation: Pandas
http://pandas.pydata.org
Библиотека для обработки и анализа данных. Без Pandas никуда. В основном мы будем использовать один объект DataFrame - это что-то вроде многомерного массива с метками строк и столбцов, который в основном содержит разнотипные или отстутствующие данные. Помимо предоставление удобного интерфейса для доступа к данным, в Pandas есть масса мощных функций для операций с данными.
End of explanation
from IPython.display import IFrame
IFrame('http://scikit-learn.org/', width='100%', height=350)
Explanation: <hr>
Scikit-Learn
http://scikit-learn.org/
Существует несколько Python библиотек для Machine Learning. Одна из лучших - Scikit Learn, в ней уже реализованно большое количество оптимизированных ML алгоритмов. Scikit Learn отличается чистым кодом, понятным API и полной документацией.
End of explanation
print('hello')
list(range(10))
Explanation: <hr>
Давайте немного попрактикуемся в использовании Jupyter. Help, doc links
Jupyter блокнот состоит из ячеек, в них вы можете писать как текст, так и код. <br/>
Для того, чтобы выполнить код в ячейке нажмите Shift + Enter.
End of explanation
list?
Explanation: Keyboard Shortcuts: 
- shift/alt + enter 
- tab
- esc 
- a(bove) 
- b(elow)
- Y - to code
- M - to markdown
<br/><br/> 
Если вы не знаете, как использовать ту, или иную функцию, добавьте в конце функции знак вопроса и вы получите документацию по ней.
End of explanation
%time _ = [i for i in range(1000)]
Explanation: В IPython встроенны несколько полезных magic commands, одна из них %time позволяет измерить время выполнения вашего кода.
End of explanation
%%timeit 
_ = list(range(200))
Explanation: %timeit (%% - multiline) выдает усредненное значение, выполнив в цикле наш код.
End of explanation
! echo "print('wasup!')" > my.py 
! ls
Explanation: Также Jupyter позволяет запустить команды системного шелла:
End of explanation
%run my.py
Explanation: Выполним созданный файл
End of explanation
<END_TASK>