Кто читает:: Базовая кафедра Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Сластников Сергей Александрович

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс «Анализ данных с использованием Python» имеет целью обучить студентов не только работе в Python, но и основам программирования вообще, поскольку наиболее базовые принципы являются схожими почти во всех языках программированияю При решении ряда задач исследователи часто сталкиваются с необходимостью работать с большими массивами данных. Характер данных может быть очень разным: последовательности нуклеиновых кислот (ДНК, РНК), аминокислот (белки). Для того чтобы эффективно работать с разными типами данных, необходимо знать основы программирования, так как именно навыки программирования позволяют автоматически собирать необходимую информацию за достаточно быстрое время. В качестве языка программирования в данном курсе используется Python. Язык Python на данный момент является очень популярным, в том числе в исследованиях в рамках естественных наук. Дисциплина подразделяется на два блока. Первый блок посвящен основам программирования и включает необходимые для дальнейшей работы в Python темы: переменные и типы данных, списки и кортежи, множества, словари, условные конструкции, циклы и функции. Второй блок посвящен решению прикладных задач в Python и включает темы, связанные со сбором и анализом данных: выгрузка данных с сайтов, парсинг веб-страниц, работа с таблицами, визуализация и разведывательный анализ данных, а также эффективная работа с текстом, поскольку именно с таким форматом данных студентам придется работать больше всего в дальнейшем, и использования машинного обучения. Базовые навыки программирования позволят работать с биологическими данными различного уровня и размеров эффективнее и уже сегодня являются достаточно востребованными навыками у специалистов естественнонаучного профиля.

Цель освоения дисциплины

Овладение навыками программирования на языке Python
Овладение методами сбора и обработки данных для решения задач анализа биологических последовательностей и биологической статистики

Планируемые результаты обучения

Знает этапы предварительной обработки текста и умеет реализовывать их на практике
Умеет выполнять операции с массивами NumPy
Знает особенности изменяемых и неизменяемых типов данных; умеет создавать разные структуры данных
Умеет выполнять базовые операции с табличными данными средствами Python
Умеет загружать файлы с данными разных форматов и экспортировать их
Умеет писать функции на Python, тестировать их, обрабатывать ошибки
Умеет работать в среде Jupyter Notebook, умеет создавать переменные разных типов, принимать информацию от пользователя и выводить информацию на экран
Умеет решать прикладные задачи с применением условных конструкций и циклов
Знает особенности типов и структур данных в Python: int, float, bool, str, list, tuple, set, dict, вложенные структуры
Умеет визуализировать результаты исследований с помощью Matplotlib, seaborn
Умеет выгружать данные с веб-страниц

Содержание учебной дисциплины

Начало работы в Python
Структуры данных в Python
Управляющие конструкции и циклы в Python
Функции и работа с файлами в Python
Работа с текстами
Массивы NumPy и таблицы pandas
Визуализация при помощи Matplotlib, seaborn
Работа с html-файлами

Элементы контроля

Тесты
Семинарские домашние задания
Участие в лайв-кодинге
Экзамен
Контрольная работа

Промежуточная аттестация

2024/2025 1st module
0.3 * Контрольная работа + 0.35 * Семинарские домашние задания + 0.2 * Тесты + 0.15 * Участие в лайв-кодинге
2024/2025 2nd module
0.35 * Семинарские домашние задания + 0.2 * Тесты + 0.15 * Участие в лайв-кодинге + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Яхина Мария Рафаиловна
Жиянов Антон Павлович

Бакалаврская программа «Когнитивная нейробиология»

Контакты

Анализ данных с использованием Python

Преподаватель

Программа дисциплины