Бакалавриат
2019/2020![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Проектный семинар "Python в науке о данных"
Статус:
Курс обязательный (Информатика и вычислительная техника)
Направление:
09.03.01. Информатика и вычислительная техника
Кто читает:
Департамент компьютерной инженерии
Когда читается:
1-й курс, 2-4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
46
Программа дисциплины
Аннотация
Основная цель дисциплины «Проектный семинар «Python в науке о данных»» — формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с: • управлением данными— организацией сбора и хранения данных, выбором данных по определенным критериям, содержащим несколько условий, модификацией данных, обменом данными между различными приложениями, интеграцией данных, полученных из различных источников; • элементарным анализом данных — числовым анализом: подсчетом описательных числовых статистик адекватных типу данных, графическим анализом: визуализацией статистических свойств данных; • разработкой пользовательских интерфейсов для управления данными.
Цель освоения дисциплины
- Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с управлением данными— организацией сбора и хранения данных, выбором данных по определенным критериям, содержащим несколько условий, модификацией данных, обменом данными между различными приложениями, интеграцией данных, полученных из различных источников.
- Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с элементарным анализом данных — числовым анализом: подсчетом описательных числовых статистик адекватных типу данных, графическим анализом: визуализацией статистических свойств данных.
- Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с разработкой пользовательских интерфейсов для управления данными.
Планируемые результаты обучения
- Знать грамматику языка Python 3(текущая версия) и стандарты разработки приложений на языке Python 3 (текущая версия).
- Знать основные функции системной библиотеки Python 3 (текущая версия).
- Уметь создавать функции, библиотеки функций и приложения на основе стандартных и созданных функций с текстовым интерфейсом.
- Знать структуру (основные разделы) библиотеки NumPy(текущая версия).
- Уметь использовать библиотеку NumPy(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
- Знать структуру (основные разделы) библиотеки matplotlib (текущая версия).
- Уметь использовать библиотеку matplotlib (текущая версия) для визуализации данных.
- Знать структуру (основные разделы) библиотеки Pandas(текущая версия).
- Уметь использовать библиотеку Pandas(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
- Знать структуру (основные разделы) библиотеки tkinter (текущая версия).
- Уметь использовать библиотеку tkinter (текущая версия) для создания графических интерфейсов в специализированных приложениях для хранения данных, управления данными и предварительного анализа данных.
Содержание учебной дисциплины
- Основы создания приложений на языке Python 3Написание и использование функций в Python. Структуры хранения данных в Python. Управляющие структуры в Python.
- Использование библиотеки NumPy для хранения и анализа данныхКласс numpy.ndarray. Атрибуты и методы. Универсальные функции numpy. Линейная алгебра в numpy. Генерация псевдослучайных чисел и статистический анализ.
- Основы визуализации данных в библиотеке matplotlibОсновные элементы и параметры визуализаций в matplotlib. Использование matplotlib.pyplot. Объектно-ориентированный подход к созданию визуализаций
- Использование библиотеки Pandas для хранения и анализа данныхКласс pandas.Series. Атрибуты и методы. Класс pandas.DataFrame. Атрибуты и методы. Методы объединения и группировки данных. Визуализация данных в pandas.
- Создание приложений с графическим интерфейсом на основе библиотеки tkinterПараметры виджетов. Организация диалогов. Переменныеtkinter. Виджеты: “Message”, “Entry”, “Check Button”, “Radio Button”, “Listbox”, “Text”.
Элементы контроля
- Работа на семинарах 1
- Работа на семинарах 2
- Итоговое тестирование 1
- Итоговое тестирование 2Итоговый контроль проводится в форме теста в LMS с использованием видео-контроля (звук и видео) на платформе Zoom. Тест будет доступен точно с указанного в расписании времени. Подключиться необходимо за 10-15 минут до начала, включить камеру и микрофон, подтвердить личность. Во время теста запрещено: общаться (в социальных сетях, с людьми в комнате), списывать. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи до 3 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи на 3 минуты и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в тестировании. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
- Индивидуальный проект
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (4 модуль)Тестирование в конце каждого модуля оценивается по сумме баллов за выполненный тест. Итоговая оценка проставляется по накопленной.
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Лучано Рамальо - Python. К вершинам мастерства - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - 768с. - ISBN: 978-5-97060-384-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/93273
- Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2019. — 343 с. — (Среднее профессиональное образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/970143
Рекомендуемая дополнительная литература
- Álvaro Scrivano. (2019). Coding with Python. Minneapolis: Lerner Publications ™. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1947372