Программирование для всех (основы работы с Python)

Магистратура 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс адаптационный (Прикладная политология)

Направление: 41.04.04. Политология

Кто читает: Кафедра высшей математики

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 1-й курс, 1 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Преподаватели: Тамбовцева Алла Андреевна

Прогр. обучения: Прикладная политология

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 16

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Для образовательной программы настоящая дисциплина является адаптационной. Дисциплина «Программирование для всех (основы работы с Python)» является смешанной (blended), on-line часть представлена курсом „Introduction to Python“, читаемого на платформе DataCamp (ссылка: https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-for datascience). Перед семинаром студентам предлагается ознакомиться с материалами по соответствующей теме: прослушать видео-лекции и выполнить ряд простых заданий. На семинаре преподаватель отвечает на вопросы студентов, предлагает задачи для самостоятельного решения и осуществляет их разбор. Выполнение блоков данного онлайн-курса учитывается в формуле оценивания.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Программирование для всех (основы работы с Python)» являются овладение навыками программирования на языке Python, овладение методами сбора и обработки данных для решения политологических и социально-экономических задач.

Планируемые результаты обучения

владеть навыками программирования на языке Python
владеть навыками работы с различными структурами данных в Python
уметь писать управляющие конструкции и функции на Python, а также использовать их для решения прикладных задач
уметь обрабатывать и преобразовывать данные средствами библиотеки Pandas
владеть навыками выгрузки данных из веб-страниц средствами Python

Содержание учебной дисциплины

Основы работы в Python
Знакомство с интерфейсом Jupyter Notebook. Элементы языка разметки Markdown. Элементарные вычисления в Python. Переменные в Python. Типы данных в Python: числовой, целочисленный, логический, строковый. Приведение типов.
Списки и цикл for в Python
Списки в Python. Изменяемые и неизменяемые структуры данных. Цикл for и особенности его применения.
Условные конструкции и цикл while
Операторы в Python. Формулировка условий. Простые и сложные условия. Условные конструкции и операторы if-else. Особенности использования оператора elif. Цикл while.
Структуры данных в Python
Списки vs кортежи. Множества. Словари и формат JSON.
Функции в Python
Устройство функций в Python. Написание пользовательских функций.
Массивы NumPy
Библиотека NumPy и ее возможности. Работа с массивами NumPy. Применение массивов в анализе данных и машинном обучении.
Обработка данных с библиотекой Pandas
Загрузка данных в Python из csv-файлов и файлов Excel. Датафреймы pandas. Обработка данных средствами pandas. Группировка и агрегирование данных.
Визуализация данных в Python
Основы визуализации с помощью библиотеки matplotlib. Визуализация качественных и количественных данных с библиотекой seaborn.
Выгрузка данных с веб-страниц с Python
Язык HTML как язык разметки. Парсинг HTML-файлов с помощью библиотеки BeautifulSoup. Управление браузером средствами библиотеки Selenium.

Элементы контроля

Домашние задания
Онлайн-курс
Экзамен
Домашние задания
Онлайн-курс
Экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (1 модуль)
0.3 * Домашние задания + 0.3 * Онлайн-курс + 0.4 * Экзамен

Программа дисциплины