Бакалавриат
2020/2021![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)
Основы программирования на Python
Статус:
Курс обязательный (История)
Направление:
46.03.01. История
Кто читает:
Кафедра гуманитарных дисциплин (Пермь)
Где читается:
Социально-гуманитарный факультет (Пермь)
Когда читается:
3-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Преподаватели:
Сенина Анна Васильевна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
20
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина реализуется с использованием онлайн-курса "Основы программирования на Python". О курсе: "Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Целью курса является изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов. В результате освоения курса слушатели научатся обрабатывать и хранить числа, тексты и их наборы, освоят стандартную библиотеку языка Python и смогут автоматизировать задачи по сбору и обработке данных. Курс дает необходимую базу для освоения более специализированных областей применения языка Python, таких как машинное обучение, статистическая обработка данных, визуализация данных и многих других. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием. Для качественного освоения курса достаточно знания математики на уровне средней школы, опыта программирования не требуется" (https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya).
Цель освоения дисциплины
- Изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов.
Планируемые результаты обучения
- Студент научился обрабатывать и хранить числа, тексты и их наборы, освоил стандартную библиотеку языка Python и может автоматизировать задачи по сбору и обработке данных.
Содержание учебной дисциплины
- 1. Целые числа, ввод-вывод, простые операции со строкамиОбучение простейшему вводу-выводу данных и применению арифметических операций для целых чисел.
- 2. Условный оператор и цикл whileИзучение логических выражений, а также применение ветвлений и циклов.
- 3. Вещественные числаИзучение нового типа данных – вещественных чисел, которые широко используются при решении реальных задач и имеют свои особенности.
- 4. Функции и рекурсияСоздание и использование функций, которые позволяют повторно использовать код и делать его более структурированным.
- 5. Кортежи, цикл for, спискиЭтот раздел посвящен коллекциям элементов – кортежам и спискам, а также циклу for, который позволяет перебирать элементы коллекций.
- 6. СортировкаПрименение сортировки данных, которая облегчает решение многих задач и широко используется на практике.
- 7. Множества и словариИзучение новых структур данных – множеств и словарей.
- 8. Функциональное программированиеИспользование стандартных функций языка Python для обработки последовательностей.
- 9. КлассыОсновы объектно-ориентированного программирования.
Элементы контроля
- Самостоятельная работа (работа с онлайн-курсом)Для того, чтобы была зачтена каждая неделя онлайн-курса, студент должен выполнить не менее половину заданий по программированию этой недели
- ЭкзаменНужно интерпретировать код: какие данные автор использует, какие операции с данными выполняет и какие результаты на основании этих операций можно получить.
- Контрольная работаРабота может быть выполнена в письменном формате, графическом (схема, слайд презентации, инфографика).
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (4 модуль)0.1 * Контрольная работа + 0.7 * Самостоятельная работа (работа с онлайн-курсом) + 0.2 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая дополнительная литература
- Бонцанини М. - Анализ социальных медиа на Python. Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2018 - 288с. - ISBN: 978-5-97060-574-5 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/108129