Бакалавриат
2021/2022![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
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (История)
Направление:
46.03.01. История
Кто читает:
Кафедра гуманитарных дисциплин (Пермь)
Где читается:
Факультет менеджмента (Пермь)
Когда читается:
2-й курс, 1 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
87
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Сенина Анна Васильевна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
20
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина реализуется с использованием онлайн-курса Учебника "Python как иностранный" (М). В курсе рассматриваются основы синтаксиса Python, написание простых программ, работа с файлами, веб-скрейпинг. В ходе освоения курса студенты используют стандартные библиотеки Python, а также библиотеки для анализа данных, и учатся решать задачи гуманитарных дисциплин с помощью программирования. В рамках курса студенты учатся писать программы для решения поставленной преподавателем задачи и собственных исследовательских задач, читать и интерпретировать коды других исследователей.
Цель освоения дисциплины
- Изучение основных конструкций языка Python для автоматизации задач по сбору, обработке и анализу данных в гуманитарных исследованиях
Планируемые результаты обучения
- Студент освоил базовый синтаксис Python и научился писать простые программы, использовать стандартные библиотеки для решения типовых задач
- Студент способен автоматизировать сбор, обработку и анализ информации из Интернета с помощью Python
- Студент умеет читать и записывать файлы, анализировать информацию в текстовой и табличной форме с помощью Python
Содержание учебной дисциплины
- Базовые элементы синтаксиса Python. Основные типы данных
- Работа с файлами
- Получение данных из Интернета
Элементы контроля
- Самостоятельная работа с онлайн-курсомДисциплина реализуется в дистанционном формате, студент самостоятельно решает задания и оправляет преподавателю скриншот выполненных заданий
- ЭкзаменЭкзамен проводится в письменном виде, в дистанционном формате работа выполняется в Google Документах, студент присутствует в видеоконференции на платформе Microsoft Teams или Zoom
- Проектное предложениеРабота выполняется в письменном формате сопровождается презентацией, схемой или инфографикой. При реализации дисциплины в дистанционном формате проектное предложение сдается на семинаре в Zoom или Microsoft Teams, файлы отправляются преподавателю
- Контрольная работаПроводится в виде групповой работе на паре, в дистанционном формате работа выполняется во время семинара на платформе Microsoft Teams или Zoom
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 1 модуль0.3 * Экзамен + 0.2 * Проектное предложение + 0.2 * Контрольная работа + 0.3 * Самостоятельная работа с онлайн-курсом
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Златопольский, Д. М. Основы программирования на языке Python / Д. М. Златопольский. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 396 с. — ISBN 978-5-97060-641-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131683 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Северенс, Ч. Введение в программирование на Python : учебное пособие / Ч. Северенс. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 231 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100703 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Бизли, Д. Python. Книга рецептов / Д. Бизли, Б. К. Джонс ; перевод с английского Б. В. Уварова. — Москва : ДМК Пресс, 2019. — 646 с. — ISBN 978-5-97060-751-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131723 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Бонцанини, М. Анализ социальных медиа на Python. Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python / М. Бонцанини ; перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 288 с. — ISBN 978-5-97060-574-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/108129 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Дэви С. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных / С. Дэви, М. Арно, А. Мохамед. - Санкт-Петербург : Питер, 2017. - 336 с. - ISBN 978-5-496-02517-1. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/354390/reading (дата обращения: 12.10.2020). - Текст: электронный.
- Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни ; перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Митчелл, Р. Скрапинг веб-сайтов с помощю Python : руководство / Р. Митчелл ; перевод с английского А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 280 с. — ISBN 978-5-97060-223-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100903 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.