Бакалавриат
2022/2023





Основы программирования на языке Python
Статус:
Курс обязательный (История)
Направление:
46.03.01. История
Кто читает:
Кафедра гуманитарных дисциплин (Пермь)
Где читается:
Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств
Когда читается:
2-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
40
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Сенина Анна Васильевна
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
48
Программа дисциплины
Аннотация
Курс посвящен анализу данных и программированию на Python. В ходе освоения курса студенты приобретают знания, умения и навыки, соответствующие начальному уровню владения цифровыми компетенциями. Первый раздел курса посвящен использованию математических и статистических методов в исторических исследованиях. Студенты освоят различные подходы к измерению гуманитарных, в том числе, исторических данных, научатся вычислять различные меры среднего и рассеяния, смогут оценить и визуализировать однородность распределения данных. Предполагается работа по поиску связей между несколькими показателями. Знакомство со статистикой включает также постановку статистических гипотез и их проверку. Второй раздел курса посвящен основам программированию на Python, начиная с базового синтаксиса, создания переменных и написания первых программ до подготовки программных решений для стандартных и собственных исследовательских задач. Рекомендуемые онлайн-курсы для сопровождения семинарских занятий: Учебники в Smart LMS
Цель освоения дисциплины
- Овладеть цифровыми компетенциями для анализа гуманитарных данных и использования программирования в гуманитарных исследованиях
Планируемые результаты обучения
- Знать основы статистики, уметь выбирать инструменты для исторических исследований и интерпретировать полученные результаты
- Овладеть базовым синтаксисом Python, уметь писать простой код, тестировать его, выявлять ошибки
Содержание учебной дисциплины
- Базовая статистика в гуманитарных исследованиях
- Основы программирования на Python
Элементы контроля
- Проектное предложение
- Учебный хакатон
- Контрольная работа по программированию
- Самостоятельная работа с онлайн-курсомДисциплина реализуется в дистанционном формате, студент самостоятельно решает задания и оправляет преподавателю в SmartLMS скриншот выполненных заданий
- Проектное предложение
- Учебный хакатон
- Контрольная работа по анализу данных
- Самостоятельная работа с онлайн-курсомДисциплина реализуется в дистанционном формате, студент самостоятельно решает задания и оправляет преподавателю в SmartLMS скриншот выполненных заданий
- Работа на семинарах
- Домашнее задание
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 4 модуль0.3 * Контрольная работа по анализу данных + 0.3 * Контрольная работа по программированию + 0.2 * Работа на семинарах + 0.2 * Домашнее задание
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Data Science : наука о данных с нуля, Грас, Дж., 2018
- 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.
- 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.
- Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450262 (дата обращения: 28.08.2023).
Рекомендуемая дополнительная литература
- Изучаем программирование на Python, Бэрри, П., 2017
- Практическая статистика для специалистов Data Science : 50 важнейших понятий: пер. с англ., Брюс, П., 2018
- Простой Python. Современный стиль программирования, Любанович, Б., 2017