• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Проектный семинар "Python в науке и инженерии"

Статус: Курс обязательный (Прикладная математика)
Направление: 01.03.04. Прикладная математика
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Онлайн-часы: 30
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 24

Программа дисциплины

Аннотация

Практикум нацелен на приобретение начальных навыков работы с научным стеком языка Python: Numpy, Matplotlib, Scipy, Sympy, Pandas. В результате освоения практикума студент научится взаимодействовать с интерактивной средой Jupyter Notebook, применять численные методы для решения задач (Scipy), выполнять символьные вычисления (Sympy), анализировать полученные результаты (Pandas), строить графики (Matplotlib).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Получение знаний и навыков программирования на языке Python и использования имеющих широкое применение модулей научного стека (Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas).
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Реализует алгоритм на Python в процедурной парадигме
  • Реализует вычислительный алгоритм используя NumPy
  • Реализует вычислительный алгоритм используя SciPy, визуализирует результаты используя Matplotlib.
  • Загружает и обрабатывает данные используя Pandas.
  • Устанавливает сборку Anaconda, запускает и использует Jupyter Notebook, пишет простую программу на Python, использует Google Colab
  • Владеет навыками использования встроенных типов данных Python (Cтроки, списки, генераторы списков, кортежи, словари, функции)
  • Создает графики, используя Matplotlib.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в Python
  • Типы данных
  • Управляющие конструкции и процедурное программирование
  • Модуль NumPy и его применение
  • Модуль Matplotlib
  • Модуль SciPy
  • Модуль Pandas
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Проект
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    0.25 * Домашняя работа + 0.25 * Домашняя работа + 0.5 * Проект
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Python 3, Прохоренок, Н. А., 2016
  • Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017
  • Изучаем pandas : высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python, Хейдт, М., 2018
  • Легкий способ выучить Python 3 еще глубже, Шоу, З. А., 2020
  • Легкий способ выучить Python 3, Шоу, З. А., 2019
  • Стандартная библиотека Python 3 : справочник с примерами : пер. с англ., Хеллман, Д., 2019
  • Элегантный SciPy : искусство научного программирования на Python, Нуньес-Иглесиас, Х., 2018

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Schneider, D. I. (2016). An Introduction to Programming Using Python, Global Edition: Vol. Global edition. Pearson.