Бакалавриат
2023/2024![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)
Проектный семинар "Python в науке о данных"
Статус:
Курс обязательный (Информатика и вычислительная техника)
Направление:
09.03.01. Информатика и вычислительная техника
Кто читает:
Департамент компьютерной инженерии
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
42
Программа дисциплины
Аннотация
Разработка специализированного прикладного программного обеспечение (ПО) остается одной из важнейших задач развития отечественной и мировой экономики. Возможности искусственного интеллекта, в частности, генеративные сверточные нейронные сети, существенно расширяют инструментарий разработчика. Освоение этих возможностей следует начинать на начальной стадии развития необходимых навыков у студентов.
Основная цель дисциплины «Проектный семинар «Python в науке о данных»» — формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов разработки прикладного ПО, связанного с управлением данными — организацией сбора и хранения данных, выбором данных по определенным критериям, содержащим несколько условий, модификацией данных, обменом данными между различными приложениями, интеграцией данных, полученных из различных источников; элементарным анализом данных — числовым анализом: подсчетом описательных числовых статистик адекватных типу данных, графическим анализом: визуализацией статистических свойств данных; разработкой пользовательских интерфейсов для управления данными. В рамках курса студентам демонстрируют возможности использования некоторых инструментов искусственного интеллекта для разработки прикладного ПО, в частности генерации черновиков кода с использованием специализированных нейронных сетей.
Цель освоения дисциплины
- Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с управлением данными— организацией сбора и хранения данных, выбором данных по определенным критериям, содержащим несколько условий, модификацией данных, обменом данными между различными приложениями, интеграцией данных, полученных из различных источников.
- Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с элементарным анализом данных — числовым анализом: подсчетом описательных числовых статистик адекватных типу данных, графическим анализом: визуализацией статистических свойств данных.
- Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с разработкой пользовательских интерфейсов для управления данными.
Планируемые результаты обучения
- Знать грамматику языка Python 3(текущая версия) и стандарты разработки приложений на языке Python 3 (текущая версия).
- Знать основные функции системной библиотеки Python 3 (текущая версия).
- Знать структуру (основные разделы) библиотеки matplotlib (текущая версия).
- Знать структуру (основные разделы) библиотеки NumPy(текущая версия).
- Знать структуру (основные разделы) библиотеки Pandas(текущая версия).
- Знать структуру (основные разделы) библиотеки tkinter (текущая версия).
- Уметь использовать библиотеку matplotlib (текущая версия) для визуализации данных.
- Уметь использовать библиотеку NumPy(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
- Уметь использовать библиотеку Pandas(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
- Уметь использовать библиотеку tkinter (текущая версия) для создания графических интерфейсов в специализированных приложениях для хранения данных, управления данными и предварительного анализа данных.
- Уметь создавать функции, библиотеки функций и приложения на основе стандартных и созданных функций с текстовым интерфейсом.
Содержание учебной дисциплины
- Основы создания приложений на языке Python 3
- Использование библиотеки NumPy для хранения и анализа данных
- Основы визуализации данных в библиотеке matplotlib
- Использование библиотеки Pandas для хранения и анализа данных
- Создание приложений с графическим интерфейсом на основе библиотеки tkinter
Элементы контроля
- Работа на семинарах 1
- Работа на семинарах - 2
- Самостоятельная работаЗадание для самостоятельной работы выдается на группу из не более, чем трех студентов, один из которых назначается ее Директором. Сутью задания является создание программного продукта с использованием языка Python 3 и изучаемых в курсе библиотек, текущих на момент выдачи задания версий. Использование дополнительных библиотек не разрешено. Задание оформлено в виде документа «Описание проекта», в котором зафиксированы описание функциональных свойств продукта и минимальные требования к его реализации, а также критерии оценивания. В отдельных случаях, при наличии у студента знаний в области разработки приложений на языке Python и по согласованию с преподавателем, студент может выполнить задание по индивидуальному техническому заданию повышенной сложности. В этом случае оценка за курс (промежуточная аттестация) проставляется по результатам оценивания его проекта.
- Итоговое тестирование
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 4th module0.2 * Итоговое тестирование + 0.15 * Работа на семинарах - 2 + 0.15 * Работа на семинарах 1 + 0.5 * Самостоятельная работа
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Python и анализ данных, Маккинли, У., 2015
- Лучано, Р. Python. К вершинам мастерства / Р. Лучано , перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 768 с. — ISBN 978-5-97060-384-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93273 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2019. — 343 с. — (Среднее профессиональное образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/970143
Рекомендуемая дополнительная литература
- Álvaro Scrivano. (2019). Coding with Python. Minneapolis: Lerner Publications ™. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1947372
- Изучаем Python. Т.1: ., Лутц, М., 2020
- Изучаем Python. Т.2: ., Лутц, М., 2020