Магистратура 2024/2025

Программирование и анализ данных

Статус: Курс обязательный (Современная журналистика)

Направление: 42.04.02. Журналистика

Кто читает: Институт медиа

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Якунина Анастасия Димитриевна

Прогр. обучения: Современная журналистика

Язык: русский

Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Программирование и анализ данных» является обязательным курсом на образовательной программе «Журналистика данных». Курс состоит из трех блоков. Первый блок включает базовые элементы языка программирования Python, второй блок представляет собой знакомство с инструментами обработки, визуализации и разведывательного анализа данных в Python, третий блок посвящен выгрузке информации из веб-страниц и баз данных, а также основам работы с открытыми данными.

Цель освоения дисциплины

• Изучить методы работы с табличными данными в python
• Освоить методы функционального и объектно-ориентированного программирования на языке Python
• Познакомить слушателей курса с современными СУБД и научиться применять их в учебных проектах
• Научиться писать программы для автоматизированного сбора данных веб-сайтов (в частности, социальных сетей) и мессенджеров
• Изучить базовые алгоритмы машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации

Планируемые результаты обучения

• Применяет готовые функции Python, пишет собственные функции на Python, умеет работать с классами, описывает собственные объекты в Python и определяет методы на них.
• Умеет загружать и сохранять файлы с данными различных форматов.
• Умеет применять post-запросы для сбора данных.
• Знает этапы предварительной обработки текста и умеет реализовывать их на практике.
• Знает этапы разведывательного анализа данных и умеет реализовывать их на практике.
• Уверенно проводит очистку данных инструментами библиотеки Pandas.
• Применяет систему контроля версий Git.
• Решает задачи машинного обучения (регрессия, классификация или кластеризация данных) на практике.
• Знает основные этапы вёрстки в html и css.
• Уверенно пишет программы автоматического сбора данных в том числе динамических web-сайтов и мессенджеров

Содержание учебной дисциплины

• Функциональное программирование на Python
• Основы ООП в Python
• Операции над массивами и инструменты NumPy
• Работа с табличными данными в Pandas
• Автоматический сбор данных с web-сайтов
• Автоматический сбор данных из социальных сетей и мессенджеров
• Введение в современные СУБД
• Алгоритмы машинного обучения
• Основы вёрстки (html, css, JavaScript)

Элементы контроля

• Домашние задания
• Проект
• Посещаемость

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  0.55 * Домашние задания + 0.55 * Домашние задания + 0.2 * Посещаемость + 0.2 * Посещаемость + 0.25 * Проект + 0.25 * Проект
• 2024/2025 учебный год 2 модуль
  0.55 * Домашние задания + 0.55 * Домашние задания + 0.2 * Посещаемость + 0.2 * Посещаемость + 0.25 * Проект + 0.25 * Проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• MySQL по максимуму. 4-е изд. - 978-5-4461-2261-5 - Ботрос Сильвия, Тинли Джереми - 2023 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/390203 - 390203 - iBOOKS
• Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание. - 978-5-4461-1909-7 - Шолле Франсуа - 2023 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/386793 - 386793 - iBOOKS
• Изучаем Python, Лутц, М., 2014
• 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.
• Программирование на PYTHON. Т. 1: ., Лутц, М., 2013
• Программирование на PYTHON. Т. 2: ., Лутц, М., 2013

Рекомендуемая дополнительная литература

• Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих. - 978-5-496-02541-6 - Бхаргава А. - 2017 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/364142 - 364142 - iBOOKS
• Рамальо, Л. Python - К вершинам мастерства. Лаконичное и эффективное программирование / Л. Рамальо , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2022. — 898 с. — ISBN 978-5-97060-885-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/314918 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

• Уваров Федор Максимович
• Федорова Ксения Александровна