• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2024/2025

Python для анализа данных

Направление: 05.03.02. География
Когда читается: 2-й курс, 1 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Курс по анализу данных на Python для студентов образовательной программы «География глобальных изменений и геоинформационные технологии" и направлен на формирование компетенций в области понимания кода и написания собственных программ. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения базовых типов данных и синтаксических конструкций Python.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Язык программирования Python широко используется для анализа данных как в индустрии, так и в научной деятельности. Python помогает автоматизировать и облегчить работу с данными самых разных объёмов и сложности, а также помогает визуализировать данные и реализовывать свои программы. Цель курса — научить студентов, не программировавших ранее, основам программирования, основам Python, базовому анализу данных и основам визуализации. Студенты, которые уже имеют опыта работы на Python, смогут улучшить свои знания языка и его инструментов.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студенты, которые не умели программировать до начала курса, могут использовать основные инструменты чистого python для широкого спектра задач: циклы, списки, словари, кортежи, методы строк и умеют создавать свои функции
  • Студенты понимают как работать с “грязными” данными и могут справляться со считыванием типовых случаев
  • Студенты понимают основы анализа данных для научно-технических специалистов: считывают текстовые данные, применяют простые операции с массивами данных и визуализируют их
  • Студенты могут модифицировать и комбинировать шаблоны использования инструментов python, полученные в рамках курса
  • Студенты понимают основы работы со сторонними модулями Python и умеют искать и читать документацию к этим модулям
  • Студенты применяют математические концепции, полученные на других курсах, при написании кода на Python
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение. Знакомство с языком Python
  • Знакомство с циклами и функциями
  • Работа с функциями и методами
  • Учимся работать с файлами
  • Хранение и организация данных
  • Введение в модули и NumPy
  • Загрузка данных в NumPy и основы визуализации
  • Продвинутая визуализация в Matplotlib, продвинутое индексирование в NumPy
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Проект 1
  • неблокирующий Проект 2
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 1st module
    0.64 * Домашние задания + 0.18 * Проект 1 + 0.18 * Проект 2
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Саммерфилд, М. Python на практике : учебное пособие / М. Саммерфилд , перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 338 с. — ISBN 978-5-97060-095-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/66480 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Простой Python. Современный стиль программирования. 2-е изд. - 978-5-4461-1639-3 - Билл Любанович - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/373510 - 373510 - iBOOKS

Авторы

  • Нагорная Елена Григорьевна
  • Ломакин Александр Александрович