Программирование на Python

2024/2025

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 56

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс предназначен для освоения студентами основ программирования на языке Python. В ходе обучения студенты изучат основные концепции языка программирования Python, включая работу с переменными, условиями, циклами и функциями.

Цель освоения дисциплины

Понимать основы программирования, изучить основные типы данных (строки, числа, логический тип) и выполнять над ними различные операции.
Работать со списками, множествами и словарями, понимать их различия и применять основные методы для управления данными.
Использовать методы и индексы для работы со строками, применять операторы IF ELSE, тернарный оператор и ветвления для построения логики программы.
Применять циклы for и while, использовать ключевые слова break и continue для управления логикой цикла.
Создавать и использовать функции, определять аргументы, управлять областью видимости переменных.

Планируемые результаты обучения

Создавать переменные разных типов и работать с ними
Работать со списками, множествами и словарями, применять их основные методы
Работать со строками, использовать индексы, различные методы и применять операторы IF ELSE для управления логикой программы
Применять циклы for и while для решения разнообразных задач, анализировать их сходства и различия, выбирая подходящий тип цикла
Создавать и использовать функции, определять необходимость и способы обертывания части кода в функцию, получая опыт решения практических задач
Знаеет принципы работы с библиотеками Pandas и os, проводить операции с файловой системой внутри среды выполнения Jupyter Notebook
Уметь читать различные форматы данных из локальной директории и применять изученные библиотеки для решения задач
Владеть навыком рассчета базовых метрикой на реальных данных в Python
Выявлять и обнаруживать ошибки и проблемы в данных, используя логический анализ и методы обработки
Расчитывать статистические метрики центральной тенденции – медианы, процентиля, визуализировать распределение изучаемых метрик в Python
Владеть основными библиотеками визуализации данных в Python, такими как seaborn, plotly, matplotlib
Применять логику работы оконных функций в Python для фильтрации и агрегации данных внутри различных групп в таблице
Улучшать отображение и читаемость графиков в Jupyter Notebook, используя масштабирование осей, цвета и заголовки графиков
Владеть синтаксисом библиотеки Plotly для отображения интерактивных графиков и применять его для создания визуализаций
Использовать концепции API, запросов POST и GET, авторизироваться в API сервисах и использовать данные из них для анализа
Студент научится работать с основными типами данных (строки, числа, логический тип) и выполнять различные операции над переменными.
Студент научится создавать и изменять списки и множества, выполнять базовые операции (сортировка, добавление, объединение элементов).
Студент научится использовать индексы для работы со списками.
Студент научится создавать словари и использовать их для хранения и обработки данных.
Студент научится работать с ключами и значениями в словарях, выполнять основные операции для управления данными.
Студент научится работать со строками, используя индексы и различные методы для их обработки и преобразования.
Студент научится использовать IF ELSE оператор для написания программ, в которых требуется выполнять различную логику кода в зависимости от условия.

Содержание учебной дисциплины

Переменные и основные типы данных.
Списки и множества.
Словари.
Строки.
Условия.

Элементы контроля

Домашнее задание к разделам (урокам) 1-7
Решение практических задач на языке программирования Python (написание запросов, функций с использованием изученных операторов).
Итоговое задание.
Разработка скрипта (программы) для навигации на местности курьеров.

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
Итоговая оценка соответствует сумме баллов за выполненные задания на LMS karpov.courses, приведенные к 10-балльной шкале (см. таблицу). Для каждого задания на LMS-платформе karpov.courses определён дедлайн в 14 календарных дней, после наступления которого студенту начисляется 70% от итогового балла за задание.

Список литературы

Авторы

Ахмедова Гюнай Интигам кызы
Оксова Анна Вячеславовна

Программа дисциплины