Python для инженерии данных

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Касьяненко Дарья Алексеевна

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс предоставляет глубокое понимание и навыки работы с языком программирования Python, с особым акцентом на его применении в анализе данных и инженерии данных. В рамках курса студенты изучают продвинутые аспекты Python, включая синтаксис, объектно-ориентированное программирование и возможности специализированных библиотек. Курс также включает изучение ключевых концепций и методов работы с данными, включая обработку больших объемов информации, многопоточное и асинхронное программирование в Python. Студенты приобретают навыки работы с библиотеками и фреймворками для анализа данных и визуализации на практике, а также изучают разработку Python-приложений для обработки и анализа данных.

Цель освоения дисциплины

• Приобретение продвинутых навыков работы с базами данных и ORM на базе языка Python
• Научиться проектировать программное обеспечение с применением объектно-ориентированной парадигмы
• Умение создавать веб-страницы и форматировать их с помощью фреймворков Django, Flask
• Понимание и применение асинхронного и мультипроцессорного программирования
• Умение проектировать программное обеспечение с применением объектно-ориентированной парадигмы
• Понимание и применение асинхронного и мультипроцессорного программирования

Планируемые результаты обучения

• Умение проводить базовый анализ данных
• Умение работать с базами данных на продвинутом уровне с помощью Python
• Умение создавать веб-страницы и их форматирование
• Визуализировать данные с помощью Python
• Умение писать асинхронные и мультипроцессинговые скрипты
• Умение работать с API
• Умение создавать телеграм-ботов
• - читать и записывать файлы
• - записывать различные объекты в файл Python и читать их обратно
• - объединять аналитические данные из разных систем в одну структуру
• - устанавливать пакетный менеджер pip
• - создавать структуры хранения
• - работать с файлами в Python
• - работать с ошибками в Python
• - работать с классами date, time, datetime, может выполнить прибавление интервала к датам
• - работать с датами в Python
• - объявлять класс в Python
• - применять метод Init
• - импортировать классы и функции различными методами
• - работать с классами в Python
• - работать с регулярными выражениями
• - использовать тестеры регулярных выражений
• - решать несложные задачи, используя принцип параллельных вычислений
• - создавать параллелизм с помощью потоков в Python
• - создавать параллелизм через процессы в Python
• - использовать принципы многопоточности и многопроцессности в написании кода
• - использовать модуль threading для создания потоков в Python
• - использовать модуль multiprocessing для создания процессов в Python
• - загружать данные из различных форматов
• - визуализировать данные
• - фильтровать, сортировать, группировать и агрегировать данные
• - решать MapReduce задачи на Python
• - настраивать взаимодействие с кластером с помощью HDFS
• - записывать и читать данные в/из HDFS
• - обрабатывать данные
• - готовить витрину для аналитиков данных
• - управлять производительностью путем масштабирования ресурсов и кеширования
• - настраивать Kafka сервер
• - работать с продюсерами и консьюмерами
• - обрабатывать сообщения
• - готовить потоковые данные для аналитиков
• - создавать приложения на Spark Structure Streaming
• - устанавливать Spark на локальной машине

Содержание учебной дисциплины

• Работа с файлами и пакетами
• Время и даты в Python
• Понятие класса. Классы и объекты (ООП)
• Регулярные выражения
• Параллельные вычисления. Многопоточность и многопроцессность
• Библиотеки numpy и Pandas. Визуализация данных.
• Продвинутый функционал Pandas. Группировки.
• Hadoop и MapReduce.
• Apache spark.
• Kafka.
• Знакомство со Spark streaming.

Элементы контроля

• Домашнее задание с проверкой преподавателем
• Домашние задания с самостоятельной проверкой
  Процедура сдачи: 1. Перед выполнением задания студент устанавливает jupyter notebook либо использует google colab 2. Студент прикрепляет ссылку на выполненное задание в Google Colab или GitHub (если использовали Jupyter Notebook). По ссылке есть доступ.
• Итоговое задание

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 2nd module
  0.3 * Домашнее задание с проверкой преподавателем + 0.2 * Домашние задания с самостоятельной проверкой + 0.5 * Итоговое задание

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Карякин, М. И. Технологии программирования и компьютерный практикум на языке Python : учебное пособие / М. И. Карякин, К. А. Ватульян, Р. М. Мнухин ; Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 242 с. - ISBN 978-5-9275-4108-9. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2057604
• Криволапов, С. Я., Статистические вычисления на платформе Jupyter Notebook с использованием Python : учебник / С. Я. Криволапов. — Москва : КноРус, 2022. — 431 с. — ISBN 978-5-406-09739-7. — URL: https://book.ru/book/943660 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
• Рагимханова, Г. С. Программирование на Python : учебное пособие / Г. С. Рагимханова. — Махачкала : ДГПУ, 2022. — 126 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/330071 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Федоров, Д. Ю.  Программирование на языке высокого уровня Python : учебное пособие для вузов / Д. Ю. Федоров. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 214 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15733-8. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/515076 (дата обращения: 27.08.2024).
• Федоров, Д. Ю.  Программирование на языке высокого уровня Python : учебное пособие для вузов / Д. Ю. Федоров. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 227 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17323-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/532868 (дата обращения: 27.08.2024).
• Чернышев, С. А.  Основы программирования на Python : учебное пособие для вузов / С. А. Чернышев. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 349 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17139-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/532446 (дата обращения: 27.08.2024).
• Чернышев, С. А., Алгоритмы и структуры данных на Python : учебное пособие / С. А. Чернышев. — Москва : КноРус, 2024. — 326 с. — ISBN 978-5-406-11683-8. — URL: https://book.ru/book/949701 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
• Язык программирования Python: практикум - Жуков Р.А. - НИЦ ИНФРА-М - 2023 - https://znanium.com/catalog/product/1915716 - 1081627 - ZNANIUM
• Язык программирования Python. Практикум - Жуков Р.А. - НИЦ ИНФРА-М - 2023 - https://znanium.com/catalog/product/1916202 - 1081520 - ZNANIUM

Рекомендуемая дополнительная литература

• Чернышев, С. А.  Основы программирования на Python : учебное пособие для вузов / С. А. Чернышев. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 286 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14350-8. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/496893 (дата обращения: 27.08.2024).

Авторы

• Касьяненко Дарья Алексеевна