Python базовый уровень

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь) (Факультет социально-экономических и компьютерных наук)

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 1 модуль

Преподаватели

Марквирер Владлена Дмитриевна

Мармыш Екатерина Сергеевна

Программа дисциплины

Аннотация

В курсе рассматриваются темы, которые необходимы для успешного освоения базовых типов данных, синтаксических конструкций и библиотек Python. Целью этого курса является развитие навыков программирования и создание крепкой практической базы для поиска, анализа и презентации данных.

Цель освоения дисциплины

• Овладеть основами языка программирования Python, достаточными для понимания чужого кода и реализации собственных несложных программ для решения прикладных задач бизнеса.

Планируемые результаты обучения

• считывать данные, подаваемые на ввод
• сохранять данные в переменные и обращаться к ним
• выводить данные на экран, а также форматировать вывод
• выполнять арифметические операции в Python
• корректно определять типы данных Python и конвертировать их при необходимости
• использовать логические операторы и переменные, а также операторы условия для определения логики выполнения программы
• использовать циклы для обработки повторяющихся действий: циклы для перебора всех элементов внутри контейнера; циклы для перебора заданного количества элементов; циклы, прекращающие работу по условию; вложенные циклы
• работать с последовательностями (строками, кортежами, списками) и коллекциями (множествами и словарями): создавать, сохранять в них данные, изменять, использовать специфические методы типов данных
• применять операции над множествами для эффективной фильтрации данных
• хранить и обращаться к данным внутри вложенных структур (например, внутри словарей списков)
• сортировать данные (числа и строки) с помощью функций базовой библиотеки Python, а также реализовывать сортировку более сложных структур (например, словарей)
• работать с индексацией, срезами, обращениями по ключам; находить и извлекать необходимые элементы из контейнера или строки
• создавать пользовательские функции без аргументов, с одним аргументом или с несколькими аргументами, которые могут возвращать или выводить результат своей работы
• считывать данные из файла
• записывать и дозаписывать данные в файл
• работать с матрицами: создавать, хранить в них данных, изменять, проводить операции над ними
• визуализировать данные с помощью библиотек визуализации: строить графики и дашборды
• импортировать модули Python и загружать функции или переменные из них
• прогнозировать результат работы чужого кода и интерпретировать чужой код (например, понимать, что именно делает предложенная программа)
• находить и исправлять синтаксические и логические ошибки в написанной программе
• выбирать наиболее оптимальные типы данных и синтаксические конструкции для решения задач в зависимости от их особенностей
• реализовать на языке программирования Python предложенный пошаговый алгоритм решения задачи
• придумывать собственный алгоритм для решения задачи и реализовывать его на языке программирования Python
• устанавливать необходимые сторонние библиотеки
• загружать данные из интернета и находить и извлекать необходимые данные из кода веб-страниц

Содержание учебной дисциплины

• Базовые принципы построения программ на языке Python
• Работа с матрицами
• Работа с данными в структурированном виде
• Визуализация данных
• Построение дашбордов
• Извлечение данных из сети интернет

Элементы контроля

• Самостоятельная работа
  Промежуточные проекты для закрепления пройденного материала
• Экзамен
  Экзамен с заданиями для подготовки к независимому экзамену по программированию базового уровня.
• Проект
  Проект выполняется в индивидуальном порядке или в рамках небольшой группы (2-4 человека), защищается с презентацией выполненной работы в конце дисциплины (на последних парах).

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 1 модуль
  0.3 * Проект + 0.3 * Самостоятельная работа + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Performance dashboards : measuring, monitoring, and managing your business, Eckerson, W. W., 2006
• Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017
• Python и анализ данных, Маккинли, У., 2015
• Visualizations and dashboards for learning analytics, , 2021
• Анализ социальных медиа на Python : извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python, Бонцанини, М., 2018
• Изучаем pandas : высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python, Хейдт, М., 2018
• Изучаем Python. Т.1: ., Лутц, М., 2020
• Изучаем Python. Т.2: ., Лутц, М., 2020
• Основы Python : научитесь думать как программист, Дауни, А. Б., 2021
• Скрапинг веб-сайтов с помощью Python. Сбор данных из современного Интернета : пер. с англ., Митчелл Р., 2016

Рекомендуемая дополнительная литература

• Python : исчерпывающее руководство, Бизли, Д. М., 2023
• Python для data science, Васильев, Ю., 2023
• Экономика на Python : учебник, Хрипунова, М. Б., 2021