• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Introduction into Python

2020/2021
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Humanities (Faculty of Social Sciences and Humanities (Perm))
Course type:
Bridging course
When:
1 year, 1 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина реализуется с использованием онлайн-курса "Основы программирования на Python". О курсе: "Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Целью курса является изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов. В результате освоения курса слушатели научатся обрабатывать и хранить числа, тексты и их наборы, освоят стандартную библиотеку языка Python и смогут автоматизировать задачи по сбору и обработке данных. Курс дает необходимую базу для освоения более специализированных областей применения языка Python, таких как машинное обучение, статистическая обработка данных, визуализация данных и многих других. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием. Для качественного освоения курса достаточно знания математики на уровне средней школы, опыта программирования не требуется" (https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент научился обрабатывать и хранить числа, тексты и их наборы, освоил стандартную библиотеку языка Python и может автоматизировать задачи по сбору и обработке данных.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • 1. Целые числа, ввод-вывод, простые операции со строками
    Обучение простейшему вводу-выводу данных и применению арифметических операций для целых чисел.
  • 2. Условный оператор и цикл while
    Изучение логических выражений, а также применение ветвлений и циклов.
  • 3. Вещественные числа
    Изучение нового типа данных – вещественных чисел, которые широко используются при решении реальных задач и имеют свои особенности.
  • 4. Функции и рекурсия
    Создание и использование функций, которые позволяют повторно использовать код и делать его более структурированным.
  • 5. Кортежи, цикл for, списки
    Этот раздел посвящен коллекциям элементов – кортежам и спискам, а также циклу for, который позволяет перебирать элементы коллекций.
  • 6. Сортировка
    Применение сортировки данных, которая облегчает решение многих задач и широко используется на практике.
  • 7. Множества и словари
    Изучение новых структур данных – множеств и словарей.
  • 8. Функциональное программирование
    Использование стандартных функций языка Python для обработки последовательностей.
  • 9. Классы
    Основы объектно-ориентированного программирования.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельная работа (работа с онлайн-курсом)
    Для того, чтобы была зачтена каждая неделя онлайн-курса, студент должен выполнить не менее половину заданий по программированию этой недели
  • неблокирующий Экзамен
    Нужно интерпретировать код: какие данные автор использует, какие операции с данными выполняет и какие результаты на основании этих операций можно получить.
  • неблокирующий Контрольная работа
    Работа может быть выполнена в письменном формате, графическом (схема, слайд презентации, инфографика).
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.1 * Контрольная работа + 0.7 * Самостоятельная работа (работа с онлайн-курсом) + 0.2 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Златопольский Д. М. - Основы программирования на языке Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2018 - 396с. - ISBN: 978-5-97060-641-4 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/131683

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Бонцанини М. - Анализ социальных медиа на Python. Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2018 - 288с. - ISBN: 978-5-97060-574-5 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/108129