• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Основы программирования на Python

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс адаптационный
Когда читается:
1-й курс, 1 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина реализуется с использованием онлайн-курса "Python как иностранный" (https://www.coursera.org/learn/python-kak-inostrannyj). В курсе рассматриваются основы синтаксиса Python, написание простых программ, работа с файлами, веб-скрейпинг. В ходе освоения курса студенты используют стандартные библиотеки Python, а также библиотеки для анализа данных, и учатся решать задачи гуманитарных дисциплин с помощью программирования. В рамках курса студенты учатся писать программы для решения поставленной преподавателем задачи и собственных исследовательских задач, читать и интерпретировать коды других исследователей.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Изучение основных конструкций языка Python для автоматизации задач по сбору, обработке и анализу данных в гуманитарных исследованиях
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент освоил базовый синтаксис Python и научился писать простые программы, использовать стандартные библиотеки для решения типовых задач
  • Студент умеет читать и записывать файлы, анализировать информацию в текстовой и табличной форме с помощью Python
  • Студент способен автоматизировать сбор, обработку и анализ информации из Интернета с помощью Python
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Базовые элементы синтаксиса Python. Основные типы данных
    Ввод-вывод. Работа с переменными. Типы данных. Условный оператор if. Цикл while. Кортежи и списки. Цикл for. Методы строк. Множества и словари. Сортировка. Функции
  • Работа с файлами
    Чтение файла. Запись в файл. Работа с текстовыми файлами. Работа с табличными данными. Анализ данных
  • Получение данных из Интернета
    Веб-скейпинг. Запрос страницы. Сбор текстовых данных. Обработка таблиц сайтов. Анализ данных
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
    Экзамен проводится в письменном виде, в дистанционном формате работа выполняется в Google Документах, студент присутствует в видеоконференции на платформе Microsoft Teams или Zoom
  • неблокирующий Проектное предложение
    Работа выполняется в письменном формате сопровождается презентацией, схемой или инфографикой. При реализации дисциплины в дистанционном формате проектное предложение сдается на семинаре в Zoom или Microsoft Teams, файлы отправляются преподавателю
  • неблокирующий Самостоятельная работа с онлайн-курсом
    Дисциплина реализуется в дистанционном формате, студент самостоятельно решает задания и оправляет преподавателю скриншот выполненных заданий
  • неблокирующий Контрольная работа
    Проводится в виде групповой работе на паре, в дистанционном формате работа выполняется во время семинара на платформе Microsoft Teams или Zoom
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.2 * Контрольная работа + 0.2 * Проектное предложение + 0.3 * Самостоятельная работа с онлайн-курсом + 0.3 * 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
  • Северенс Ч. - Введение в программирование на Python - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - 231с. - ISBN: - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/100703

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Бизли Д. , Джонс Б. К. - Python. Книга рецептов - Издательство "ДМК Пресс" - 2019 - 646с. - ISBN: 978-5-97060-751-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/131723
  • 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
  • Дэви С. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных / С. Дэви, М. Арно, А. Мохамед. - Санкт-Петербург : Питер, 2017. - 336 с. - ISBN 978-5-496-02517-1. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/354390/reading (дата обращения: 12.10.2020). - Текст: электронный.
  • Маккинни У. - Python и анализ данных - Издательство "ДМК Пресс" - 2020 - 540с. - ISBN: 978-5-97060-590-5 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/131721
  • Митчелл Р. - Скрапинг веб-сайтов с помощю Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - 280с. - ISBN: 978-5-97060-223-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/100903