Python для анализа данных

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Департамент экономики

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Акимов Никита Сергеевич

Волкова Юлия Михайловна

Ефимов Константин Дмитриевич

Юртаева Яна Николаевна

Программа дисциплины

Аннотация

Python — это интерпретируемый высокоуровневый универсальный язык программирования. Данный язык программирования подходит для освоения начинающими пользователями, при этом обладает мощностью, достаточной для написания сложных приложений. Этот семестровый курс является введением в программирование на Python. Среднее время освоения курса может варьироваться в зависимости от изначальной подготовки студента. Пререквизитом для освоения курса является знание математики на уровне среднего образования. Академические успехи студентов оцениваются посредством заданий на программирование в виде домашних и семинарских заданий, а также письменных элементов контроля в виде одной контрольной работы и итогового экзамена. С помощью заданий курса отрабатываются базовые правила синтаксиса, файловый ввод и вывод, создание пользовательских функций. Курс не подразумевает проведение лекций, все теоретические материалы выдаются студентам на практических занятиях.

Цель освоения дисциплины

• Понимание базовых правил синтаксиса, типов данных, встроенных конструкций
• Создание пользовательских функций и работа с файлами
• Освоение основных аналитических библиотек Python: pandas, requests
• Формирование базовых навыков использования Python как аналитического инструмента

Планируемые результаты обучения

• Студент способен объяснить базовые принципы программирования на Python
• Студент способен писать скрипты для автоматизации процессов
• Студент способен читать и понимать несложные скрипты
• Студент способен находить и устранять синтаксические и логические ошибки в скриптах
• Студент способен проводить базовый анализ данных с помощью Python

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Введение
• Тема 2. Условный оператор и алгебра логики
• Тема 3. Упорядоченные коллекции — часть 1
• Тема 4. Упорядоченные коллекции — часть 2
• Тема 5. Цикл WHILE
• Тема 6. Цикл FOR
• Тема 7. Неупорядоченные коллекции
• Тема 8. Функции — часть 1
• Тема 9. Функции — часть 2
• Тема 10. Работа с файлами
• Тема 11. Pandas — часть 1
• Тема 12. Pandas — часть 2
• Тема 13. JSON, requests

Элементы контроля

• Контрольная работа
  Контрольная работа включает в себя все темы первого модуля из программы курса. Контрольная работа состоит из нескольких письменных заданий (на бумаге) и проводится по принципу open-book: во время работы студентам разрешено иметь любое количество справочных материалов на бумажных носителях (как рукописные, так и печатные). Во время контрольной работы запрещается нарушать правила академической честности: недопустимо иметь при себе любые электронные ресурсы и/или совещаться с другими участниками контрольной работы. В случае нарушения правил студенту выставляется “0” за элемент контроля. Длительность: 2 академических часа (80 минут). Максимальная оценка: 10.
• Домашнее задание
  Выдается после семинаров на соответствующую тему. Студентам дается календарная неделя на выполнение задания. Любое домашнее задание не предполагает пересдачи независимо от причины пропуска задания. Максимальная оценка за каждое задание — 10, включая задания, проверяющие навыки, превосходящие ожидания. Проведение элемента контроля реализовано в системе SmartLMS. Оценки оглашаются студентам не позднее 5 дней со дня дедлайна.
• Оцениваемые семинары
  Выдается во время семинаров. Студенты выполняют работу во время семинара, сдают не позднее конца пары. Любой оцениваемый семинар не предполагает пересдачи независимо от причины пропуска задания. Максимальная оценка за каждое задание — 10, включая задания, проверяющие навыки, превосходящие ожидания. Проведение элемента контроля реализовано в системе SmartLMS. Оценки оглашаются студентам не позднее 5 дней со дня дедлайна.
• Экзамен
  Экзамен не является блокирующим. Экзамен включает в себя все темы из программы курса. Экзамен состоит из нескольких письменных заданий (на бумаге) и проводится по принципу open-book: во время работы студентам разрешено иметь любое количество справочных материалов на бумажных носителях (как рукописные, так и печатные). Во время экзамена запрещается нарушать правила академической честности: недопустимо иметь при себе любые электронные ресурсы и/или совещаться с другими участниками экзамена. В случае нарушения правил студенту выставляется “0” за элемент контроля. Длительность: 2 академических часа (80 минут). Максимальная оценка: 10.

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 2nd module
  Итог = 0.2 ∗ КР + 0.01 * ДЗ_1 + 0.01 * ДЗ_2 + 0.01 * ДЗ_3 + 0.01 * ДЗ_4 + 0.01 * ДЗ_5 + 0.01 * ДЗ_6 + 0.01 * ДЗ_7 + 0.01 * ДЗ_8 + 0.01 * ДЗ_9 + 0.01 * ДЗ_10 + 0.1 * ОС_1 + 0.1 ОС_2 + 0.5 * ЭКЗ; Где: - КР — оценка, полученная за контрольную работу (максимум 10 баллов); - ДЗ_n — оценка, полученная за домашнее задание соответствующей недели курса (максимум 10 баллов за каждую); - ОС_1 — среднее арифметическое оценок, полученных за оцениваемые семинары в течение первого модуля за вычетом одной наименьшей оценки (максимум 10 баллов); - ОС_2 — среднее арифметическое оценок, полученных за оцениваемые семинары в течение второго модуля за вычетом одной наименьшей оценки (максимум 10 баллов); - ЭКЗ — оценка, полученная за итоговый экзамен (максимум 10 баллов).

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• 9781491912140 - Vanderplas, Jacob T. - Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data - 2016 - O'Reilly Media - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1425081 - nlebk - 1425081

Рекомендуемая дополнительная литература

• 9781785284571 - Romano, Fabrizio - Learning Python - 2015 - Packt Publishing - http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1133614 - nlebk - 1133614

Авторы

• Волкова Юлия Михайловна