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

Бакалаврская программа «Дизайн»

07
Апрель

Python для анализа данных

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина реализуется с использованием онлайн-курса Учебника "Python как иностранный" (М). 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 способен автоматизировать сбор, обработку и анализ информации из Интернета с помощью Python
  • Студент умеет читать и записывать файлы, анализировать информацию в текстовой и табличной форме с помощью Python
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Базовые элементы синтаксиса Python. Основные типы данных
  • Работа с файлами
  • Получение данных из Интернета
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа 1
  • неблокирующий Контрольная работа 2
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Тесты на лекциях
  • неблокирующий Контрольная работа 1 анализ данных
  • неблокирующий Контрольная работа 1
    Контрольная на основе независимого экзамена: А1-3, 5, 7, В1-4, С1
  • неблокирующий Тесты
  • неблокирующий Исследовательский проект
  • неблокирующий Домашняя работа
    Требуется написать программу на любую тему, решающую проблему студента. В программе должны быть использованы: переменные контейнеры, циклы или функции, работа с файлами. Задание сдается в виде тетрадки с кодом с комментариями
  • неблокирующий Контрольная работа 2 анализ данных
  • неблокирующий Контрольная работа 2
    Контрольная на основе независимого экзамена: А4, 6, 8, В5-8, С2-4
  • неблокирующий Мини-тесты
  • неблокирующий Проект
  • неблокирующий Практические работы
  • неблокирующий Контрольная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    0.35 * Проект + 0.25 * Контрольная работа + 0 * Домашняя работа + 0 * Домашняя работа + 0 * Контрольная работа 1 + 0.25 * Практические работы + 0 * Контрольная работа 1 + 0 * Тесты на лекциях + 0 * Контрольная работа 2 + 0.15 * Мини-тесты + 0 * Контрольная работа 2
  • 2024/2025 учебный год 4 модуль
    0.3 * Контрольная работа 2 анализ данных + 0 * Тесты + 0 * Контрольная работа 2 + 0.3 * Исследовательский проект + 0 * Домашняя работа + 0.2 * Практические работы + 0.2 * Мини-тесты + 0 * Контрольная работа 1 анализ данных + 0 * Контрольная работа 1
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Златопольский, Д. М. Основы программирования на языке Python / Д. М. Златопольский. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 396 с. — ISBN 978-5-97060-641-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131683 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Северенс, Ч. Введение в программирование на Python : учебное пособие / Ч. Северенс. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 231 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100703 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Бизли, Д. Python. Книга рецептов / Д. Бизли, Б. К. Джонс , перевод с английского Б. В. Уварова. — Москва : ДМК Пресс, 2019. — 646 с. — ISBN 978-5-97060-751-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131723 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Бонцанини, М. Анализ социальных медиа на Python. Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python / М. Бонцанини , перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 288 с. — ISBN 978-5-97060-574-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/108129 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Дэви С., Арно М., Мохамед А. - Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных - 978-5-496-02517-1 - Санкт-Петербург: Питер - 2017 - 354390 - https://ibooks.ru/bookshelf/354390/reading - iBOOKS
  • Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Митчелл, Р. Скрапинг веб-сайтов с помощю Python : руководство / Р. Митчелл , перевод с английского А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 280 с. — ISBN 978-5-97060-223-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100903 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.