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

Основы программирования на языке Python

2022/2023
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен анализу данных и программированию на Python. В ходе освоения курса студенты приобретают знания, умения и навыки, соответствующие начальному уровню владения цифровыми компетенциями. Первый раздел курса посвящен использованию математических и статистических методов в исторических исследованиях. Студенты освоят различные подходы к измерению гуманитарных, в том числе, исторических данных, научатся вычислять различные меры среднего и рассеяния, смогут оценить и визуализировать однородность распределения данных. Предполагается работа по поиску связей между несколькими показателями. Знакомство со статистикой включает также постановку статистических гипотез и их проверку. Второй раздел курса посвящен основам программированию на Python, начиная с базового синтаксиса, создания переменных и написания первых программ до подготовки программных решений для стандартных и собственных исследовательских задач. Рекомендуемые онлайн-курсы для сопровождения семинарских занятий: Учебники в Smart LMS
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Овладеть цифровыми компетенциями для анализа гуманитарных данных и использования программирования в гуманитарных исследованиях
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать основы статистики, уметь выбирать инструменты для исторических исследований и интерпретировать полученные результаты
  • Овладеть базовым синтаксисом Python, уметь писать простой код, тестировать его, выявлять ошибки
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Базовая статистика в гуманитарных исследованиях
  • Основы программирования на Python
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Проектное предложение
  • неблокирующий Учебный хакатон
  • неблокирующий Контрольная работа по программированию
  • неблокирующий Самостоятельная работа с онлайн-курсом
    Дисциплина реализуется в дистанционном формате, студент самостоятельно решает задания и оправляет преподавателю в SmartLMS скриншот выполненных заданий
  • неблокирующий Проектное предложение
  • неблокирующий Учебный хакатон
  • неблокирующий Контрольная работа по анализу данных
  • неблокирующий Самостоятельная работа с онлайн-курсом
    Дисциплина реализуется в дистанционном формате, студент самостоятельно решает задания и оправляет преподавателю в SmartLMS скриншот выполненных заданий
  • неблокирующий Работа на семинарах
  • неблокирующий Домашнее задание
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 4 модуль
    0.3 * Контрольная работа по анализу данных + 0.3 * Контрольная работа по программированию + 0.2 * Работа на семинарах + 0.2 * Домашнее задание
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Data Science : наука о данных с нуля, Грас, Дж., 2018
  • Златопольский Д. М. - Основы программирования на языке Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2018 - ISBN: 978-5-97060-641-4 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/131683
  • Маккинни У. - Python и анализ данных - Издательство "ДМК Пресс" - 2020 - ISBN: 978-5-97060-590-5 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/131721
  • Миркин Б. Г. - ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ДАННЫХ. Учебник и практикум - М.:Издательство Юрайт - 2020 - 174с. - ISBN: 978-5-9916-5009-0 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/vvedenie-v-analiz-dannyh-450262

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Изучаем программирование на Python, Бэрри, П., 2017
  • Практическая статистика для специалистов Data Science : 50 важнейших понятий: пер. с англ., Брюс, П., 2018
  • Простой Python. Современный стиль программирования, Любанович, Б., 2017