Delivered at:: St Petersburg School of Art and Design

Course type:: Compulsory course

When:: 3 year, 3, 4 module

Instructors

Марченко Екатерина Юрьевна

Kharshak, Dmitry

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Данный язык является мощным инструментом анализа данных и может повысить эффективность практически любой деятельности в науке и индустрии. С помощью языка Python можно автоматизировать рутинные операции и обрабатывать объемы данных, на несколько порядков превышающие объемы, доступные для обработки вручную или с помощью электронных таблиц. Целевой аудиторией курса “Python для обработки и анализа данных” являются студенты не-математических специальностей (гуманитарные, социальные науки, международные отношения, менеджмент, журналистика и медиакоммуникации и т.д.), а также все желающие научиться программировать на языке Python “с нуля”, чтобы уметь решать задачи анализа и обработки данных, возникающие на практике в различных предметных областях.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения данной дисциплины является приобретение учащимися следующих компетенций: ● Базовые знания языка программирования Python; ● Базовые навыки сбора данных и их первичной обработки; ● Визуализация и публикация результатов обработки данных. В результате прохождения курса, слушатели смогут решать задачи анализа данных, чаще всего возникающие на практике: - получать доступ к данным через API (например, обработка социальных сетей или открытые данные государственной статистики) - получать доступ к структурированным данным (например, обработка больших баз хорошо структурированных объявлений о продаже квартир, автомобилей, услуг) - получать доступ к плохо структурированным данным (например, обработка произвольных таблиц с сайтов, электронных таблиц) - проводить анализ текстов (например, выделение ключевых слов в статьях для понимания тенденций) - выполнять визуализацию данных (построение графиков и диаграмм по полученным данным без использования Excel) - публиковать актуальный анализ по быстро меняющимся данным в интернете (например, автоматическое обновление сайта) - работать с геоданными (получение географических данных и визуализация на картах)

Планируемые результаты обучения

Визуализирует графики с использованием pyplot, отображает картографическую информацию с помощью API leaflet
Знает основы HTML, получает ресурсы по URL-адресу, использует библиотеки для обработки HTML
Обрабатывает данные в формате json, работает с публичным интерфейсом API
Применяет логические выражения, условный оператор, оператор цикла while
Применяет списки, кортежи, множества, методы работы с отдельными элементами и всеми структурами
Применяет цикл for, функцию range, решает задачи с использованием локальных и глобальных переменных
Размечает данные с помощью XML, умеет получать геоданные
Решает задачи на ввод-вывод и целочисленную арифметику
Решает задачи на работу с вещественными числами, применяет функции работы со строками
Умеет работать с текстом, структурированными файлами (csv), xlsx-файлами и листами в них

Содержание учебной дисциплины

Ввод-вывод и целочисленная арифметика, логические выражения и условный оператор
Оператор цикла while, цикл for, функции и рекурсия
Списки и кортежи, структуры и сортировка структур
Множества, словари
Анализ текстовых данных
Получение структурированных данных
Получение и обработка неструктурированных данных
Получение данных через API
Визуализация и публикация данных
Работа с геоданными

Элементы контроля

Тест
Тест

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.5 * Тест + 0.5 * Тест

Bachelor’s Programme 'Design'

Python for Data Extraction and Data Mining

Instructors

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература