Introduction to Python for Data Science

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Department of Economics

Course type:

Elective course

When:

2 year, 1, 2 module

Instructors

Волкова Юлия Михайловна

Ternikov, Andrei

Программа дисциплины

Аннотация

Python - это интерпретируемый высокоуровневый язык программирования общего назначения. Он имеет набор мощных библиотек для анализа данных. Это простой язык для изучения новичками, хотя он достаточно мощный для написания больших приложений. Этот 2-модульный курс является введением в язык программирования Python и науку о данных. Среднее время прохождения этого курса зависит от подготовки студентов. Для прохождения курса студенты должны обладать математическими навыками на уровне средней школы. Успеваемость студентов оценивается с помощью заданий по программированию: домашних заданий и классных работ. Также проводится экзамен в середине семестра и итоговый экзамен. Примеры и задачи, используемые в этом курсе, охватывают такие области, как обработка текста, HTML и аналитика данных. Данный курс не предусматривает лекций, и студенты должны закончить соответствующую неделю на курсе Coursera https://www.coursera.org/learn/python-kak-inostrannyj (На русском языке) перед семинарским занятием.

Цель освоения дисциплины

• научить студентов создавать базовые скрипты, понимать типы данных, операторы и логические выражения; создавать собственные функции и использовать библиотеки.

Планируемые результаты обучения

• Студент может объяснить основные принципы языка программирования Python
• Студент может читать и понимать простые скрипты
• Студент может создавать скрипты для анализа данных

Содержание учебной дисциплины

• Базовое программирование на Python
• Логический тип данных и IF условия
• WHILE циклы
• Списки и циклы FOR
• Методы
• Словари
• Вложенные структуры данных и сортировка
• Функции
• Доп.главы: pandas
• Текстовые файлы и таблицы
• Сбор данных из сети интернет
• Доп.главы: re
• Доп.главы: графика

Элементы контроля

• Mid-semester exam
• Домашнее задание
• Аудиторная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.4 * Экзамен + 0.15 * Аудиторная работа + 0.2 * Mid-semester exam + 0.25 * Домашнее задание

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Vanderplas, J. T. (2016). Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081

Рекомендуемая дополнительная литература

• Romano, F. (2015). Learning Python. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1133614

Авторы

• Терников Андрей Александрович