• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Introduction to Python for Data Science

2022/2023
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Course type:
Compulsory course
When:
2 year, 1, 2 module

Instructors


Волкова Юлия Михайловна

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

Цель освоения дисциплины

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

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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Mid-semester exam
  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Аудиторная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

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

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