Category 'Best Course for Career Development'

Category 'Best Course for Broadening Horizons and Diversity of Knowledge and Skills'

Category 'Best Course for New Knowledge and Skills'

Delivered at:: Department of Management

Course type:: Compulsory course

When:: 1 year, 4 module

Instructor

Данилин Александр Николаевич

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс ориентирован на ознакомление слушателей с алгоритмами и структрурами данных на основе языка программирования Python. В курсе объясняются основные понятия, такие как анализ сложности алгоритмов, время выполнения и память, а также приводятся примеры реализации различных алгоритмов с использованием языка программирования Python. Курс включает в себя изучение теории и реализацию алгоритмов и структур данных на языке Python, а также выполнение практических заданий для закрепления теоретического материала.

Цель освоения дисциплины

1. Познакомиться с основными алгоритмами и структурами данных, используемыми в программировании. 2. Освоить принципы работы с языком SQL и научиться построению базовых запросов. 3. Получить навыки работы с реальными задачами, используя изученные алгоритмы и структуры данных. 4. Повысить эффективность работы программ через оптимизацию алгоритмов и выбор наиболее подходящих структур данных. 5. Понимать, как работает код других программистов, улучшать их алгоритмы и структуры данных. 6. Повышать свою квалификацию для успешного трудоустройства в качестве программиста.

Планируемые результаты обучения

Понимание основных алгоритмических структур данных: массивы, списки, очереди, стеки, хэши, деревья, графы;
Умение работать с различными файлами средствами Python: открывать, создавать, читать, записывать
Уметь использовать циклы для решения различных задач обработки данных
Уметь оценивать временную и пространственную сложность, выбирать подходящий алгоритм для решения конкретной задачи, оптимизировать код
Уметь писать алгоритмы сортировок, использовать встроенные алгоритмы языка программирования Python
Уметь применять алгоритмы на графах на практике, решать задачи, оперировать основными терминами
Уметь использовать жадный алгоритм и динамическое программирование на практике
Определять что такое регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети. Уметь работать с данными. Использовать библиотеки для машинного обучения.
Уметь писать SQL запросы для баз данных,

Содержание учебной дисциплины

Базовые структуры данных в Python: списки, словари, множества, кортежи, строки.
Работа с файлами и стандартными потоками ввода/вывода в Python
Циклы, условия, функции и рекурсия.
Алгоритмическая сложность и анализ алгоритмов
Сортировка и поиск элементов в списке
Деревья, кучи, графы и алгоритмы на графах
Жадные алгоритмы и динамическое программирование
Алгоритмы машинного обучения и обработки данных
Работа с базами данных. Основы SQL запросов.

Элементы контроля

Работа на семинаре
На семинарских занятиях будут формироваться задачи для решения обучающимися с объяснением хода решения.
Расчетное задание по темам 1 -3
Будет дано ряд задач для практического усвоения материала
Расчетные задания по темам 4 -7
Расчетное задание по теме 8
Расчетное задание по теме 9

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 4 модуль
0.1 * Работа на семинаре + 0.3 * Расчетное задание по темам 1 -3 + 0.1 * Расчетное задание по теме 9 + 0.2 * Расчетное задание по теме 8 + 0.3 * Расчетные задания по темам 4 -7

Список литературы

Авторы

Будько Виктория Александровна
Нефедов Константин Сергеевич
Рымашевская Татьяна Александровна
Данилин Александр Николаевич

Bachelor’s Programme 'Logistics and Supply Chain Management'

Algorithms and Data Structures

Instructor

Программа дисциплины