Introduction into Python

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

ECTS credits

Delivered at:

Department of Philology

Course type:

Elective course

When:

2 year, 4 module

Instructor

Klimov, Aleksandr

Программа дисциплины

Аннотация

В результате освоения курса слушатели научатся обрабатывать и хранить числа, тексты и их наборы, освоят стандартную библиотеку языка Python и смогут автоматизировать задачи по сбору и обработке данных. Курс дает необходимую базу для освоения более специализированных областей применения языка Python, таких как машинное обучение, статистическая обработка данных, визуализация данных и многих других. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием. Для качественного освоения курса достаточно знания математики на уровне средней школы, опыта программирования не требуется.

Цель освоения дисциплины

• Изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов.

Планируемые результаты обучения

• Студент владеет простейшим ввод-вывод данных, ориентируется в применении арифметических операций для целых чисел.
• Студент знает основные логические выражения, ветвления и циклы, умеет решать простейшие задачи.
• Студент понимает особенности вещественных чисел, умеет оперировать ими при решении конкретных задач.
• Студент умеет работать с функциями, позволяющими повторно использовать код и делать его более структурированным
• Студент разбиарается в кортежам и спискам, умеет работать с циклом for
• Студент владеет разными типами сортировки данных.
• Студент умеет сопоставлять различные объекты при помощи множеств и словарей.
• Студент имеет представление о различных парадигмах программирования, способен использовать стандартные функции языка Python для обработки последовательностей.
• Студент имеет представление о классах, способен решать простейшие задачи.

Содержание учебной дисциплины

• Целые числа, ввод-вывод, простые операции со строками
  Простейший ввод-вывод данных и применение арифметических операций для целых чисел.
• Условный оператор и цикл while
  Логические выражения, ветвления и циклы.
• Вещественные числа
  Особенности вещественных чисел, которые широко используются при решении реальных задач и имеют свои особенности.
• Функции и рекурсия
  Создание и использование функций, которые позволяют повторно использовать код и делать его более структурированным.
• Кортежи, цикл for, списки
  Тема посвящена коллекциям элементов – кортежам и спискам, а также циклу for, который позволяет перебирать элементы коллекций.
• Сортировка
  Применение сортировки данных, которая облегчает решение многих задач и широко используется на практике.
• Множества и словари
  Тема посвящена изучению новых структур данных – множеств и словарей, которые позволяют эффективно сопоставлять различные объекты и широко используются в самых разных задачах.
• Функциональное программирование
  Использование стандартных функций языка Python для обработки последовательностей, знакомство с разными парадигмами программирования, их сферы применения.
• Классы
  Основы объектно-ориентированного программирования – парадигмы, которая позволяет создавать и поддерживать большие проекты.

Элементы контроля

• Домашняя работа
  Выполняется письменно и состоит из небольших упражнений, проверяющих усвоение материала.
• Контрольная работа
  Задания для контрольной работы разрабатываются на основе пройденного материала.

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.4 * Домашняя работа + 0.6 * Контрольная работа

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Северенс Ч. - Введение в программирование на Python - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - 231с. - ISBN: - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/100703

Рекомендуемая дополнительная литература

• Sweigart, Al. Automate the boring stuff with Python: practical programming for total beginners. – No Starch Press, 2015. – 505 pp.
• 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