Основы программирования

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Департамент филологии

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Фирсанова Виктория Игоревна

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на освоение языка программирования Python. Целью курса является изучение и отработка основных навыков использования языка программирования Python для решения задач анализа данных и обработки естественного языка. Курс подходит для студентов, которые ранее не имели опыта программирования. Для студентов, которые ранее осваивали программирование на языке Python, также предусмотрены дополнительные задания. В программу курса входит изучение теоретической базы программирования (основные операции вычисления, структуры и типы данных, алгоритмы). Основное внимание уделяется практике программирования: решение задач, объектно-ориентированное программирование, анализ данных. В результате освоения курса студент научится использовать язык программирования Python для решения исследовательских задач в области компьютерной лингвистики, станет уверенным пользователям таких библиотек, как Numpy, Pandas, Matplotlib. Студент, который успешно освоит курс, будет подготовлен к освоению анализа данных и машинного обучения.

Цель освоения дисциплины

• изучение основных операций на языке программирования Python, структур и типов данных, алгоритмов и библиотек (Numpy, Pandas, Matplotlib), предварительная подготовка к освоению анализа данных и машинного обучения для обработки естественного языка.

Планируемые результаты обучения

• студент имеет представление о свойствах и видах алгоритмов
• студент имеет представление о понятии «вычислительная сложность»
• студент владеет основными операциями на языке программирования Python
• студент имеет представление о типах и структурах данных, владеет основными операциями с ними
• студент понимает принципы итерации и рекурсии в программировании и способен написать соответствующие функции
• студент знает основные программные ошибки и умеет их обрабатывать
• студент владеет синтаксисом, логикой и применением функций на языке Python
• студент владеет концепциями и принципами объектно-ориентированного программирования и умеет применять его на практике
• студент знаком с основными инструментами библиотек для анализа данных Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Scikit Learn
• студент знаком с основными инструментами библиотек для обработки естественного языка Gensim, Spacy, NLTK, Pymorphy2, Pymystem
• студент способен самостоятельно сформулировать исследовательскую задачу в области компьютерной лингвистики, описать алгоритм ее решения и решить ее средствами языка Python

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Теория программирования
• Тема 2. Основы программирования на Python
• Тема 3. Структуры и типы данных
• Тема 4. Функции
• Тема 5. Ошибки и исключения
• Тема 6. Объектно-ориентированное программирование
• Тема 7. Библиотеки для анализа данных
• Тема 8. Введение в обработку естественного языка

Элементы контроля

• Контрольная работа
  Выполняется письменно в аудитории без вариантов. Задания для контрольной работы разработаны на основе пройденного материала о теории программирования. Время выполнения – 60 минут.
• Домашние задания
  Письменная работа, которая предполагает решение задачи методами программирования на языке Python. Задания выполняются студентом вне аудитории. Задания направляются преподавателю по электронной почте.
• Проект
  Проект представляет подготовку решения исследовательской задачи и устное сообщение с отчетом по выполненной работе. Устное сообщение не должно занимать более 7-10 минут и должно быть основано на собственных наблюдениях студента и выводах, сделанных в процессе решения исследовательской задачи. По своему усмотрению студент может сопровождать устное сообщение слайдами PowerPoint или раздаточным материалом. Презентация, текст которой полностью заимствован из печатного или Интернет-источника и никак критически не переработан студентом, оценивается в 0 баллов.
• Экзамен
  Студенту предлагается выбрать задачу для решения методами программирования на языке Python. Время на подготовку – 60 минут.

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.3 * Домашние задания + 0.1 * Контрольная работа + 0.4 * Проект + 0.2 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Downey, A. (2015). Think Python : How to Think Like a Computer Scientist (Vol. Second edition). Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1105725
• Жуков Р.А. - Язык программирования Python. Практикум - НИЦ ИНФРА-М - 2023 - ISBN: 978-5-16-015638-5 - Текст электронный // ЭБС ZNANIUM - URL: https://znanium.com/catalog/document?id=420766
• Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Рейтц К., Шлюссер Т. - Автостопом по Python - 978-5-496-03023-6 - Санкт-Петербург: Питер - 2017 - 355486 - https://ibooks.ru/bookshelf/355486/reading - iBOOKS

Рекомендуемая дополнительная литература

• Бонцанини, М. Анализ социальных медиа на Python. Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python / М. Бонцанини , перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 288 с. — ISBN 978-5-97060-574-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/108129 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Груздев, А. В. Изучаем Pandas / А. В. Груздев, М. Хейдт , перевод с английского А. В. Груздева. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2019. — 700 с. — ISBN 978-5-97060-670-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131693 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.