• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Основы программирования

2024/2025
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

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

Цель освоения дисциплины

  • Изучить типы и структуры данных в Python, овладение основными операциями с ними
  • Узнать основные программные ошибки и способы их обработки
  • Овладеть синтаксисом, логикой и применением функций на языке Python
  • Изучить концепции и принципы объектно-ориентированного программирования и уметь применять их на практике
  • Ознакомиться с основными инструментами библиотек для анализа данных
  • Ознакомиться с основными инструментами библиотек для обработки естественного языка
  • Научиться самостоятельно формулировать исследовательскую задачу в области компьютерной лингвистики, описывать алгоритм её решения и решать её средствами языка Python
  • Познакомиться с технологиями больших языковых моделей (LLM) и уметь применять их для обработки и анализа данных
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Овладеть основными операциями на языке программирования Python
  • Овладеть основными инструментами библиотек для анализа данных (Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Scikit Learn)
  • Овладеть основными инструментами библиотек для обработки естественного языка (Gensim, Spacy, NLTK, Pymorphy2, Pymystem)
  • Самостоятельно формулировать исследовательскую задачу в области компьютерной лингвистики, описать алгоритм ее решения и решить ее средствами языка Python
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы Python
  • Типы и структуры данных
  • Функциональное программирование
  • Объектно-ориентированное программирование (ООП)
  • Анализ данных с использованием Python
  • Обработка естественного языка и большие языковые модели
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашняя работа
    Письменная работа, которая предполагает решение задачи методами программирования на языке Python. Задания выполняются студентом вне аудитории. Задания направляются преподавателю по электронной почте.
  • неблокирующий 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.
  • неблокирующий Экзаменационная письменная работа
    Студенту предлагается выбрать задачу для решения методами программирования на языке Python. Время на подготовку – 60 минут.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.6 * Домашняя работа + 0.2 * Проект + 0.2 * Экзаменационная письменная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Python crash course : a hands-on, project-based introduction to programming, Matthes, E., 2023

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017

Авторы

  • Фирсанова Виктория Игоревна
  • Кессель Ксения Витальевна