Программирование и теория алгоритмов

2021/2022

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Школа лингвистики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

3-й курс, 2-4 модуль

Преподаватели

Арефьев Николай Викторович

Валиуллин Адель Марсович

Захарова Елена Сергеевна

Прохоров Михаил Борисович

Программа дисциплины

Аннотация

Первая часть курса знакомит слушателей с основными принципами объектно-ориентированного программирования, в том числе применительно к языку программирования Python, а также с некоторыми возможностями и модулями стандартной библиотеки этого языка. Также рассматриваются темы, связанные с архитектурой ПО (например, основные шаблоны проектирования) и тестированием приложений. Вторая часть курса посвящена базовым алгоритмам и структурам данных. Третья часть курса знакомит слушателей с основами машинного обучения, детально рассматриваются линейная и логистическая регрессия, а также векторизация текстов.

Цель освоения дисциплины

• Познакомить слушателей, знакомых с основами программирования на языке Python, с объектно-ориентированным подходом и его особенностями в языке Python, а также с рядом функций и модулей этого языка; познакомить слушателей с основами анализа данных; познакомить слушателей с основами работы с текстовыми данными.
• Познакомить студентов с рядом базовых структур данных и алгоритмов, в том числе связанных с обработкой текстовых данных; познакомить с методами анализа и сравнения алгоритмов; научить студентов эффективной реализации структур данных и алгоритмов, а также сведению практических задач к известным стандартными алгоритмам.

Планируемые результаты обучения

• Владеть навыками интерпретации результатов простейших моделей машинного обучения
• Владеть навыками первичной обработки данных и формализации задач обучения с учителем
• Владеть основными функциями модулей numpy, pandas, scikit-learn в языке Python
• Знать английские эквиваленты всех используемых в курсе терминов и понятий, уметь пользоваться документацией на английском языке
• Знать несколько реализаций словарей и множеств, их свойства и области применения
• Знать основные алгоритмы сортировки и их сложность
• Знать основные техники оценки и сравнения времени работы алгоритмов
• Знать устройство базовых числовых и строковых типов данных, принципы исполнения программы
• Научиться реализовывать базовые структуры данных на языке Python
• Освоить принципы объектно-ориентированного программирования и научиться применять их при работе с языком Python
• Освоить ряд стандартных алгоритмов и уметь реализовывать эти алгоритмы на языке Python
• Понимать общую концепцию динамического программирования и умеет сводить к нему практические задачи
• Уметь использовать функции из библиотек scikit-learn, реализующие линейную и логистическую регрессию
• Уметь оценивать алгоритмы с точки зрения вычислительной сложности и потребляемой памяти и сравнивать алгоритмы
• Уметь оценивать алгоритмы с точки зрения вычислительной сложности и потребляемой памяти и сравнивать алгоритмы
• Уметь реализовывать линейную и логистическую регрессию на языке программирования Python
• Уметь решать практические задачи, сводимые к ряду стандартных задач, для решения которых существуют реализованные алгоритмы

Содержание учебной дисциплины

• Объектно-ориентированное программирование
• Введение в алгоритмы и структуры данных
• Введение в машинное обучение. Введение в анализ текстов.

Элементы контроля

• Домашнее задание 34
  Домашние работы в 3-4 модулях; в расчете оценки используется среднее арифметическое оценок за эти работы
• Контрольная работа
  Контрольная работа по программированию
• Экзамен
  Устный или письменный экзамен по усмотрению преподавателей
• Проект
  Индивидуальный или групповой проект с последующей устной защитой по предложенным преподавателям темам (в том числе по смежным темам, не рассмотренных в основной части курса)
• Домашнее задание 2
  домашние работы во 2 модуле; в расчете оценки используется среднее арифметическое оценок за эти работы
• Коллоквиум
  Устный коллоквиум по машинному обучению

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 4 модуль
  0.12 * Контрольная работа + 0.35 * Экзамен + 0.12 * Коллоквиум + 0.11 * Проект + 0.2 * Домашнее задание 34 + 0.1 * Домашнее задание 2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C. Introduction to Algorithms (3rd edition). – MIT Press, 2009. – 1292 pp.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Гринченков Д.В., Потоцкий С.И. - Математическая логика и теория алгоритмов для программистов - КноРус - 2017 - ISBN: 978-5-406-05421-5 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/919851