Магистратура
2025/2026
Программирование на Python
ID 976971
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Статус:
Курс обязательный (Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом)
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
1-й курс, 1 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Боревский Андрей Олегович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
Курс «Программирование на Python» охватывает основы языка Python: работу с переменными, типами данных, условными конструкциями, циклами и коллекциями. Студенты изучат принципы создания функций, основы объектно-ориентированного программирования и работу с популярными библиотеками для анализа данных (NumPy, Pandas) и визуализации (Matplotlib, Seaborn). Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний для решения задач обработки и анализа данных, включая базовые техники парсинга и работы с файлами. Курс обеспечивает необходимую базовую подготовку для дальнейшего изучения специализированных дисциплин в области анализа данных, машинного обучения и цифровых технологий.
Цель освоения дисциплины
- В результате освоения адаптационного курса «Программирование на Python» студенты-начинающие смогут освоить основы программирования на языке Python
- научатся создавать простые программы для обработки данных
- работать с популярными библиотеками анализа данных и визуализации, что обеспечит необходимую базу для дальнейшего изучения специализированных дисциплин.
Планируемые результаты обучения
- После прохождения адаптационного курса студенты смогут: Использовать базовые элементы Python: переменные, типы данных, условные конструкции и циклы для написания простых программ
- Работать с коллекциями данных (списки, словари), строками и срезами для базовой обработки информации
- Создавать простые функции и понимать принципы их работы, включе основы лямбда-функций и параметров
- Применять основы объектно-ориентированного программирования: создание классов, методов и простое наследование
- Выполнять базовые операции с библиотеками NumPy и Pandas для работы с числовыми данными и таблицами
- Строить простые графики и диаграммы с помощью Matplotlib и Seaborn для визуализации результатов
- Использовать стандартные модули Python (math, time, os) и знакомиться с возможностями scipy и opencv
- Применять базовые техники парсинга данных и обработки простых текстовых файлов с начальными навыками работы с исключениями
Содержание учебной дисциплины
- Python в эпоху ChatGPT
- Логика и ветвление: if, else, elif, match, case.
- Основные контейнеры для ваших данных: списки и кортежи
- Строки и способы работы с ними
- Циклы for и while
- Другие контейнеры данных: словари и множества
- Функции и модули
Промежуточная аттестация
- 2025/2026 1st module0.2 * Домашнее задание 2 + 0.35 * Экзамен + 0.25 * Тесты + 0.2 * Домашнее задание 1
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- James R. Parker. 2016. Python: An Introduction to Programming. Mercury Learning & Information
- Python - к вершинам мастерства : лаконичное и эффективное программирование, Рамальо, Л., 2022
- Python : исчерпывающее руководство, Бизли, Д. М., 2023
- Python без проблем: решаем реальные задачи и пишем полезный код. - Зингаро Даниэль - Санкт-Петербург: Питер - 978-5-4461-1920-2 - 2023 - русский - https://ibooks.ru/product/335809 - iBOOKS - 335809
- Python для всех - Ч.Северанс - ДМК Пресс - - - 2022 - русский - https://hse.alpinadigital.ru/document/24307 - Alpina - 24307
Рекомендуемая дополнительная литература
- 40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python, Ахмад, И., 2023
- Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017
- Python для сложных задач : наука о данных и машинное обучение, Плас, Дж. В., 2018
- Vanderplas, J.T. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc. https://proxylibrary.hse.ru:2119/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1425081.