Основы программирования

Магистратура 2025/2026

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Языковые технологии в бизнесе и образовании)

Кто читает: Департамент филологии

Где читается: Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Фирсанова Виктория Игоревна

Язык: русский

Кредиты: 6

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

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

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

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
Настроено рабочее окружение, запущен скрипт, который запрашивает имя пользователя и выводит приветствие.
Консольный калькулятор с выбором операции (+, -, *, /); скрипт, определяющий характеристику введенного числа (четное/нечетное, положительное/отрицательное); программа проверки имени и пароля пользователя на соответствие условиям.
Скрипт, который считывает информацию из файла *.txt и выводит данные на экран по заданным условиям, производит поиск и вносит изменения с помощью регулярных выражений, сохраняет данные в структуры данных (списки, кортежи, множества).
Скрипт для форматирования промпта для разработки виртуального ассистента на основе больших языковых моделей: считывание данных из файла, поиск по файлу, использование переменных, обработка данных из входных данных пользователя, конкатенация строк в единый промпт (входные данные для большой языковой модели).
Создание блока данных для конфигурации настроек программного обеспечения в формате JSON и шифрование данных с помощью криптографических библиотек.
Скрипт, который читает данные из файла, обрабатывает возможные ошибки (например, отсутствие файла) и сохраняет результат в новый файл.
Создание класса для модели реального объекта с методами и атрибутами. Варианты решения задачи: построение модели приватного блокчейна, создание архитектуры виртуального ассистента, создание модели ORM/CRM.
Скрипт, который получает данные с открытого API и выводит их в консоль, или скрипт, который получает список постов с JSONPlaceholder.
Парсер, который собирает заголовки новостей или цены товаров с выбранного сайта и сохраняет их в CSV-файл или БД.
Скрипт, который предсказывает выживание пассажира на Титанике.
Разработка прототипа приложения "виртуальный ассистент": создание консольного скрипта, веб-интерфейса и Telegram-версии приложения.
Решение 10-15 классических задач с LeetCode или HackerRank. Завершенный финальный проект (на выбор: веб-приложение с элементами NLP, продвинутый парсер с анализом данных, ML-модель для классификации текста с простым API на Flask). Код выложен на GitHub. Презентация финальных проектов. Ответы на вопросы. Советы по составлению резюме, поиску первых заказов/вакансий и прохождению собеседований. Обзор перспектив карьерного развития: углубление в ML, Deep Learning, специализация в NLP и т.д.