Бакалавриат
2020/2021
Python для извлечения и обработки данных
Статус:
Курс обязательный (Мода)
Направление:
54.03.01. Дизайн
Кто читает:
Школа дизайна
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
3-й курс, 1-4 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Павелко Екатерина Владимировна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
2
Программа дисциплины
Аннотация
В результате освоения дисциплины «Python для извлечения и обработки данных» студенты овладеют навыками программирования на языках Python, а также базовыми приёмами извлечения данных из сети интернет, различных типов файлов, их обработки, необходимыми для дальнейшего обучения и работы по специальности.
Цель освоения дисциплины
- знать основные конструкции и идиомы языков программирования Python, необходимые для изучения других дисциплин, предусмотренных базовым и рабочим учебными планами, а также для применения в профессиональной деятельности
- уметь создавать программы, решающие задачи по заданному алгоритму на языках Python, а также пользоваться интерпретатором языка Python для их выполнения
- иметь навыки формализации и решения практических задач по программированию для извлечения и анализа данных
Содержание учебной дисциплины
- Работа с геоданными
- Визуализация и публикация данных
- Получение данных через API
- Получение и обработка неструктурированных данных
- Получение структурированных данных
- Анализ текстовых данных
- Множества, словари
- Списки и кортежи, структуры и сортировка структур
- Ввод-вывод и целочисленная арифметика, логические выражения и условный оператор
- Оператор цикла while, цикл for, функции и рекурсия
Элементы контроля
- задачиОнлайн-курс "Python для извлечения и обработки данных" на платформе online.hse.ru (доступ к курсу из личного кабинета).
- тестыОнлайн-курс "Python для извлечения и обработки данных" на платформе online.hse.ru (доступ к курсу из личного кабинета).
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Bhasin, H. (2019). Python Basics : A Self-Teaching Introduction. Dulles, Virginia: Mercury Learning & Information. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1991381
- Nelli, F. (2015). Python Data Analytics : Data Analysis and Science Using Pandas, Matplotlib and the Python Programming Language. [Berkeley, CA]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1056488
Рекомендуемая дополнительная литература
- Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2019. — 343 с. — (Среднее профессиональное образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/970143
- Сузи Р.А. - Язык программирования Python - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - 350с. - ISBN: 5-9556-0058-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/100546