• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2020/2021

Программирование для всех (основы работы с Python)

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс адаптационный (Прикладная политология)
Направление: 41.04.04. Политология
Когда читается: 1-й курс, 1 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Прикладная политология
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Для образовательной программы настоящая дисциплина является адаптационной. Дисциплина «Программирование для всех (основы работы с Python)» является смешанной (blended), on-line часть представлена курсом „Introduction to Python“, читаемого на платформе DataCamp (ссылка: https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-for datascience). Перед семинаром студентам предлагается ознакомиться с материалами по соответствующей теме: прослушать видео-лекции и выполнить ряд простых заданий. На семинаре преподаватель отвечает на вопросы студентов, предлагает задачи для самостоятельного решения и осуществляет их разбор. Выполнение блоков данного онлайн-курса учитывается в формуле оценивания.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Программирование для всех (основы работы с Python)» являются овладение навыками программирования на языке Python, овладение методами сбора и обработки данных для решения политологических и социально-экономических задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • владеть навыками программирования на языке Python
  • владеть навыками работы с различными структурами данных в Python
  • уметь писать управляющие конструкции и функции на Python, а также использовать их для решения прикладных задач
  • уметь обрабатывать и преобразовывать данные средствами библиотеки Pandas
  • владеть навыками выгрузки данных из веб-страниц средствами Python
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы работы в Python
    Знакомство с интерфейсом Jupyter Notebook. Элементы языка разметки Markdown. Элементарные вычисления в Python. Переменные в Python. Типы данных в Python: числовой, целочисленный, логический, строковый. Приведение типов.
  • Списки и цикл for в Python
    Списки в Python. Изменяемые и неизменяемые структуры данных. Цикл for и особенности его применения.
  • Условные конструкции и цикл while
    Операторы в Python. Формулировка условий. Простые и сложные условия. Условные конструкции и операторы if-else. Особенности использования оператора elif. Цикл while.
  • Структуры данных в Python
    Списки vs кортежи. Множества. Словари и формат JSON.
  • Функции в Python
    Устройство функций в Python. Написание пользовательских функций.
  • Массивы NumPy
    Библиотека NumPy и ее возможности. Работа с массивами NumPy. Применение массивов в анализе данных и машинном обучении.
  • Обработка данных с библиотекой Pandas
    Загрузка данных в Python из csv-файлов и файлов Excel. Датафреймы pandas. Обработка данных средствами pandas. Группировка и агрегирование данных.
  • Визуализация данных в Python
    Основы визуализации с помощью библиотеки matplotlib. Визуализация качественных и количественных данных с библиотекой seaborn.
  • Выгрузка данных с веб-страниц с Python
    Язык HTML как язык разметки. Парсинг HTML-файлов с помощью библиотеки BeautifulSoup. Управление браузером средствами библиотеки Selenium.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Онлайн-курс
  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Онлайн-курс
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.3 * Домашние задания + 0.3 * Онлайн-курс + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Nelli, F. (2018). Python Data Analytics : With Pandas, NumPy, and Matplotlib (Vol. Second edition). New York, NY: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1905344
  • Федоров Д. Ю. - ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ PYTHON 2-е изд. Учебное пособие для СПО - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 161с. - ISBN: 978-5-534-11961-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/programmirovanie-na-yazyke-vysokogo-urovnya-python-446505

Рекомендуемая дополнительная литература

  • G. Nair, V. (2014). Getting Started with Beautiful Soup. Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=691839