• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Python для извлечения и обработки данных

Статус: Курс обязательный (Мода)
Направление: 54.03.01. Дизайн
Кто читает: Школа дизайна
Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3

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

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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий задачи
    Онлайн-курс "Python для извлечения и обработки данных" на платформе online.hse.ru (доступ к курсу из личного кабинета).
  • неблокирующий тесты
    Онлайн-курс "Python для извлечения и обработки данных" на платформе online.hse.ru (доступ к курсу из личного кабинета).
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.5 * задачи + 0.5 * тесты
Список литературы

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