• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихВерсия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоиск
Расширенный поиск
Меню
Высшая школа экономики
Личный кабинет сотрудника ВШЭПоиск
Расширенный поиск

Программа дисциплины

Бакалавриат 2021/2022

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, 3, 4 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели: Александров Дмитрий Владимирович
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 4

Программа дисциплины

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс «Программирование на языке Python» имеет целью обучить студентов не только работе в Python, но и основам программирования вообще, поскольку наиболее базовые принципы являются схожими почти во всех языках программирования. При решении ряда задач исследователи часто сталкиваются с необходимостью работать с большими массивами данных. Для того чтобы эффективно работать с разными типами данных, необходимо знать основы программирования, так как именно навыки программирования позволяют автоматически собирать необходимую информацию за достаточно быстрое время. В качестве языка программирования в данном курсе используется Python. Язык Python на данный момент является очень популярным, в том числе в исследованиях в рамках социальных наук. Дисциплина подразделяется на два блока. Первый блок посвящен основам программирования и включает необходимые для дальнейшей работы в Python темы: переменные и типы данных, списки и кортежи, словари, условные конструкции, циклы и функции. Второй блок посвящен решению прикладных задач в Python и включает темы, связанные со сбором и анализом данных: выгрузка данных с сайтов, парсинг веб-страниц, работа с таблицами.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Овладение базовыми навыками программирования на языке Python, методами сбора и обработки данных для решения политологических и социально-экономических задач
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Визуализирует графики с использованием pyplot, отображает картографическую информацию с помощью API leaflet
  • Обрабатывает данные в формате json, работает с публичным интерфейсом API
  • Применяет логические выражения, условный оператор, оператор цикла while
  • Применяет цикл for, функцию range, решает задачи с использованием локальных и глобальных переменных
  • Решает задачи на ввод-вывод и целочисленную арифметику
  • Решает задачи на работу с вещественными числами, применяет функции работы со строками
  • Применяет списки, кортежи, множества, методы работы с отдельными элементами и всеми структурами
  • Знает основы HTML, получает ресурсы по URL-адресу, использует библиотеки для обработки HTML
  • Размечает данные с помощью XML, умеет получать геоданные
  • Студенты научатся создавать программы, решающие задачи по заданному алгоритму на языках Python, а также пользоваться интерпретатором языка Python для их выполнения
  • Студенты освоят 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
  • Студенты приобретут навыки формализации и решения практических задач по программированию для извлечения и анализа данных
  • Умеет работать с текстом, структурированными файлами (csv), xlsx-файлами и листами в них
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Арифметика
  • Условный оператор, цикл while
  • Вещественные числа и строки
  • Цикл for, функции
  • Словари и множества
  • Обработка текстовых файлов и электронных таблиц
  • Обработка и создание HTML-страниц
  • XML и передача параметров в URL
  • json и API
  • Визуализация данных
  • Основные конструкции и идиомы языков программирования Python
  • Интерпретатор языка Python
  • Программирование для извлечения и анализа данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий онлайн-курс
  • неблокирующий экзамен
  • неблокирующий домашнее задание
  • неблокирующий тесты
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    0.6*онлайн + 0.4*экзамен блок
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
  • Jaworski, M., & Ziadé, T. (2019). Expert Python Programming, : Become a Master in Python by Learning Coding Best Practices and Advanced Programming Concepts in Python 3.7, 3rd Edition (Vol. 3rd ed). Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2116999
  • Lutz, M. (2008). Learning Python (Vol. 3rd ed). Beijing: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392
  • Massaron, L., & Mueller, J. (2019). Python for Data Science For Dummies (Vol. 2nd edition). Hoboken, New Jersey: For Dummies. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2012364
  • Mathur, P. (2019). Machine Learning Applications Using Python : Cases Studies From Healthcare, Retail, and Finance. [Berkeley, California]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1982259
  • 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
  • Shmueli, G., Bruce, P. C., Gedeck, P., & Patel, N. R. (2020). Data Mining for Business Analytics : Concepts, Techniques and Applications in Python. Newark: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2273611
  • Weiming, J. M. (2019). Mastering Python for Finance : Implement Advanced State-of-the-art Financial Statistical Applications Using Python, 2nd Edition (Vol. Second edition). Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2116431
  • Джозеф, Л. Изучение робототехники с помощью Python / Л. Джозеф ; перевод с английского А. В. Корягина. — Москва : ДМК Пресс, 2019. — 250 с. — ISBN 978-5-97060-749-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/123716 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2017. — 343 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/772265
  • Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018. — 343 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/924699
  • Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018. — 343 с. — (Среднее профессиональное образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/961522
  • 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
  • Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2020. — 343 с. — (Среднее профессиональное образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1042452
  • 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
  • Федоров Д. Ю. - ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ PYTHON 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для прикладного бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 161с. - ISBN: 978-5-534-10971-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/programmirovanie-na-yazyke-vysokogo-urovnya-python-437489
  • Шарден, Б. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python : учебное пособие / Б. Шарден, Л. Массарон, А. Боскетти ; перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 358 с. — ISBN 978-5-97060-506-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/105836 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Язык программирования Python: практикум : учеб. пособие / Р.А. Жуков. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 216 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа: http://www.znanium.com]. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/textbook_5cb5ca35aaa7f5.89424805.
  • Язык программирования Python: практикум : учебное пособие / Р.А. Жуков. — Москва : ИНФРА-М, 2020. — 216 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс]. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/textbook_5cb5ca35aaa7f5.89424805. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1045700
  • Язык программирования Python: практикум : учебное пособие / Р.А. Жуков. — Москва : ИНФРА-М, 2020. — 216 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс]. — (Среднее профессиональное образование). - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1044193

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Embarak O. Data Analysis and Visualization Using Python: Analyze Data to Create Visualizations for BI Systems. - Apress, 2018.
  • Haroon, D. (2017). Python Machine Learning Case Studies : Five Case Studies for the Data Scientist. [Berkeley, CA]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1623520
  • McKinney, W. (2018). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (Vol. Second edition). Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1605925
  • Mueller, J. (2018). Beginning Programming with Python For Dummies (Vol. 2nd edition). Hoboken, NJ: For Dummies. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1689584
  • Nandy, A., & Biswas, M. (2018). Reinforcement Learning : With Open AI, TensorFlow and Keras Using Python. [Berkeley, CA]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1651811
  • Rubio, D. (2017). Beginning Django : Web Application Development and Deployment with Python. [Berkeley, CA]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1623501
  • Sarkar, D., Bali, R., & Sharma, T. (2018). Practical Machine Learning with Python : A Problem-Solver’s Guide to Building Real-World Intelligent Systems. [United States]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1667293
  • Vanderplas, J. T. (2016). Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081
  • Yan, Y. (2017). Python for Finance - Second Edition (Vol. Second edition). Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1547029
  • Бонцанини, М. Анализ социальных медиа на Python. Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python / М. Бонцанини ; перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 288 с. — ISBN 978-5-97060-574-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/108129 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Груздев, А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес : руководство / А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 642 с. — ISBN 978-5-97060-539-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/123700 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Персиваль, Г. Python. Разработка на основе тестирования. Повинуйся Билли-тестировщику, используя Django, Selenium и JavaScript / Г. Персиваль ; перевод с английского А. В. Логунов. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 622 с. — ISBN 978-5-97060-594-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/111440 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Шелудько, В. М. Язык программирования высокого уровня Python. Функции, структуры данных, дополнительные модули : учебное пособие / В. М. Шелудько ; Южный федеральный университет. - Ростов-наДону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - 107 с. - ISBN 978-5-9275-2648-2. - Текст : электронный. - URL: https://new.znanium.com/catalog/product/1021664 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1021664
  • Шелудько, В. М. Основы программирования на языке высокого уровня Python : учебное пособие / В. М. Шелудько ; Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - 146 с. - ISBN 978-5-9275-2649-9. - Текст : электронный. - URL: https://new.znanium.com/catalog/product/1021662 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1021662