• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Проектный семинар "Python в науке о данных"

Статус: Курс обязательный (Информатика и вычислительная техника)
Направление: 09.03.01. Информатика и вычислительная техника
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 42

Программа дисциплины

Аннотация

Разработка специализированного прикладного программного обеспечение (ПО) остается одной из важнейших задач развития отечественной и мировой экономики. Возможности искусственного интеллекта, в частности, генеративные сверточные нейронные сети, существенно расширяют инструментарий разработчика. Освоение этих возможностей следует начинать на начальной стадии развития необходимых навыков у студентов. Основная цель дисциплины «Проектный семинар «Python в науке о данных»» — формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов разработки прикладного ПО, связанного с управлением данными — организацией сбора и хранения данных, выбором данных по определенным критериям, содержащим несколько условий, модификацией данных, обменом данными между различными приложениями, интеграцией данных, полученных из различных источников; элементарным анализом данных — числовым анализом: подсчетом описательных числовых статистик адекватных типу данных, графическим анализом: визуализацией статистических свойств данных; разработкой пользовательских интерфейсов для управления данными. В рамках курса студентам демонстрируют возможности использования некоторых инструментов искусственного интеллекта для разработки прикладного ПО, в частности генерации черновиков кода с использованием специализированных нейронных сетей.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с управлением данными— организацией сбора и хранения данных, выбором данных по определенным критериям, содержащим несколько условий, модификацией данных, обменом данными между различными приложениями, интеграцией данных, полученных из различных источников.
  • Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с элементарным анализом данных — числовым анализом: подсчетом описательных числовых статистик адекватных типу данных, графическим анализом: визуализацией статистических свойств данных.
  • Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с разработкой пользовательских интерфейсов для управления данными.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать грамматику языка Python 3(текущая версия) и стандарты разработки приложений на языке Python 3 (текущая версия).
  • Знать основные функции системной библиотеки Python 3 (текущая версия).
  • Знать структуру (основные разделы) библиотеки matplotlib (текущая версия).
  • Знать структуру (основные разделы) библиотеки NumPy(текущая версия).
  • Знать структуру (основные разделы) библиотеки Pandas(текущая версия).
  • Знать структуру (основные разделы) библиотеки tkinter (текущая версия).
  • Уметь использовать библиотеку matplotlib (текущая версия) для визуализации данных.
  • Уметь использовать библиотеку NumPy(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
  • Уметь использовать библиотеку Pandas(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
  • Уметь использовать библиотеку tkinter (текущая версия) для создания графических интерфейсов в специализированных приложениях для хранения данных, управления данными и предварительного анализа данных.
  • Уметь создавать функции, библиотеки функций и приложения на основе стандартных и созданных функций с текстовым интерфейсом.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы создания приложений на языке Python 3
  • Использование библиотеки NumPy для хранения и анализа данных
  • Основы визуализации данных в библиотеке matplotlib
  • Использование библиотеки Pandas для хранения и анализа данных
  • Создание приложений с графическим интерфейсом на основе библиотеки tkinter
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Работа на семинарах 1
  • неблокирующий Работа на семинарах - 2
  • блокирующий Самостоятельная работа
    Задание для самостоятельной работы выдается на группу из не более, чем трех студентов, один из которых назначается ее Директором. Сутью задания является создание программного продукта с использованием языка Python 3 и изучаемых в курсе библиотек, текущих на момент выдачи задания версий. Использование дополнительных библиотек не разрешено. Задание оформлено в виде документа «Описание проекта», в котором зафиксированы описание функциональных свойств продукта и минимальные требования к его реализации, а также критерии оценивания. В отдельных случаях, при наличии у студента знаний в области разработки приложений на языке Python и по согласованию с преподавателем, студент может выполнить задание по индивидуальному техническому заданию повышенной сложности. В этом случае оценка за курс (промежуточная аттестация) проставляется по результатам оценивания его проекта.
  • неблокирующий Итоговое тестирование
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 4th module
    0.2 * Итоговое тестирование + 0.15 * Работа на семинарах - 2 + 0.15 * Работа на семинарах 1 + 0.5 * Самостоятельная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Python и анализ данных, Маккинли, У., 2015
  • Лучано, Р. Python. К вершинам мастерства / Р. Лучано , перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 768 с. — ISBN 978-5-97060-384-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93273 (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, 2019. — 343 с. — (Среднее профессиональное образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/970143

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Álvaro Scrivano. (2019). Coding with Python. Minneapolis: Lerner Publications ™. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1947372
  • Изучаем Python. Т.1: ., Лутц, М., 2020
  • Изучаем Python. Т.2: ., Лутц, М., 2020