Основы программирования

2024/2025

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: Маго-лего

Кто читает: Департамент филологии

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Фирсанова Виктория Игоревна

Язык: русский

Кредиты: 6

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс направлен на освоение языка программирования Python. Целью курса является изучение и отработка основных навыков использования языка программирования Python для решения задач анализа данных и обработки естественного языка. Курс подходит для студентов, которые ранее не имели опыта программирования. Для студентов, которые ранее осваивали программирование на языке Python, также предусмотрены дополнительные задания. В программу курса входит изучение теоретической базы программирования (основные операции вычисления, структуры и типы данных, алгоритмы). Основное внимание уделяется практике программирования: решение задач, объектно-ориентированное программирование, анализ данных. В результате освоения курса студент научится использовать язык программирования Python для решения исследовательских задач в области компьютерной лингвистики, станет уверенным пользователям таких библиотек, как Numpy, Pandas, Matplotlib. Студент, который успешно освоит курс, будет подготовлен к освоению анализа данных и машинного обучения.

Цель освоения дисциплины

Изучить типы и структуры данных в Python, овладение основными операциями с ними
Узнать основные программные ошибки и способы их обработки
Овладеть синтаксисом, логикой и применением функций на языке Python
Изучить концепции и принципы объектно-ориентированного программирования и уметь применять их на практике
Ознакомиться с основными инструментами библиотек для анализа данных
Ознакомиться с основными инструментами библиотек для обработки естественного языка
Научиться самостоятельно формулировать исследовательскую задачу в области компьютерной лингвистики, описывать алгоритм её решения и решать её средствами языка Python
Познакомиться с технологиями больших языковых моделей (LLM) и уметь применять их для обработки и анализа данных

Планируемые результаты обучения

Овладеть основными операциями на языке программирования Python
Овладеть основными инструментами библиотек для анализа данных (Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Scikit Learn)
Овладеть основными инструментами библиотек для обработки естественного языка (Gensim, Spacy, NLTK, Pymorphy2, Pymystem)
Самостоятельно формулировать исследовательскую задачу в области компьютерной лингвистики, описать алгоритм ее решения и решить ее средствами языка Python
Настроено рабочее окружение, запущен скрипт, который запрашивает имя пользователя и выводит приветствие.
Скрипт, который считывает информацию из файла *.txt и выводит данные на экран по заданным условиям, производит поиск и вносит изменения с помощью регулярных выражений, сохраняет данные в структуры данных (списки, кортежи, множества).
Скрипт для форматирования промпта для разработки виртуального ассистента на основе больших языковых моделей: считывание данных из файла, поиск по файлу, использование переменных, обработка данных из входных данных пользователя, конкатенация строк в единый промпт (входные данные для большой языковой модели).
Создание класса для модели реального объекта с методами и атрибутами. Варианты решения задачи: построение модели приватного блокчейна, создание архитектуры виртуального ассистента, создание модели ORM/CRM.
Решение 10-15 классических задач с LeetCode или HackerRank. Завершенный финальный проект (на выбор: веб-приложение с элементами NLP, продвинутый парсер с анализом данных, ML-модель для классификации текста с простым API на Flask). Код выложен на GitHub. Презентация финальных проектов. Ответы на вопросы. Советы по составлению резюме, поиску первых заказов/вакансий и прохождению собеседований. Обзор перспектив карьерного развития: углубление в ML, Deep Learning, специализация в NLP и т.д.

Содержание учебной дисциплины

Основы Python. Введение в экосистему
Циклы. Базовые структуры данных. Работа с файлами
Функциональное программирование. Работа со строками
Объектно-ориентированное программирование (ООП)
Основы Data Science
Подготовка к собеседованию и финальный проект

Элементы контроля

Домашняя работа
Письменная работа, которая предполагает решение задачи методами программирования на языке Python. Задания выполняются студентом вне аудитории. Задания направляются преподавателю по электронной почте.
Проект
Проект представляет подготовку решения исследовательской задачи и устное сообщение с отчетом по выполненной работе. Устное сообщение не должно занимать более 7-10 минут и должно быть основано на собственных наблюдениях студента и выводах, сделанных в процессе решения исследовательской задачи. По своему усмотрению студент может сопровождать устное сообщение слайдами PowerPoint или раздаточным материалом. Презентация, текст которой полностью заимствован из печатного или Интернет-источника и никак критически не переработан студентом, оценивается в 0 баллов.
Экзаменационная письменная работа
Студенту предлагается выбрать задачу для решения методами программирования на языке Python. Время на подготовку – 60 минут.

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.6 * Домашняя работа + 0.2 * Проект + 0.2 * Экзаменационная письменная работа

Список литературы

Авторы

Кессель Ксения Витальевна
Фирсанова Виктория Игоревна

Программа дисциплины