Project Seminar "Python in the Science of Data"

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

5

ECTS credits

Delivered at:

School of Computer Engineering

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 3, 4 module

Instructors

Polyakov, Konstantin L.

Polyakova, Marina V.

Программа дисциплины

Аннотация

Основная цель дисциплины «Проектный семинар «Python в науке о данных»» — 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; • элементарным анализом данных — числовым анализом: подсчетом описательных числовых статистик адекватных типу данных, графическим анализом: визуализацией статистических свойств данных; • разработкой пользовательских интерфейсов для управления данными.

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

• 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).
• Уметь создавать функции, библиотеки функций и приложения на основе стандартных и созданных функций с текстовым интерфейсом.
• Знать структуру (основные разделы) библиотеки NumPy(текущая версия).
• Уметь использовать библиотеку NumPy(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
• Знать структуру (основные разделы) библиотеки matplotlib (текущая версия).
• Уметь использовать библиотеку matplotlib (текущая версия) для визуализации данных.
• Знать структуру (основные разделы) библиотеки Pandas(текущая версия).
• Уметь использовать библиотеку Pandas(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
• Знать структуру (основные разделы) библиотеки tkinter (текущая версия).
• Уметь использовать библиотеку tkinter (текущая версия) для создания графических интерфейсов в специализированных приложениях для хранения данных, управления данными и предварительного анализа данных.

Содержание учебной дисциплины

• Основы создания приложений на языке Python 3
  Написание и использование функций в Python. Структуры хранения данных в Python. Управляющие структуры в Python.
• Использование библиотеки NumPy для хранения и анализа данных
  Класс numpy.ndarray. Атрибуты и методы. Универсальные функции numpy. Линейная алгебра в numpy. Генерация псевдослучайных чисел и статистический анализ.
• Основы визуализации данных в библиотеке matplotlib
  Основные элементы и параметры визуализаций в matplotlib. Использование matplotlib.pyplot. Объектно-ориентированный подход к созданию визуализаций
• Использование библиотеки Pandas для хранения и анализа данных
  Класс pandas.Series. Атрибуты и методы. Класс pandas.DataFrame. Атрибуты и методы. Методы объединения и группировки данных. Визуализация данных в pandas.
• Создание приложений с графическим интерфейсом на основе библиотеки tkinter
  Параметры виджетов. Организация диалогов. Переменныеtkinter. Виджеты: “Message”, “Entry”, “Check Button”, “Radio Button”, “Listbox”, “Text”.

Элементы контроля

• Работа на семинарах 1
  Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе
• Работа на семинарах 2
  Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе
• Итоговое тестирование 1
• Итоговое тестирование
• Индивидуальный проект
  В отдельных случаях, при наличии у студента знаний в области разработки приложений на языке Python и по согласованию с преподавателем, студент может выполнить проект по индивидуальному техническому заданию повышенной сложности. В этом случае оценка за курс (промежуточная аттестация) проставляется по результатам оценивания его проекта и прохождения итогового тестирования.

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  Тестирование в конце каждого модуля оценивается по сумме баллов за выполненный тест. Итоговая оценка проставляется по накопленной.

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Лучано Рамальо - Python. К вершинам мастерства - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - 768с. - ISBN: 978-5-97060-384-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/93273
• 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