Basic Web Programming

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Department of Business Informatics

Course type:

Bridging course

When:

1 year, 1 module

Программа дисциплины

Аннотация

Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Целью курса является изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов. Курс дает необходимую базу для освоения более специализированных областей применения языка Python, таких как машинное обучение, статистическая обработка данных, визуализация данных и многих других. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием. В курсе предлагается большое количество задач по программированию, расположенных по нарастанию сложности, что позволяет закреплять на практике изучаемый материал. https://ru.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya

Цель освоения дисциплины

• В результате освоения курса слушатели научатся обрабатывать и хранить числа, тексты и их наборы, освоят стандартную библиотеку языка Python и смогут автоматизировать задачи по сбору и обработке данных. Курс дает необходимую базу для освоения более специализированных областей применения языка Python, таких как машинное обучение, статистическая обработка данных, визуализация данных и многих других. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием.

Планируемые результаты обучения

• Уверенно пользуется языком Python для решения аналитических задач

Содержание учебной дисциплины

• Основы программирования в Python
  Основные типы и структуры данных. Условные операторы и циклы. Решение алгоритмических задач.
• Введение в анализ данных на Python
  Обзор задач, для решения которых используется Python. Источники данных и их типы. Линейная алгербра и математическая статистика для анализа данных и машинного обучения. Статистические и математические операции в numpy. Pandas для работы с табличными данными. Разведывательный анализ данных.

Элементы контроля

• Оценка coursera
• Результаты собеседования с преподавателем

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (1 модуль)
  0.7 * Оценка coursera + 0.3 * Результаты собеседования с преподавателем