Introduction to Python for Data Science

2020/2021

Academic Year

ENG

Instruction in English

3

ECTS credits

Delivered at:

School of Psychology

Course type:

Bridging course

When:

1 year, 2 module

Course Syllabus

Abstract

This introduction to Python will start your learning of Python for data science, as well as programming in general. This beginner-friendly Python course will take you from zero to programming in Python in a matter of hours. Module 1 - Python Basics o Your first program o Types o Expressions and Variables o String Operations Module 2 - Python Data Structures o Lists and Tuples o Sets o Dictionaries Module 3 - Python Programming Fundamentals o Conditions and Branching o Loops o Functions o Objects and Classes Module 4 - Working with Data in Python o Reading files with open o Writing files with open o Loading data with Pandas o Numpy

Learning Objectives

• To get familiar with Python vocabulary and basic operations

Expected Learning Outcomes

• 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 использовать библиотеку NumPy(текущая версия) для организации хранения данных и управления данными.
• Уметь создавать функции, библиотеки функций и приложения на основе стандартных и созданных функций с текстовым интерфейсом.
• Знать структуру (основные разделы) библиотеки NumPy(текущая версия).

Course Contents

• 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.

Assessment Elements

• Completion of the course at Coursera
• Performance at the course at Coursera

Interim Assessment

• Interim assessment (2 module)
  0.3 * Completion of the course at Coursera + 0.7 * Performance at the course at Coursera

Bibliography

Recommended Core Bibliography

• 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

Recommended Additional Bibliography

• 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