Introduction to Python

2025/2026

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Big Data and Information Retrieval School

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 1 module

Instructors

Karpov, Maksim

Nikityuk, Michael

Программа дисциплины

Аннотация

Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Данный язык является мощным инструментом анализа данных и может повысить эффективность практически любой деятельности в науке и индустрии. С помощью языка Python можно автоматизировать рутинные операции и обрабатывать объемы данных, на несколько порядков превышающие объемы, доступные для обработки вручную или с помощью электронных таблиц. Данный курс направлен на формирование компетенций в области понимания кода и написания собственных программ. В нем будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения базовых типов данных и синтаксических конструкций Python.

Цель освоения дисциплины

• Овладение студентами основами языка программирования Python, достаточными для понимания чужого кода и реализации собственных программ.

Планируемые результаты обучения

• Создавать переменные, считывать информацию в переменные, обращаться к переменным.
• Работать со строками, применять индексацию и форматирование строк.
• Понимать ошибки, выданные программой, и исправлять их.
• Находить ошибки в чужом коде и исправлять их.
• Использовать логический тип данных, операторы сравнения, логические операторы.
• Писать собственные условные конструкции.
• Использовать циклы для обработки повторяющихся действий, прекращать работу цикла по условию.
• Использовать циклы для перебора последовательностей.
• Понимать логику работы цикла.
• Различать изменяемые и неизменяемые типы данных, понимать, какие методы работают с ними.
• Проводить операции над множествами, содержательно интерпретировать результаты.
• Создавать словарь и добавлять в него информацию, осуществлять поиск по словарю.
• Хранить и обращаться к данным внутри вложенных структур.
• Сортировать последовательности, сортировать словари по ключам и по значениям.
• Писать собственные функции и применять их.
• Открывать и создавать текстовые файлы.
• Считывать, обрабатывать и анализировать информацию из файлов.
• Знать основные типы данных, уметь создавать переменные и выявлять основные ошибки.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в программирование. Основные типы данных. Создание переменных. Основные ошибки.
• Логический тип данных. Условные конструкции.
• Цикл while. Операторы break и continue. Использование else в цикле.
• Цикл for. Списки и кортежи. Функция map().
• Методы строк и списков. Срезы.
• Множества. Операции над множествами. Методы множеств.
• Словари. Методы словарей. Вложенные структуры данных.
• Сортировки, функция .sorted().
• Работа с функциями.
• Работа с текстовыми и табличными файлами.

Элементы контроля

• Мини-тесты
  Мини-тесты проводятся на платформе Smart LMS с помощью Safe Exam Browser в асинхронном формате до дедлайна. В каждом мини-тесте может быть от 3 до 5 вопросов, длительность — не более 10 минут. Дается 1 попытка прохождения мини-теста. Вопросы могут быть как с одним правильным вариантом ответа, так и с несколькими.
• Самостоятельные работы
  Самостоятельные работы с задачами по программированию проводятся на платформе Smart LMS с помощью Safe Exam Browser в асинхронном формате до дедлайна. В каждом наборе задач может быть 2-3 задачи, длительность — 15-20 минут. Решения студента проверяются на открытых и скрытых тестовых данных.
• Домашние задания
  Домашние задания выдаются после лекций и семинаров для отработки изученных конструкций на Python и развитию навыка алгоритмического решения. Задания имеют жесткий дедлайн, проводятся на платформе Smart LMS.
• Экзамен
  Экзамен проводится в сессию в Smart LMS с прокторингом и состоит из задач по программированию с написанием кода решения на Python. Продолжительность экзамена 2 ч. Решения студента проверяются на открытых и скрытых тестовых данных.

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 1st module
  0.1 * Домашние задания + 0.2 * Мини-тесты + 0.2 * Самостоятельные работы + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Lutz, M. (2008). Learning Python (Vol. 3rd ed). Beijing: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392

Рекомендуемая дополнительная литература

• 40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python, Ахмад, И., 2023

Авторы

• Ахмедова Гюнай Интигам кызы
• Карпов Максим Евгеньевич