Наука о данных для юристов (Python)

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Департамент права цифровых технологий и биоправа

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 3, 4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Вы научитесь программировать на языке Python, а также освоите работу с данными до уровня, когда вы сможете настроить сбор данных из разных источников, визуализировать и представлять их в разных выборках. — Введение в большие данные — Введение в программирование. Язык Python — Операторы. Переменные. Типы данных. Условия. — Циклы, строки, списки. — Функции. Словари. Интерпретатор. Файлы, модули. — Трансформация данных — Визуализация и представление данных — Работа со строками и текстом — Сложные методы аналитики. Машинное обучение и анализ данных — Анализ текста и поисковые механизмы

Цель освоения дисциплины

• Студенты должны научиться программировать на языке Python, а также освоить работу с данными до уровня, когда они смогут настроить сбор данных из разных источников, визуализировать и представлять их в разных выборках.

Планируемые результаты обучения

• Использовать базовый функционал Python для создания простых программ, выполняющих простые функции.
• Работать с синтаксисом регулярных выражений для анализа текстов.
• Работать с датами с помощью модуля datetime.
• Создавать простые классы и их экземпляры.
• Определять сложность работы алгоритма.
• Строить базовые структуры и алгоритмы.
• Получать данные для работы через открытые API.
• Ориентироваться в синтаксисе HTML и CSS.
• Создавать простой интерфейс для своих программ в telegram.

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Введение в Python.
• Раздел 2. Алгоритмы, структуры данных и абстракции.
• Раздел 3. Сетевое взаимодействие.

Элементы контроля

• Домашнее задание №7
  Результатом работы студента является написанный код. Студент отправляет ссылку на код с выполненным ДЗ в форму в LMS. Преподаватель оставляет обратную связь на выполненную работу.
• Домашнее задание №13
  Результатом работы студента является написанный код. Студент отправляет ссылку на код с выполненным ДЗ в форму в LMS. Преподаватель оставляет обратную связь на выполненную работу.
• Домашние задания № 1, 2, 3, 5, 9, 11, 15 (с самопроверкой на вебинаре)
  Результатом работы студента должен являться написанный код. Студент отправляет ссылку на код с выполненным ДЗ в форму в LMS. Засчитывается сам факт сдачи работы. Перед отправкой студент самостоятельно сверяется с критериями оценивания.
• Итоговое задание
  Результатом работы студента является написанный код. Студент отправляет ссылку на код с выполненным ДЗ в форму в LMS. Преподаватель оставляет обратную связь на выполненную работу.

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  0.3 * Домашнее задание №13 + 0.3 * Домашнее задание №7 + 0.05 * Домашние задания № 1, 2, 3, 5, 9, 11, 15 (с самопроверкой на вебинаре) + 0.05 * Домашние задания № 1, 2, 3, 5, 9, 11, 15 (с самопроверкой на вебинаре) + 0.3 * Итоговое задание

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Python и анализ данных, Маккинли, У., 2015
• Алгоритмы и структуры данных: Учебник / Белов В.В., Чистякова В.И. - Москва :КУРС, НИЦ ИНФРА-М, 2020. - 240 с.: - (Бакалавриат) - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1057212
• Криволапов, С. Я., Статистические вычисления на платформе Jupyter Notebook с использованием Python : учебник / С. Я. Криволапов. — Москва : КноРус, 2021. — 431 с. — ISBN 978-5-406-09106-7. — URL: https://book.ru/book/942479 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
• Мясникова, Н. А., Алгоритмы и структуры данных : учебное пособие / Н. А. Мясникова. — Москва : КноРус, 2021. — 185 с. — ISBN 978-5-406-04167-3-A-2020. — URL: https://book.ru/book/936642 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Павлов, Л. А. Структуры и алгоритмы обработки данных : учебник для вузов / Л. А. Павлов, Н. В. Первова. — 3-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2021. — 256 с. — ISBN 978-5-8114-7259-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/156929 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.