• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Программирование на языке Python

2022/2023
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель


Сорокин Семен Александрович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс знакомит студентов с основными сведениями об объектно-ориентированном программировании на языке Python, систематизирует знания о свойствах объектов языка, дает представление об основных библиотеках для разработки программных систем для обработки текстов на естественном языке, тренирует навык применения современной научной парадигмы.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • привить навыки программирования на языке Python
  • изучить основные свойства объектов на языке Python
  • изучить основные библиотеки для разработки программных систем для обработки текстов на естественном языке
  • научиться проектировать программное обеспечение с применением объектно-ориентированной парадигмы
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • владеет основными библиотеками для выгрузки информации из сети Интернет
  • знает форматы данных, применяемых в сети Интернет
  • умеет работать с такими структурами данных, как хэш-таблицы, деревья, графы
  • умеет создать программу, работающую по одному из протоколов обмена текстовыми сообщениями
  • знает устройства классов в языке Python
  • Понимает основную проблематику курса, умеет сформулировать вопросы, релевантные для изучения курса
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение
  • Условные операторы и операторы циклов
  • Обработка исключительных ситуаций, работа с файлами
  • Загрузка информации из сети Интернет
  • Библиотеки для обработки текстов
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашняя работа №1
    Домашняя работа №1. Задачи на работу с базовыми типами данных в питон, форматирование строк, элементарный синтаксис. Включает 10 задач разного уровня. Оценка по результатам выполнения - максимально 10 баллов. Срок выполнения 14 дней.
  • неблокирующий Домашняя работа №2
    Домашняя работа №2. Решение задачи в функциональном стиле программирование. Работа над математическими (геометрическими/арифметическими) задачами. Подразумевает использование таких типов данных как списки, словари, сеты, кортежы.
  • неблокирующий Задачи на дополнительные баллы в тетрадках каждой недели
    В тетрадке после каждой недели занятий остаются нерешенные/домашний задачи. Они выполняются самостоятельно и выкладываются в личный репозиторий. Оценка ставится по сумме задач по всех тетрадках.
  • неблокирующий Домашняя работа №3
    Домашняя работа подразумевает работу с библиотеками pandas и matplotlib. Выполнение заданий для построение аналитике по табличным и текстовым данным с визуализацией результатов.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.25 * Домашняя работа №1 + 0.25 * Домашняя работа №2 + 0.25 * Задачи на дополнительные баллы в тетрадках каждой недели + 0.25 * Домашняя работа №3
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная 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
  • Anaya, M. (2018). Clean Code in Python : Refactor Your Legacy Code Base. Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1881283
  • Baka, B. (2017). Python Data Structures and Algorithms. Birmingham, U.K.: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1528144
  • Bhavsar, K., Kumar, N., & Dangeti, P. (2017). Natural Language Processing with Python Cookbook : Over 60 Recipes to Implement Text Analytics Solutions Using Deep Learning Principles. Packt Publishing.
  • Изучаем Python, Лутц, М., 2014

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Ben Stephenson. (2019). The Python Workbook : A Brief Introduction with Exercises and Solutions (Vol. 2nd ed. 2019). Springer.
  • Chatterjee, S., & Krystyanczuk, M. (2017). Python Social Media Analytics. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1565635
  • Python 3, Прохоренок, Н. А., 2016
  • Программирование: теоремы и задачи, Шень, А., 2004