2025/2026

Программирование на Python (углубленный курс)

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Паточенко Евгений Анатольевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Программирование на Python» охватывает основы языка Python: работу с переменными, типами данных, условными конструкциями, циклами и коллекциями. Студенты изучат принципы создания функций, основы объектно-ориентированного программирования и работу с популярными библиотеками для анализа данных (NumPy, Pandas) и визуализации (Matplotlib, Seaborn). Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний для решения задач обработки и анализа данных, включая базовые техники парсинга и работы с файлами. Курс обеспечивает необходимую базовую подготовку для дальнейшего изучения специализированных дисциплин в области анализа данных, машинного обучения и цифровых технологий.

Цель освоения дисциплины

• В результате освоения адаптационного курса «Программирование на Python» студенты-начинающие смогут освоить основы программирования на языке Python.
• Научатся создавать простые программы для обработки данных, работать с популярными библиотеками анализа данных и визуализации, что обеспечит необходимую базу для дальнейшего изучения специализированных дисциплин.

Планируемые результаты обучения

• Работать с коллекциями данных (списки, словари), строками и срезами для базовой обработки информации
• Применять основы объектно-ориентированного программирования: создание классов, методов и простое наследование
• Выполнять базовые операции с библиотеками NumPy и Pandas для работы с числовыми данными и таблицами
• Строить простые графики и диаграммы с помощью Matplotlib и Seaborn для визуализации результатов
• Использовать базовые элементы Python: переменные, типы данных, условные конструкции и циклы для написания простых программ
• Создавать простые функции и понимать принципы их работы, включая основы лямбда-функций и параметров

Содержание учебной дисциплины

• Intro - data types - conditions
• Slices - strings
• Functions - iterables
• Classes - methods - inheritance
• Pandas module
• Misc. libs: math - time - os
• Parsing: basic techniques

Элементы контроля

• Домашнее задание 1
• Домашнее задание 2
• Экзамен
• Тесты

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 3rd module
  0.2 * Домашнее задание 1 + 0.2 * Домашнее задание 2 + 0.25 * Тесты + 0.35 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• 9781491912140 - Vanderplas, Jacob T. - Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data - 2016 - O'Reilly Media - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1425081 - nlebk - 1425081
• Andrew Bird, Dr Lau Cher Han, Mario Corchero Jiménez, Graham Lee, & Corey Wade. (2019). The Python Workshop : A New, Interactive Approach to Learning Python. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2291496
• Eric Matthes. (2019). Python Crash Course, 2nd Edition : A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming: Vol. 2nd edition. No Starch Press.
• Grus, J. (2019). Data Science From Scratch : First Principles with Python (Vol. Second edition). Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2102311

Рекомендуемая дополнительная литература

• McKinney, W. (2018). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (Vol. Second edition). Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1605925

Авторы

• Ахмедова Гюнай Интигам кызы