Бакалавриат
2025/2026





Программирование на языке Python
Статус:
Курс обязательный (Психология)
Кто читает:
Департамент психологии
Где читается:
Факультет социальных наук
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль
Онлайн-часы:
80
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Менинг Семен Михайлович
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
24
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, а также для подготовки к независимому экзамену по программированию начального и базового уровня.Дисциплина реализуется с помощью учебника «Python как иностранный» https://edu.hse.ru/course/view.php?id=133389
Цель освоения дисциплины
- Овладение студентами основами языка программирования Python, достаточными для понимания чужого кода и реализации собственных несложных 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.
- Импортировать готовые функции и применять их.
- Писать собственные функции и применять их.
- Находить ошибки в чужих функциях и справлять их.
- Открывать и создавать текстовые файлы.
- Считывать, обрабатывать и анализировать информацию из файлов.
- Умеет работать в pandas
- Знает, как фильтровать, сортировать и группировать данные
- Умеет считать и интерпретировать описательные статистики
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.
- Основы работы в pandas
- Работа с текстовыми и табличными файлами.
- Работа с pandas.
- Работа с текстовыми и табличными файлами
- Использование библиотеки NumPy для хранения и анализа данных
- Функциональное программирование.
- Основы объектно-ориентированного программирования, атрибуты, классы, наследование классов, взаимодействие классов.
- Работа с данными
- Морфология, лемматизация, распознавание именованных сущностей
- Регулярные выражения
- Тематическое моделирование
Элементы контроля
- ЭкзаменЭкзамен проходит дистанционно онлайн с прокторингом, используя камеру компьютера. Демо-версия экзамена предшествует проведению Независимого Экзамена по Python, обязательного для ОП "Психология". При успешном прохождении демо-версии экзамена - оценка переносится автоматически на оценку за экзамен. При этом оценка за независимый экзамен может быть перезачтена как оценка за экзамен по этому курсу - по желанию студента. Студент может сдать экзамен во время сессии.
- Мини-тесты
- Проект и защита проекта
- Контрольная работаЗадания представляют собой прохождение тестовых задач и написание кода. Задание студента проверяется на открытых и скрытых данных. Со штрафным режимом в 10% за каждую неверную попытку. С каждой неверной попыткой штраф увеличивается еще на 10%.
- Самостоятельные работы
- Перезачёт оценки за независимый экзаменЭкзамен проходит дистанционно онлайн с прокторингом, используя две камеры (одна с компьютера, вторая с телефона).
- Проект и защита проекта
- ПрактикумПрактические онлайн-занятия с активным вовлечением студенту в написание кода и обратной связью от преподавателя. Проводятся на платформе Яндекс-телемост. На занятии студенты могут поделиться своими экранами и обсудить возможные стратегии при решении задач на программирование. Также поощраются обсуждение трудностей по некоторым темам, и решение задач. На практических занятиях могут проводится консультации перед независимым экзаменом, или обсуждаться дополнительные материалы по программированию.
- Демо-версия независимого экзаменаПроходит на последних занятиях в два этапа (так, чтобы сохранилось общее время, отведённое для экзамена). Затем эта оценка будет засчитана как оценка за экзамен.
- Самостоятельные работы
- Оценка за онлайн-курсОнлайн-курс проходится в течение всего учебного курса на платформе SmartLMS. В оценку за курс входят "Задачи для тренировки" и "Тесты для самопроверки".
Промежуточная аттестация
- 2025/2026 4th module**Формула оценивания по дисциплине выглядит следующим образом.** - 0.6 х онлайн-курс - 0.2 х контрольная работа - 0.2 х экзамен Оценка по формуле домножается на 0.9. Затем округляется по правилам арифметического округления (например, 3.49 округляется до 3, а 3.50 — до 4). В качестве итоговой оценки студенту выставляется минимум из полученной оценки и 8. Предусмотрен зачёт оценки за демо-версию экзамена в качестве оценки за 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
- Nelli, F. (2015). Python Data Analytics : Data Analysis and Science Using Pandas, Matplotlib and the Python Programming Language. [Berkeley, CA]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1056488
- Pandas for everyone : Python data analysis, Chen, D. Y., 2023
- Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017
- Титов, А. Н. Обработка данных в Python. Основы работы с библиотекой Pandas : учебно-методическое пособие / А. Н. Титов, Р. Ф. Тазиева. — Казань : КНИТУ, 2022. — 116 с. — ISBN 978-5-7882-3164-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/331013 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная 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