Бакалавриат
2025/2026
Информационные компьютерные системы и программирование на Python
Статус:
Курс по выбору (Международная программа по экономике и финансам)
Кто читает:
Международный институт экономики и финансов
Где читается:
Международный институт экономики и финансов
Когда читается:
1-й курс, 1 семестр
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Рафаелян Георгий Робертович
Язык:
английский
Контактные часы:
80
Course Syllabus
Abstract
The course introduces Python as a powerful general-purpose tool for data manipulation, analysis, refactoring and many more. This course outlines the basics of Python and it’s libraries that are most important for financial data handling: pandas and numpy, exploring their powerful abilities in computation.
Learning Objectives
- The main aim of the course is to accommodate students with the full range of fundamentals of python, including concepts like functions, OOP, error-handling and etc. It also partially focuses on exploring such important concepts as git and docker, which come extremely handy in the cases when someone else’s work needs verification and/or reproduction.
Expected Learning Outcomes
- Use Computational and financial Excel functions.
- Understanding the basic way of pythonic workflow, data and code organization
- Understanding how to apply basic mathematical methods (primarily from calculus) in python (numpy) and how to do primitive data manipulations in it (pandas)
- Confident use of various digital devices and office programs
- Ability to analyze and critically evaluate information from various digital sources
- Knowledge of personal data protection methods
Course Contents
- Digital literacy
- Using built-in functions for data analysis
- Python basics
- Graphical Data Analysis in MS Excel
- Using Formulas and formatting for Conditional Analysis
- MS Excel Add-ins for solving economic tasks
- Working with large series of data
- Python extensions for tabular and multidimensional data
- Python OOP
- Python extensions for unit testing
- Intro to Docker
- Python for statistical and descriptive analysis
- Revision
Assessment Elements
- Digital literacy home assignments (tests)
- Home assignments
- Control work: In-class assignment
- Exam: In-class assignmentIn order to get a passing grade for the course, the student must sit (all parts) of the examination.
Interim Assessment
- 2025/2026 1st semester0.25 * Control work: In-class assignment + 0.1 * Digital literacy home assignments (tests) + 0.5 * Exam: In-class assignment + 0.15 * Home assignments
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- Жуков Р.А. - Язык программирования Python. Практикум - 978-5-16-015638-5 - НИЦ ИНФРА-М - 2024 - https://znanium.ru/catalog/product/2131861 - 2131861 - ZNANIUM
- Изучаем Python. Т.1: ., Лутц, М., 2020
- Изучаем Python. Т.2: ., Лутц, М., 2020
- Чернышев, С. А. Основы программирования на Python : учебник для вузов / С. А. Чернышев. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 349 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17139-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/567821 (дата обращения: 04.07.2025).
Recommended Additional Bibliography
- Python и анализ данных : первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter, Маккинни, У., 2023
- Криволапов С.Я. - Введение в анализ данных. Поиск структуры данных с применением языка Python - 978-5-16-019001-3 - НИЦ ИНФРА-М - 2024 - https://znanium.ru/catalog/product/2141600 - 2141600 - ZNANIUM
- Объектно-ориентированное программирование с помощью Python, Кальб, И., 2024
- Федоров, Д. Ю. Программирование на python : учебное пособие для вузов / Д. Ю. Федоров. — 6-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 187 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-19666-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/556864 (дата обращения: 04.07.2025).