Python для анализа данных

Бакалавриат 2026/2027

ID 1164171

Статус: Курс обязательный (География глобальных изменений и геоинформационные технологии)

Кто читает: Факультет географии и геоинформационных технологий

Где читается: Факультет географии и геоинформационных технологий

Когда читается: 2-й курс, 1 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Ломакин Александр Александрович, Ушакова Екатерина Алексеевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина предназначена для студентов второго курса бакалавриата, знающих основы информатики и статистики. Курс направлен на освоение языка программирования Python, который может применяться для обработки и анализа данных в исследованиях студентов, а также при изучении других научно-технических дисциплин. Курс даёт знания, помогающие освоить язык с нуля до использования изученных базовых библиотек и основы полного цикла работы с данными. Также данный курс поможет студентам при подготовке к независимому экзамену по программированию.

Цель освоения дисциплины

Язык программирования Python широко используется для анализа данных как в индустрии, так и в научной деятельности. Python помогает автоматизировать и облегчить работу с данными самых разных объёмов и сложности, а также помогает визуализировать данные и реализовывать свои программы. Цель курса — научить студентов, не программировавших ранее, основам программирования, основам Python, базовому анализу данных и основам визуализации. Студенты, которые уже имеют опыта работы на Python, смогут улучшить свои знания языка и его инструментов.

Планируемые результаты обучения

Студенты, которые не умели программировать до начала курса, могут использовать основные инструменты чистого python для широкого спектра задач: циклы, списки, словари, кортежи, методы строк и умеют создавать свои функции
Студенты понимают как работать с “грязными” данными и могут справляться со считыванием типовых случаев
Студенты понимают основы анализа данных для научно-технических специалистов: считывают текстовые данные, применяют простые операции с массивами данных и визуализируют их
Студенты могут модифицировать и комбинировать шаблоны использования инструментов python, полученные в рамках курса
Студенты понимают основы работы со сторонними модулями Python и умеют искать и читать документацию к этим модулям
Студенты применяют математические концепции, полученные на других курсах, при написании кода на Python
Студенты, которые не умели программировать до начала курса, смогут использовать основные инструменты чистого Python для широкого спектра задач: циклы, списки, словари, кортежи, методы строк и умеют создавать свои функции. Также слушатели курса пройдут подготовку к сдаче независимого экзамена по программированию
Студенты научатся работать с “грязными” данными (фильтрация некачественных данных, заполнение пропусков) и смогут распознавать типовые случаи
Студенты поймут основы анализа данных для научно-технических специалистов: считывать текстовые данные, применять простые операции с массивами данных и визуализировать их
Студенты смогут модифицировать и комбинировать сценарии использования инструментов Python, освоенные в рамках курса
Студенты поймут основы работы со сторонними модулями Python и смогут искать и изучать документацию к этим модулям
Студенты смогут применять математические концепции, полученные на других курсах, при написании кода на Python

Содержание учебной дисциплины

Введение. Знакомство с языком Python
Введение. Знакомство с языком Python
Знакомство с циклами и функциями
Работа с функциями и методами
Учимся работать с файлами
Хранение и организация данных
Введение в модули и NumPy
Загрузка данных в NumPy и основы визуализации
Продвинутая визуализация в Matplotlib, продвинутое индексирование в NumPy

Элементы контроля

Проект 1
В курсе есть два проекта, первый проект можно делать в группе до двух человек, второй в группе до трех человек. Каждый проект оформляется как репозиторий на GitHub.
Проект 2
В курсе есть два проекта, первый проект можно делать в группе до двух человек, второй в группе до трех человек. Каждый проект оформляется как репозиторий на GitHub.
Домашние задания

Промежуточная аттестация

2026/2027 1st module
0.64 * Домашние задания + 0.18 * Проект 1 + 0.18 * Проект 2

Программа дисциплины