• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2026/2027

Python и SQL для анализа данных

ID 1149357

Статус: Маго-лего
Когда читается: 2 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 14

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предназначен для освоения студентами основ программирования на Python и языка запросов SQL для решения задач анализа данных. Python читается в двух потоках разного уровня подготовки – поток Base и поток Pro, – а SQL изучается всеми студентами в общем потоке. В ходе курса студенты научатся обрабатывать и анализировать данные средствами Python (NumPy, Pandas, визуализация) и SQL (выборка, агрегирование, объединение таблиц, оконные функции), а практика построена на контестах, ноутбуках с разведочным анализом данных и одном большом индивидуальном проекте.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Овладеть базовым синтаксисом языка Python: типы данных, операторы, циклы, коллекции
  • Научиться определять и использовать функции и декораторы (поток Pro – устройство вызова, замыкания, декораторы, итераторы и генераторы)
  • Научиться считывать и записывать данные из/в файлы
  • Использовать библиотеку NumPy для быстрых вычислений
  • Освоить библиотеку Pandas и провести разведочный анализ данных (EDA)
  • Использовать библиотеки Matplotlib и Seaborn для визуализации данных
  • Освоить основы ООП на Python (поток Pro – два занятия по ООП, затем память, сборка мусора, GIL и паттерны)
  • Освоить базовый синтаксис SQL: выборка, фильтрация и сортировка данных
  • Использовать группировки, агрегатные функции и подзапросы в SQL
  • Объединять таблицы (JOIN), применять теоретико-множественные операции, CTE и оконные функции; выполнять DML/DDL операции
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент пишет программы на Python с использованием базовых операторов, циклов и коллекций
  • Студент создаёт и использует функции и декораторы (поток Pro – устройство вызова, замыкания, декораторы, итераторы и генераторы)
  • Студент считывает и записывает данные из/в файлы средствами Python
  • Студент выполняет вычисления с использованием библиотеки NumPy
  • Студент проводит разведочный анализ данных и визуализирует результаты средствами Pandas, Matplotlib и Seaborn
  • Студент применяет основные принципы ООП при разработке программ
  • (Поток Pro) Студент понимает модель памяти, сборку мусора и GIL в Python и применяет основные паттерны
  • Студент пишет SQL-запросы с фильтрацией, сортировкой, группировкой и агрегатными функциями
  • Студент использует подзапросы, JOIN, теоретико-множественные операции и CTE в SQL
  • Студент использует оконные функции и выполняет DML/DDL операции в SQL
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Занятие 1 (Python – поток Base)
  • Занятие 2 (Python – поток Base)
  • Занятие 3 (Python – поток Base)
  • Занятие 4 (Python – поток Base)
  • Занятие 5 (Python – поток Base)
  • Занятие 6 (Python – поток Base)
  • Занятие 7 (Python – поток Base)
  • Занятие 1 (Python – поток Pro)
  • Занятие 2 (Python – поток Pro)
  • Занятие 3 (Python – поток Pro)
  • Занятие 4 (Python – поток Pro)
  • Занятие 5 (Python – поток Pro)
  • Занятие 6 (Python – поток Pro)
  • Занятие 7 (Python – поток Pro)
  • Занятие 1 (общий поток, SQL)
  • Занятие 2 (общий поток, SQL)
  • Занятие 3 (общий поток, SQL)
  • Занятие 4 (общий поток, SQL)
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание (Python, поток Base)
    6 мини-домашних заданий + 1 большое домашнее задание ДЗ_1 - Вводные темы: циклы, коллекции ДЗ_2 - Функции, декораторы, генераторы, итераторы ДЗ_3 - NumPy ДЗ_4 - Pandas ДЗ_5 - EDA part 1 и part 2 ДЗ_6 - Основы ООП
  • неблокирующий Большое домашнее задание (Python, поток Base)
  • неблокирующий Домашнее задание (Python, поток Pro)
    6 мини-домашних заданий + 1 большое домашнее задание ДЗ_1 - Функции, замыкания, декораторы, итераторы ДЗ_2 - Итераторы, генераторы, файлы ДЗ_3 - NumPy и Pandas ДЗ_4 - Визуализация ДЗ_5 - ООП ДЗ_6 - Память, GC, GIL, паттерны
  • неблокирующий Большое домашнее задание (Python, поток Pro)
  • неблокирующий Домашнее задание (SQL)
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd module
    Python Итог = 0,5 × Big_HW + 0,4 × Экзамен + 0,15 × Small_HW, где Big_HW – оценка за одно большое домашнее задание, Small_HW – средняя оценка за 6 мини-домашних заданий своего потока SQL Итог = (HW_1 + HW_2 + HW_3 + HW_4) / 4, где каждое HW_N – Отдельное ДЗ.
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Изучаем программирование на Python, Бэрри, П., 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Программируем на Python, Доусон, М., 2015

Авторы

  • Ахмедова Гюнай Интигам кызы