Магистратура
2024/2025





Наука о данных для юристов (Python)
Статус:
Курс обязательный (ЛигалТех / Legal Tech)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент права цифровых технологий и биоправа
Где читается:
Факультет права
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Лагутин Максим Дмитриевич
Прогр. обучения:
ЛигалТех
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Вы научитесь программировать на языке Python, а также освоите работу с данными до уровня, когда вы сможете настроить сбор данных из разных источников, визуализировать и представлять их в разных выборках.— Введение в большие данные— Введение в программирование. Язык Python— Операторы. Переменные. Типы данных. Условия.— Циклы, строки, списки.— Функции. Словари. Интерпретатор. Файлы, модули.— Трансформация данных— Визуализация и представление данных— Работа со строками и текстом— Сложные методы аналитики. Машинное обучение и анализ данных— Анализ текста и поисковые механизмы
Цель освоения дисциплины
- Студенты должны научиться программировать на языке Python, а также освоить работу с данными до уровня, когда они смогут настроить сбор данных из разных источников, визуализировать и представлять их в разных выборках.
Планируемые результаты обучения
- Использовать базовый функционал Python для создания простых программ, выполняющих простые функции.
- Работать с синтаксисом регулярных выражений для анализа текстов.
- Работать с датами с помощью модуля datetime.
- Создавать простые классы и их экземпляры.
- Определять сложность работы алгоритма.
- Строить базовые структуры и алгоритмы.
- Получать данные для работы через открытые API.
- Ориентироваться в синтаксисе HTML и CSS.
- Создавать простой интерфейс для своих программ в telegram.
Содержание учебной дисциплины
- Раздел 1. Введение в Python.
- Раздел 2. Алгоритмы, структуры данных и абстракции.
- Раздел 3. Сетевое взаимодействие.
Элементы контроля
- Домашнее задание №13Результатом работы студента является написанный код. Студент отправляет ссылку на код с выполненным ДЗ в форму в LMS. Преподаватель оставляет обратную связь на выполненную работу.
- Домашние задания № 1, 2, 3, 5, 9, 11, 15 (с самопроверкой на вебинаре)Результатом работы студента должен являться написанный код. Студент отправляет ссылку на код с выполненным ДЗ в форму в LMS. Засчитывается сам факт сдачи работы. Перед отправкой студент самостоятельно сверяется с критериями оценивания.
- Итоговое заданиеРезультатом работы студента является написанный код. Студент отправляет ссылку на код с выполненным ДЗ в форму в LMS. Преподаватель оставляет обратную связь на выполненную работу.
- Домашнее задание №7Результатом работы студента является написанный код. Студент отправляет ссылку на код с выполненным ДЗ в форму в LMS. Преподаватель оставляет обратную связь на выполненную работу.
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 4th module0.3 * Домашнее задание №13 + 0.1 * Домашние задания № 1, 2, 3, 5, 9, 11, 15 (с самопроверкой на вебинаре) + 0.6 * Итоговое задание
- 2025/2026 1st module0.2 * Домашнее задание №7 + 0.8 * Домашние задания № 1, 2, 3, 5, 9, 11, 15 (с самопроверкой на вебинаре)
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Python и анализ данных, Маккинни, У., 2015
- Алгоритмы и структуры данных: Учебник / Белов В.В., Чистякова В.И. - Москва :КУРС, НИЦ ИНФРА-М, 2020. - 240 с.: - (Бакалавриат) - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1057212
- Криволапов, С. Я., Статистические вычисления на платформе Jupyter Notebook с использованием Python : учебник / С. Я. Криволапов. — Москва : КноРус, 2021. — 431 с. — ISBN 978-5-406-09106-7. — URL: https://book.ru/book/942479 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
- Мясникова, Н. А., Алгоритмы и структуры данных : учебное пособие / Н. А. Мясникова. — Москва : КноРус, 2021. — 185 с. — ISBN 978-5-406-04167-3-A-2020. — URL: https://book.ru/book/936642 (дата обращения: 26.08.2024). — Текст : электронный.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Павлов, Л. А. Структуры и алгоритмы обработки данных : учебник для вузов / Л. А. Павлов, Н. В. Первова. — 3-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2021. — 256 с. — ISBN 978-5-8114-7259-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/156929 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.