Основы программирования питон вшэ

Основы программирования в Python

Для образовательной программы дисциплина «Основы программирования в Python» является обязательной. Дисциплина подразделяется на два блока. Первый блок посвящен основам программирования и включает необходимые для дальнейшей работы в Python темы: типы и структуры данных, управляющие конструкции, функции. Второй блок посвящен решению прикладных задач в Python и включает темы, связанные со сбором и анализом данных: выгрузка данных с сайтов, парсинг веб-страниц, работа с таблицами.

Цель освоения дисциплины

овладение базовыми навыками программирования на языке программирования Python, методами автоматического сбора и обработки данных на Python

Планируемые результаты обучения

уметь писать управляющие конструкции и функции на Python, а также использовать их для решения прикладных задач

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Домашнее задание представляет собой набор задач разной сложности по пройденным темам. Каждая задача весит определённое количество баллов, для каждого домашнего задания определено общее количество баллов, которое достаточно набрать для оценки 10. Домашние задания публикуются каждую неделю после занятий.

Тест содержит тестовые и открытые вопросы по синтаксису, типам и структурам данных в Python, во время его выполнения нельзя запускать код на компьютере и пользоваться какими-либо материалами. Продолжительность теста – 20 минут.

Экзамен представляет собой набор практических задач по всем пройденным темам. Каждая задача весит определённое количество баллов, при этом зафиксирован общий балл за экзамен, который необходимо набрать, чтобы получить за экзамен оценку не ниже 4 (удовлетворительно). Во время экзамена разрешено пользоваться материалами курса и интернетом (за исключением социальных сетей, мессенджеров и иных платформ для коммуникации). Продолжительность экзамена – 120 минут.

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Nelli, F. (2018). Python Data Analytics : With Pandas, NumPy, and Matplotlib (Vol. Second edition). New York, NY: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1905344

Федоров Д. Ю. — ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ PYTHON 2-е изд. Учебное пособие для СПО — М.:Издательство Юрайт — 2020 — 161с. — ISBN: 978-5-534-11961-9 — Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ — URL: https://urait.ru/book/programmirovanie-na-yazyke-vysokogo-urovnya-python-454101

Рекомендуемая дополнительная литература

G. Nair, V. (2014). Getting Started with Beautiful Soup. Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=691839

Schneider, D. I. (2016). An Introduction to Programming Using Python, Global Edition: Vol. Global edition. Pearson.

Источник

Основы программирования в Python

Курс «Основы программирования в Python» имеет целью обучить студентов не только работе в Python, но и основам программирования вообще, поскольку наиболее базовые принципы являются схожими почти во всех языках программирования. При решении ряда задач исследователи часто сталкиваются с необходимостью работать с большими массивами данных. Для того чтобы эффективно работать с разными типами данных, необходимо знать основы программирования, так как именно навыки программирования позволяют автоматически собирать необходимую информацию за достаточно быстрое время. В качестве языка программирования в данном курсе используется Python. Язык Python на данный момент является очень популярным, в том числе в исследованиях в рамках гуманитарных и социальных наук. Дисциплина подразделяется на два блока. Первый блок посвящен основам программирования и включает необходимые для дальнейшей работы в Python темы: переменные и типы данных, списки и кортежи, словари, условные конструкции, циклы и функции. Второй блок посвящен решению прикладных задач в Python и включает темы, связанные со сбором и анализом данных: выгрузка данных с сайтов, парсинг веб-страниц, работа с таблицами и разведывательный анализ данных.

Цель освоения дисциплины

Обучить студентов навыкам программирования на языке Python, а также базовым приёмам извлечения данных из сети интернет и различных типов файлов, и их обработки, необходимым для дальнейшего обучения и в работе по специальности

Источник

Основы программирования на Python

Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Целью курса является изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов. Курс дает необходимую базу для освоения более специализированных областей применения языка Python, таких как машинное обучение, статистическая обработка данных, визуализация данных и многих других. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием. В курсе предлагается большое количество задач по программированию, расположенных по нарастанию сложности, что позволяет закреплять на практике изучаемый материал. https://ru.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya

Learning Objectives

Целью курса является формирование базовых знаний, умений и навыков решения наиболее важных и часто встречаемых на практике задач по веб-программированию на языке программирования Python, а также создание систем и приложений с использованием CMS Django.

Expected Learning Outcomes

Course Contents

1. Структуры данных Python 2. Функциональное программирование 3. Основы системного программирования 4. Объектно-ориентированное программирование – классы, объекты, наследование 5. Объектно-ориентированное программирование – декораторы и генераторы 6. Использование Python для работы с базой данных 7. Основы взаимодействия с Интернет 8. Использование библиотек Django для создания блога

Источник

Основы программирования в Python

На сегодняшний день Python является стандартом индустрии для анализа данных. По окончании этого курса студенты получат в свое распоряжение набор аналитических инструментов, которые им пригодятся как в академии, так и при работе в частном или государственном секторе. Целью этого курса является развитие навыков программирования и создание крепкой практической базы для анализа и презентации данных. Также мы познакомимся с задачами и алгоритмами машинного обучения, что задаст вектор развития для тех студентов, которые захотят углубиться в предмет. С использованием онлайн-курса «Python как иностранный».

Цель освоения дисциплины

Формирование и развитие навыков работы со специализированными библиотеками для обработки, визуализации и анализа данных (pandas, numpy, plotly, matplotlib, seaborn).

Развитие навыков постановки исследовательской задачи и тестирования гипотез с помощью количественных методов.

Планируемые результаты обучения

Загружает данные в pandas и работает с ними (фильтрация, агрегация, заполнение пропущенных значений).

Определяет тип задачи машинного обучения, выбирает корректные модели для ее решения, осуществляет подбор параметров и выбирает лучшую модель.

Решает задачи машинного обучения от постановки исследовательского вопроса до интерпретации результатов.

Умеет проверять гипотезы при помощи t-теста и Z-теста. Умеет сделать вывод о принятии/опровержении нулевой гипотезы.

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Онлайн курс «Python как иностранный» на платформе Онлайн-образование в НИУ ВШЭ https://online.hse.ru/, который будет изучаться студентами в течение 3 модуля. Задания онлайн курса состоят из задач на самопроверку и тестов и задач на оценку, а также квизов по академической этике для зачета темы недели. В формуле учитываются только оцениваемые элементы контроля. Тесты на оценку рассчитываются с весом 0.3, задачи на оценку – с весом 0.7. Для зачета недели за квиз по читингу нужно набрать ровно 8 баллов или более.

В течение 4 модуля для закрепления практических навыков на семинарах будут предлагаться небольшие домашние задания.

Проект выполняется в командах из 2-3 человек. Цель – провести небольшое исследование анализа данных полного цикла по выбранной теме. Этапы проекта: сбор, предобработка данных; создание новых переменных и статистический анализ; визуализация данных, построение различных графиков; применение простых алгоритмов машинного обучения для предсказания целевой переменной.

У студентов будет возможность получить бонусные баллы за работу на семинарах и дополнительные практические задания вне класса.

Просмотр видео и прохождение квиза по читингу являются обязательными для каждой недели онлайн курса для зачета тестов и задач на оценку.

Промежуточная аттестация

Итог = Минимум (0.15 * Онлайн курс + 0.001 * Квизы по читингу + 0.1 * Домашние задания (среднее всех) + 0.2 * Контрольная работа (Питон) + 0.25 * Проект + 0.3 * Экзамен (анализ данных) + 0.1 * Бонусные баллы, 10)

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Lutz, M. (2011). Programming Python : Powerful Object-Oriented Programming (Vol. 4th ed). Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415412

Muller, A. C., & Guido, S. (2017). Introduction to machine learning with Python: a guide for data scientists. O’Reilly Media. (HSE access: http://ebookcentral.proquest.com/lib/hselibrary-ebooks/detail.action?docID=4698164)

Рекомендуемая дополнительная литература

Mirkin, B. Core concepts in data analysis: summarization, correlation and visualization. – Springer Science & Business Media, 2011. – 388 pp.

Источник

Основы программирования в Python

Курс «Основы программирования в Python» имеет целью обучить студентов не только работе в Python, но и основам программирования вообще, поскольку наиболее базовые принципы являются схожими почти во всех языках программирования. При решении ряда задач исследователи часто сталкиваются с необходимостью работать с большими массивами данных. Характер данных может быть очень разным: политологические индексы, посчитанные для разных стран, социально-экономические показатели по регионам России и муниципальным образованиям, тексты законопроектов и инициатив, тексты пользователей в социальных сетях и т.д. Для того чтобы эффективно работать с разными типами данных, необходимо знать основы программирования, так как именно навыки программирования позволяют автоматически собирать необходимую информацию за достаточно быстрое время. В качестве языка программирования в данном курсе используется Python. Язык Python на данный момент является очень популярным, в том числе в исследованиях в рамках социальных наук. Дисциплина подразделяется на два блока. Первый блок посвящен основам программирования и включает необходимые для дальнейшей работы в Python темы: переменные и типы данных, списки и кортежи, словари, условные конструкции, циклы и функции. Второй блок посвящен решению прикладных задач в Python и включает темы, связанные со сбором и анализом данных: выгрузка данных с сайтов, парсинг веб-страниц, работа с таблицами и разведывательный анализ данных.

Цель освоения дисциплины

Овладение навыками программирования на языке Python, овладение методами сбора и обработки данных для решения политологических и социально-экономических задач

Планируемые результаты обучения

Умеет работать в среде Jupyter Notebook, умеет создавать переменные разных типов, принимать информацию от пользователя и выводить информацию на экран

Источник