Бакалавриат
2022/2023
Язык программирования Python
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Курс обязательный (Экономика и анализ данных)
Направление:
01.03.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Базовая кафедра Яндекс
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
1-й курс, 1 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
14
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Васина Олеся Игоревна,
Галицкий Борис Васильевич,
Горденко Мария Константиновна,
Грибов Филипп Юрьевич,
Дубнов Юрий Андреевич,
Елисеев Владислав Юрьевич,
Косакин Даниил Юрьевич,
Куренков Владимир Вячеславович,
Милюта Евгения,
Минеев Игорь Евгеньевич,
Михеев Александр Георгиевич,
Нечаев Сергей Петрович,
Петров Андрей Иванович,
Петров Тимур Александрович,
Плотников Алексей Валерьевич,
Темирханов Азиз Арсенович,
Хомутов Евгений Васильевич
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
52
Программа дисциплины
Аннотация
Студенты изучают Python - высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, популярный в области машинного обучения и анализа данных.
Цель освоения дисциплины
- Знание и практическое применение языка Python в объёме, достаточном для реализации алгоритмов из курса "Алгоритмы и структуры данных"
Планируемые результаты обучения
- Знает основные структуры данных в питоне: кортежи, списки, множества и словари; умеет реализовывать в коде операции с ними
- Знает основные типы данных в питоне (булев тип, целые числа, числа с плавающей точкой, строки), умеет писать код, выполняющий арифметические операции и базовые операции со строками
- Понимает концепцию поиска в структуре данных и сортировки структуры данных, умеет подобрать правильную структуру данных для задачи, умеет реализовать алгоритмы поиска и сортировки
- Понимает концепцию работы переменных в питоне, умеет объявлять переменные и использовать их в коде
- Понимает концепцию рекурсии и умеет использовать её для решения соответствующих задач
- Понимает концепцию функций в языках программирования, умеет задавать функции, использовать аргументы в теле функций, вызывать функции
- Понимает концепцию циклов, умеет писать код с использованием конструкций for и while
- Понимает принципы ветвления кода, умеет писать код с использованием условного оператора
- Понимает структуру кода на питоне: переносы строк, отступы, разделители; знает основные операторы языка
- Умеет работать с файлами: читать и записывать информацию, обходить файлы на жёстком диске и работать с их именами, учитывать кодировку файла при взаимодействии с ним
- Умеет работать со строками: искать подстроки, делать замены подстрок, объединять и делить строки, корректно учитывать кодировки строк
- Умеет считывать введённые пользователем данные и выводить результаты работы программы
- Умеет установить интерпретатор Python и выполнить код с его помощью
Элементы контроля
- Экзамен
- Накопленная оценка (домашние задания + работа на семинаре + контрольные работы)Накопленная оценка = 0.4 * MEAN(оценок за контрольные) + 0.4 * MEAN(оценок за ДЗ) + 0.2 * MEAN(оценок за работу на семинаре) После каждой лекции вам будет дано оцениваемое домашнее задание. На выполнение задания дается 14 дней от лекции. Еще в течение 7 дней после этого доступна возможность досдать задачи, однако задачи оцениваются вполовину меньшим баллом. Перед семинаром необходимо изучить соответствующую тему по лекциям и текстовым конспектам. Раз в две недели проходит контрольная (с прокторингом). На защите будет предложено для решения 8 задач, по 2 задачи средней сложности на каждую тему лекции. Во время решения практических задач можно пользоваться конспектами и своими решениями задач ДЗ. Максимальная оценка за работу на семинаре - 10 баллов. Максимальная оценка за ДЗ - 10 баллов. Для того чтобы получить максимальную оценку за дз нужно решить все задачи.
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 1 модуль0.4 * Экзамен + 0.6 * Накопленная оценка (домашние задания + работа на семинаре + контрольные работы)
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Lutz, M. (2008). Learning Python (Vol. 3rd ed). Beijing: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=415392
Рекомендуемая дополнительная литература
- Matthes, E. Python crash course: a hands-on, project-based introduction to programming. – No Starch Press, 2015. – 562 pp.