Программирование на Python

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Программирование на Python», читаемого на программе «Бизнес-информатика» 2 курса бакалавриата в 4 модуле
2021-2022 учебного года. Курс реализуется в смешанном формате, онлайн часть обеспечивается главами курсов на платформе DataCamp.

Практические занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

Формула оценки: Итог = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Домашние задания + 0.1 * Онлайн-курс + 0.4 * Экзамен.

  • Контрольная работа состоит из двух частей: теоретической и практической. Теоретическая часть содержит тестовые и открытые вопросы по синтаксису, типам и структурам данных в Python, во время её выполнения нельзя запускать код на компьютере и пользоваться материалами. Практическая часть состоит из задач по программированию, во время её выполнения можно пользоваться любыми открытыми источниками, но нельзя создавать новые вопросы на форумах и подобных ресурсах. Оценка за КР – целое число в 10-балльной шкале.
  • Экзамен проходит в том же формате, что и контрольная работа. Оценка за экзамен – целое число в 10-балльной шкале.
  • Домашние задания представляют собой набор задач по программированию по пройденным темам. Оценка за домашние задания – неокруглённое среднее арифметическое за все домашние задания по курсу.
  • Оценка за Онлайн-курс формируется как доля прослушанных студентом глав на DataCamp от общего количества назначенных для прослушивания глав, домноженная на 10, без округления.

При сдаче домашнего задания позже указанного срока предусмотрены штрафы. Опоздание в пределах часа ведёт к штрафу 10% от полученной оценки,
в пределах суток – к штрафу 30%, в пределах недели – к штрафу 70%. Дедлайны для прослушивания глав онлайн-курса жёсткие, главу по предложенной теме необходимо пройти до практического занятия по этой теме.

Программное обеспечение

На курсе мы будем работать в двух средах: PyCharm и Jupyter Notebook.

  • PyCharm – профессиональная среда для разработки, работает преимущественно с исполняемыми файлами, содержащими программы на Python (файлы с расширением .py).
  • Jupyter Notebook – продукт проекта Jupyter, более простая среда для знакомства с языком, часто используется в дата-аналитике и машинном обучении, позволяет создавать красиво оформленные файлы с кодом, текстом и графиками (файлы с расширением .ipynb).

Скачать PyCharm можно здесь, достаточно версии Community.

Jupyter Notebook можно скачать как отдельно, так и внутри дистрибутива Anaconda, который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных:

  • Если у вас установлен интерпретатор Python и вы знакомы с командой pip install, можно поставить Jupyter Notebook отдельно по этой инструкции.
  • Если вы не знакомы с Python, рекомендуется поставить дистрибутив Anaconda, скачать можно здесь.

Также есть возможность работать в Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail). PyCharm в бесплатной версии Community умеет открывать ipynb-файлы, созданные в Jupyter Notebook, но только режиме чтения, редактировать их нельзя.

Материалы

Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод. (4 и 7 апреля)

  • Видеозаписи занятий по подгруппам.
  • Знакомство со средой Jupyter Notebook. Инструкция по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (читать, ipynb).
  • Вычисления и переменные в Python (читать, ipynb). Типы данных, ввод и вывод, форматирование строк (читать, ipynb).
  • Стандарты оформления кода Python: PEP8.

Дополнительно:

Списки и цикл for. Методы на строках. Работа с файлами. (11 и 14 апреля)

Дополнительно:

Списки vs массивы. Условные конструкции. (18 и 21 апреля)

Дополнительно:

Цикл while. Функции в Python. (25 и 28 апреля)

Дополнительно:

Кортежи и словари. Формат JSON. (12 и 14 мая)

  • [Видеозаписи] занятий по подгруппам.
  • Кортежи и словари (конспект). Работа с файлами JSON (конспект).
  • Практикум 4: кортежи и словари в Python (задания).

Домашние задания

Из заданий на DataCamp формируется оценка за онлайн-курс, из обычных домашних заданий – оценка за домашние задания.

Домашнее задание Задание Дедлайн (группы 1-2) Дедлайн (группы 3-4)
Домашнее задание 1 Глава Python Lists 11.04 11:00 14.04 11:00
Домашнее задание 2 Глава NumPy 18.04 11:00 21.04 11:00
Домашнее задание 3 Глава Fundamental data types 29.04 11:00 29.04 11:00
Домашнее задание 4 задачи сдавать на Dropbox 05.05 23:59 05.05 23:59
Домашнее задание 5 Глава Dictionaries – the root of Python 19.05 23:59 19.05 23:59