Программирование на Python

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Программирование на Python», читаемого на программе «Бизнес-информатика» 2 курса бакалавриата в 4 модуле 2022-2023 учебного года.

Занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

Формула оценки: Итог = 0.3 * Контрольная работа + 0.3 * Домашние задания + 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.

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%.

Программное обеспечение

На курсе мы будем работать в двух средах: Jupyter Notebook и PyCharm. Jupyter Notebook мы будем активно использовать в начале курса, плюс, эта среда будет нужна для сдачи домашних заданий через систему с автоматическими тестами для проверки.

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).

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 – профессиональная среда для разработки, работает преимущественно с исполняемыми файлами, содержащими программы на Python (файлы с расширением .py). PyCharm в бесплатной версии Community умеет открывать ipynb-файлы, созданные в Jupyter Notebook, но только режиме чтения, редактировать их нельзя. Скачать можно здесь, достаточно версии Community.

Материалы занятий

Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод. (8 апреля)

• Видеозаписи занятий и ipynb-файлы.
• Знакомство со средой Jupyter Notebook: инструкция по работе, Jupyter Notebook и Markdown (читать, ipynb).
• Вычисления и переменные в Python (читать, ipynb). Типы данных, ввод и вывод, форматирование строк (читать, ipynb).
• Практикум 1 (читать, ipynb), решения (читать, ipynb).
• Стандарты оформления кода Python: PEP8.

Дополнительно:

• Pythontutor: визуализатор кода, вычисления, ввод и вывод.
• Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.
• LaTeX: ShareLaTeX для желающих, документация на английском, материалы других курсов по LaTeX.

Списки и кортежи. Цикл for. Строки и методы на строках. (15 апреля)

• Практикум 2 (читать, ipynb).

Домашние задания

• Домашние задания сдаются через систему python.math-info.

Домашнее задание	Дедлайн
Домашнее задание 1	15 апреля 23:59
Домашнее задание 2
Домашнее задание 3
Домашнее задание 4
Домашнее задание 5
Домашнее задание 6
Домашнее задание 7