• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Integral Robot Technologies and Speech Behavior

Kharlamov A. A., Pantiukhin D., Borisov V. et al.

Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024.

Глава в книге
Neural Networks for Speech Synthesis of Voice Assistants and Singing Machines

Pantiukhin D.

In bk.: Integral Robot Technologies and Speech Behavior. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 9. P. 281-296.

Препринт
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Python для извлечения и обработки данных

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина является МООС дисциплиной программы подготовки бакалавров "Приклданая математика и информатика". Дисциплина представляет собой онлайн-курс ВШЭ "Основы программирования на Python": https://www.coursera.org/learn/python-osnovy-programmirovaniya
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Изучение дисциплины «Python для извлечения и обработки данных» нацелено на освоение языка программирования Python. Его задача обучить студентов основам про-граммирования на языке Python. Целью курса также является ознакомление студентов с основными принципами проектирования и анализа алгоритмов и структур данных, раз-витие навыков оценки сложности алгоритмов, их практической реализации. Предполага-ется, что в результате освоения курса студенты будут способны самостоятельно разрабо-тать и реализовать на языке программирования Python несложные алгоритмы анализа данных.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владеет базовыми знаниями языка Python
  • Знает основные типы данных языка Python
  • Умеет создавать, передавать в функции и работать с переменными
  • Умеет работать со сложными типами данных
  • Умеет работать с операторами присваивания и условным оператором
  • Умеет работать с циклами и диапазонами
  • Умеет работать с функциями и их переменными
  • Умеет работать с лямбда-функциями, итераторами и генераторами
  • Умеет работать с классами и исключениями
  • Умеет работать со стандартными модулями языка
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в Python. Особенности и области применения языка.
    Обзор структуры курса, систем оценки. Обзор языка программирования Python. Литература, обучающие ресурсы. История языка Python. Где и кем используется язык Python. Сильные и слабые стороны языка Python. Две версии языка 2.* и 3.*. Интерпретатор языка Python: как выполняются и запускаются программы. IDE для языка Python. Zen of Python.
  • Переменные, ссылки, изменяемые и неизменяемые переменные
    Концепция неизменяемости в типах данных языка Python. Процесс создания переменных (имен). Перекрестные ссылки. Модуль dis. Списки. Литералы списков, создание списков. Базовые операции со списками: len, конкатенация, повторение, in, slicing. In-place измене-ния в списках. Методы append(), extend(), insert(), remove(), перегруженные операторы. Инструкция del. Сортировка списков. Метод sort и функция sorted(). Методы reverse(), in-dex(), count(). List comprehensions. Кортежи. Литералы кортежей, создание кортежей. . Ба-зовые операции с кортежами.
  • Сложные типы данных, пример программы
    Изменяемые типы данных. Словари. Литералы словарей, создание словарей. Базовые опе-рации со словарями: создание элемента словаря, получение по ключу, len, in. Создание, изменение записей в словарях. Инструкция del. Методы словарей: keys(), values(), items(), get(), update(), pop(). Dict comprehensions. Множества. Базовые операции с множествами. Методы add(), remove(), update(). Файлы. Функция open(). Методы write(), close(). Кон-текстные менеджеры. Bool. NoneType. Графы дружб на примере Facebook. Small-world ex-periment. Six degrees of separation. Эксперимент дружб участников майнора с известными людьми России через социальную сеть VK.
  • Оператор присваивания и условный оператор
    Подробный разбор программы по проверке дружб в социальной сети VK. Выражения и синтаксис языка Python. Различия и преимущества синтаксиса языка Python. Правила именования переменных. Присваивания. Формы присваивания. Присваивания последова-тельностей. Дополнительные формы присваивания последовательностей. Множественные присваивания. Составные операции присваивания. Условный оператор if. Имитация мно-жественного выбора в языке Python. Истинность выражений и объектов в Python. Тернарный оператор.
  • Циклы и диапазоны
    Циклы в программировании. Циклы while. Общий вид цикла while. Бесконечный цикл. Вспомогательные инструкции в циклах – break, continue, else блок. Ключевое слово break. Ключевое слово continue. Опциональный else блок. Циклы for. Общий вид цикла for. При-сваивание последовательностей в цикле for. Вложенные циклы. Функция range. Функция enumerate.
  • Функции и их переменные
    Функция как элемент программы. Функции в языке Python. Ключевое слово def. Объявле-ние функций с помощью ключевого слова def. Инструкция return. Определение функции и вызов функции. Функции как объекты. Локальные переменные. Области видимости. Пра-вило LEGB. Сокрытие имен. Ключевые слова global и nonlocal. Передача аргументов в функции. Аргументы и изменяемые объекты. Возвращение результатов функции. Позици-онные аргументы и keywords аргументы. Аргументы по умолчанию. Упаковка и распаков-ка аргументов.
  • Функциональное программирование, итераторы и генераторы
    Две популярные парадигмы программирования – функциональное программирование и объектно-ориентированное. Особенности функциональной парадигмы. Обзор элементов функционального программирования в Python. Анонимные функции в языке Python. Опе-ратор lambda. Фунция map. Фунция filter. Фунция reduce. Итераторы и генераторы. Функ-ции iter() и next(). Генераторы ключевое слово yield. Выражения-генераторы. Модуль iter-tools.
  • Объектно-ориентированное программирование
    Основы объектно-ориентированного программирования. Классы и объекты. Проектирова-ние класса. Ключевое слово class. Метод __init__(), аргумент self. Наследование. Пере-грузка операторов. Исключения в языке Python. Обзор инструкций, связанных с обработ-кой исключений. Встроенные исключения на примере IndexError. Иерархия исключений. Общий вид блока try/except. Блок finally. Инструкции raise/assert.
  • Стандартные модули
    Модуль itertools: count, cycle, chain, combinations, product, permutations. Модуль functools: partial. Модули numpy/scipy. Модуль matplotlib. Модуль nltk.
  • Типы данных языка Python.
    Обзор базовых типов данных языка Python. Функции type, dir, help. Числовые типы данных. Арифметические операторы, операторы бинарных сдвигов. Функци pow, abs, round и т.д. Работа с системами счисления. Модули для работы с числами: random, math. Сравнения. Смешивание числовых типов. Типы Decimal и Fraction. Строковый тип данных. Экранирование. Базовые операции со строками: len, slicing, in, конкатенация и повторение. Преобразования, функции ord и chr. Методы строкового типа для работы с регистром: lower(), upper(), casefold(), swapcase() и т.д.М етоды строкового типа для работы с подстроками: startswith(), endswith(), count() и т.д. Методы строкового типа для простого анализа строк: isalpha(), isnum(), islower() и т.д. Форматирование строк.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Домашние задания
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.3 * Домашние задания + 0.7 * Самостоятельная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Федоров Д. Ю. - ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ PYTHON 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для прикладного бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 161с. - ISBN: 978-5-534-10971-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/programmirovanie-na-yazyke-vysokogo-urovnya-python-437489

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Sarkar, D., Bali, R., & Sharma, T. (2018). Practical Machine Learning with Python : A Problem-Solver’s Guide to Building Real-World Intelligent Systems. [United States]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1667293