Python для извлечения и обработки данных

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Кафедра информационных систем и технологий (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

С помощью языка Python можно автоматизировать рутинные операции и обрабатывать объемы данных, на несколько порядков превышающие объемы, доступные для обработки вручную или с помощью электронных таблиц. Целевой аудиторией курса “Python для обработки и анализа данных” являются студенты НИУ ВШЭ НН ОП "Экономика и анализ бизнеса", а также все желающие научиться программировать на языке Python “с нуля”, чтобы уметь решать задачи анализа и обработки данных, возникающие на практике в различных предметных областях. Дисциплина проводится с использованием онлайн-курса "Python для извлечения и обработки данных" [URL: https://edu.hse.ru/course/view.php?id=132749].

Цель освоения дисциплины

• Овладение базовыми навыками программирования на языке Python, методами сбора и обработки данных для решения экономических и социально-экономических задач
• Целью курса также является ознакомление студентов с основными принципами проектирования и анализа алгоритмов и структур данных, развитие навыков оценки сложности алгоритмов, их практической реализации.

Планируемые результаты обучения

• Применяет списки, кортежи, множества, методы работы с отдельными элементами и всеми структурами
• Умеет работать с текстом, структурированными файлами (csv), xlsx-файлами и листами в них
• Умеет писать функции на Python и тестировать их
• Владеет базовыми знаниями языка Python
• Знает основные типы данных языка Python
• Умеет работать с классами и исключениями
• Умеет работать с операторами присваивания и условным оператором
• Умеет работать с функциями и их переменными
• Умеет работать с циклами и диапазонами
• Умеет работать со сложными типами данных
• Умеет работать со стандартными модулями языка
• Умеет создавать, передавать в функции и работать с переменными
• Слушатель способен реализовывать алгоритмы с использованием операторов языка Python.

Содержание учебной дисциплины

• Переменные и арифметические действия
• Начало работы в Python
• Логический тип данных и условный оператор
• Оператор цикла while, цикл for, функции и рекурсия
• Типы данных
• Анализ текстовых данных
• Web-скрейпинг
• Работа с API
• Дополнительные возможности языка

Элементы контроля

• Самостоятельные работы
• Контрольная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 4th module
  0.4 * Контрольная работа + 0.2 * Самостоятельные работы + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Bhasin, H. (2019). Python Basics : A Self-Teaching Introduction. Dulles, Virginia: Mercury Learning & Information. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1991381
• 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
• 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
• Nelli, F. (2015). Python Data Analytics : Data Analysis and Science Using Pandas, Matplotlib and the Python Programming Language. [Berkeley, CA]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1056488
• 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
• Python. Самое необходимое - 978-5-9775-0614-4 - Прохоренок Н. - 2011 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/bookshelf/22296 - 22296 - iBOOKS
• Федоров, Д. Ю.  Программирование на языке высокого уровня Python : учебное пособие для вузов / Д. Ю. Федоров. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 210 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14638-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/478098 (дата обращения: 04.07.2025).

Рекомендуемая дополнительная литература

• Learning Python : [covers Python 2.5], Lutz, M., 2008
• Sweigart, Al. Automate the boring stuff with Python: practical programming for total beginners. – No Starch Press, 2015. – 505 pp.
• Vanderplas, J.T. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc. https://proxylibrary.hse.ru:2119/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1425081.
• Автоматизация рутинных задач с помощью Python : практическое руководство для начинающих, Свейгарт, Э., 2018
• Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2020. — 343 с. — (Среднее профессиональное образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1042452
• Саммерфилд, М. Python на практике : учебное пособие / М. Саммерфилд , перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 338 с. — ISBN 978-5-97060-095-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/66480 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Сузи, Р. А. Язык программирования Python : учебное пособие / Р. А. Сузи. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 350 с. — ISBN 5-9556-0058-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100546 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

• Осипова Анастасия Ивановна