Научно-исследовательский семинар

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

2-й курс, 4 модуль

Преподаватель

Шадрина Елена Викторовна

Программа дисциплины

Аннотация

Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Целью курса является изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов. В результате освоения курса слушатели научатся обрабатывать и хранить числа, тексты и их наборы, освоят стандартную библиотеку языка Python и смогут автоматизировать задачи по сбору и обработке данных. Курс дает необходимую базу для освоения более специализированных областей применения языка Python, таких как машинное обучение, статистическая обработка данных, визуализация данных и многих других. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием

Цель освоения дисциплины

• владение студентами основами языка программирования Python, достаточными для понимания чужого кода и реализации собственных несложных программ.

Планируемые результаты обучения

• Различать изменяемые и неизменяемые типы данных, понимать, какие методы работают с ними.
• 1. Создавать переменные, считывать информацию в переменные, обращаться к переменным. 2. Корректно определять типы данных Python и конвертировать их при необходимости. 3. Работать со строками, применять индексацию и форматирование строк. 4. Понимать ошибки, выданные программой, и исправлять их. 5. Находить ошибки в чужом коде и исправлять их.
• Использовать логический тип данных, операторы сравнения, логические операторы. Писать собственные условные конструкции
• Использовать циклы для обработки повторяющихся действий, прекращать работу цикла по условию. Использовать циклы для перебора последовательностей. Понимать логику работы цикла.
• Различать изменяемые и неизменяемые типы данных, понимать, какие методы работают с ними. Сортировать последовательности.
• Проводить операции над множествами, содержательно интерпретировать результаты. Создавать словарь и добавлять в него информацию, осуществлять поиск по словарю. Хранить и обращаться к данным внутри вложенных структур. Сортировать последовательности, сортировать словари по ключам и по значениям.
• Импортировать готовые функции и применять их. Писать собственные функции и применять их. Находить и исправлять ошибки в чужих функциях.
• Открывать и создавать текстовые файлы. Считывать, обрабатывать и анализировать информацию из файлов. Реализовать предложенный пошаговый алгоритм решения задачи. Создавать и реализовывать собственный алгоритм для решения задачи.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в программирование. Основные типы данных. Создание переменных. Основные ошибки.
• Логический тип данных. Условные конструкции.
• Цикл while. Операторы break и continue. Использование else в цикле.
• Цикл for. Списки и кортежи. Функция map()
• Множества. Операции над множествами. Методы множеств.
• Словари. Методы словарей. Вложенные структуры данных.
• Сортировки, функция .sorted().
• Работа с функциями.
• абота с текстовыми и табличными файлами.

Элементы контроля

• самостоятельная работа в SEB браузере
  Описание: На курсе предусмотрено 4 самостоятельных работы, рассчитанных на 20-25 минут. Работы размещаются на платформе SmartLMS в SEB браузере и проводятся либо в конце, либо в начале занятия. Подробнее о дате, времени, точном количестве и темах заданий оповещает преподаватель. Оценка за самостоятельные работы рассчитывается как среднее арифметическое. Оценка не округляется.
• Активность на семинарых
• Экзамен в SEBбраузере

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 4th module
  Формула оценивания: Экзамен * 0.4 + Самостоятельная работа: Самостоятельная работа * 0.2 + Контрольная работа: Контрольная работа * 0.3 + Активность: Активность * 0.1

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• 40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python, Ахмад, И., 2023
• Data Science в действии : пять реальных проектов Python, Апельцин, Л., 2023
• Derivatives analytics with Python : data analysis, models, simulation, calibration and hedging, Hilpisch, Y. J., 2015
• Learning Python : [covers Python 2.5], Lutz, M., 2008
• Python - к вершинам мастерства : лаконичное и эффективное программирование, Рамальо, Л., 2022

Рекомендуемая дополнительная литература

• Python : исчерпывающее руководство, Бизли, Д. М., 2023
• Python 3, Прохоренок, Н. А., 2016

Авторы

• Шлягина Евгения Николаевна
• Шадрина Елена Викторовна