Просмотр исходного текста страницы Практикум Python. Весна 2024

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс)
* Формат: очный
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''[https://forms.gle/nuRPoiCtAtX1td5R7 Регистрация на курс (база)]'''
* '''[https://forms.gle/DTvHh4dMKWJjcFCx5 Регистрация на курс (про)]'''
* '''[https://t.me/+Z-BwhbWGBuxmYzc6 Чат курса]'''
* '''[ Расписание]'''
* '''[https://drive.google.com/drive/folders/11XsI7yCguSOF1q6k0B8gCi2x685p3YXI?usp=share_link Материалы занятий]'''
* '''Таблица с оценками - coming soon!'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на семинарах

=== Домашние задания ===
* [ Домашние задания]

== План курса ==

{|  class="wikitable"
|- 
! № недели
! Тема
|-
|1|| Введение. Знакомство с Python
|-
|2|| Управление вычислениями. Контейнеры, итераторы
|-
|3|| Словари, множества. Модуль collection
|-
|4|| Функции (часть 1). Базовый синтаксис и генераторы
|-
|5|| Функции (часть 2). Области видимости, замыкания, декораторы
|-
|6|| Строки и файлы
|-
|7|| ООП (часть 1). Основные принципы и определения и базовый синтаксис
|-
|8|| ООП (часть 2). Magic-методы 
|-
|9|| Работа с сетью. Клиенты и парсинг
|-
|10|| Работа с сетью. Серверные приложения. Боты
|-
|11|| NumPy. Оптимизация кода
|-
|12|| Работа с табличными данными. Pandas
|-
|13|| Инструменты визуализации. Matplotlib
|-
|14|| Юнит-тестирование
|-
|15|| Символьные вычисления. SymPy
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в конце занятий
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - desktop-приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Евдокимова Анастасия @tasyakemova
** Честнов Никита @nchestnov
** Бояров Алексей @simpleus
** Рошиору Светлана @Kaisa19 
** Филатенков Артур @illusion_cat
** Богдан Давид @david_bogdan
** Восканян Давид @Oxygen1ium1
** Платинский Степан @LaaFlaame
** Кротов Андрей @Red_jacket
** Боярников Илья @boyarnikov
** Склонин Илья @isklonin
** Якушева Софья @stager108