Практикум Python (ПМФ)

Общие сведения

• Семестр: 1 (первый курс)
• Форма контроля: дифференцированный зачет

Важные ссылки

• Регистрация на курс (доступ для физтех-аккаунтов)
• Материалы курсa (доступ для физтех-аккаунтов)
• Чат курса
• Таблица с оценками

Требования

• Физтех-почта (домен phystech.edu)
• Аккаунт на GitHub
• Ноутбук на занятиях

План курса

№	Дата	Тема
1	05.09.2022	Введение. Знакомство с Python
2	12.09.2022	Управление вычислениями. Контейнеры, итераторы
3	19.09.2022	Словари, множества. Модуль collection
4	26.09.2022	Функции (часть 1). Базовый синтаксис и генераторы
5	03.10.2022	Функции (часть 2). Области видимости, замыкания, декораторы
6	10.10.2022	Строки и файлы
7	17.10.2022	ООП (часть 1). Основные принципы и определения и базовый синтаксис
8	24.10.2022	ООП (часть 2). Magic-методы
9	31.10.2022	Лучшие практики программирования. Юнит-тестирование
10	07.11.2022	Работа с сетью. Серверные приложения. Боты
11	14.11.2022	NumPy. Оптимизация кода
12	21.11.2022	Работа с табличными данными. Pandas
13	28.11.2022	Инструменты визуализации. Matplotlib
14	05.12.2022	Работа с сетью. Клиенты и парсинг

Оценивание

Оценка по курсу состоит из нескольких частей:

1. Тесты
2. Контесты
3. Практические проекты
4. Лабораторная работа

Тесты

• Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
• Вопросы по материалам прошлого занятия
• Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт
• За каждый тест - 10 баллов.

Контесты

• Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест (нужен phystech.edu-аккаунт)
• 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 - консольное 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:
  • Андрианов Артем
  • Богдан Давид
  • Боярников Илья
  • Евдокимова Анастасия
  • Реброва Алина
  • Рошиору Светлана
  • Честнов Никита
  • Якушева Софья

• Ассистенты:
  • Бояров Алексей
  • Кротов Андрей
  • Омирзак Дастан
  • Прохорчук Екатерина