Практикум Python. Весна 2023 — различия между версиями
Nchestnov (обсуждение | вклад) |
Nchestnov (обсуждение | вклад) м (Nchestnov переименовал страницу Python practice spr2023 в Практикум Python. Весна 2023) |
(нет различий)
|
Версия 21:25, 30 января 2023
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 2 (первый курс)
- Форма контроля: дифференцированный зачет
Важные ссылки
- Регистрация на курс
- Материалы курсa
- Чат курса
- Таблица с оценками - coming soon!
Требования
- Физтех-почта (домен phystech.edu)
- Аккаунт на GitHub
- Ноутбук на семинарах
План курса
№ 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:
- Андрианов Артем @rampantrange Б05-228
- Евдокимова Анастасия @tasyakemova Б05-224
- Лотфуллин Камиль @LotFullKa Б05-221, Б05-229
- Махмудов Орхан @kut666 Б05-223, Б05-227
- Реброва Алина @kotabary Б05-220
- Рошиору Светлана @Kaisa19 Б05-225, Б05-226
- Якушева Софья @stager108 Б05-222
- Ассистенты:
- coming soon!