Практикум Python. Весна 2024

Общие сведения

• Семестр: 2 (первый курс)
• Формат: очный
• Форма контроля: дифференцированный зачет

Важные ссылки

• Регистрация на курс (база)
• Регистрация на курс (про)
• Чат курса
• [ Расписание]
• Материалы занятий
• 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:

1. Тесты
2. Контесты
3. Практические проекты
4. 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!