Практикум Python. Весна 2023

Материал из Public ATP Wiki
Версия от 08:17, 14 декабря 2022; Nchestnov (обсуждение | вклад) (Новая страница: «= Общие сведения = * Семестр: 2 (первый курс) * Форма контроля: дифференцированный зачет == В…»)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Общие сведения

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

Важные ссылки

  • Регистрация на курс
  • Материалы курсa
  • Чат курса
  • Таблица с оценками

Требования

  • Аккаунт на GitHub
  • Ноутбук на семинарах

План курса

Дата 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 - Лучшие практики программирования. Юнит-тестирование
10 - Работа с сетью. Серверные приложения. Боты
11 - NumPy. Оптимизация кода
12 - Работа с табличными данными. Pandas
13 - Инструменты визуализации. Matplotlib
14 - Работа с сетью. Клиенты и парсинг
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 начале каждого занятия
  • 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:
  • Ассистенты: