Практикум Python (весна 2022)
(перенаправлено с «Практикум Python весна 2022»)
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 2 (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 | xx.02.2023 | Введение. Знакомство с Python |
| 2 | xx.02.2023 | Управление вычислениями. Контейнеры, итераторы |
| 3 | xx.02.2023 | Словари, множества. Модуль collection |
| 4 | xx.02.2023 | Функции (часть 1). Базовый синтаксис и генераторы |
| 5 | xx.03.2023 | Функции (часть 2). Области видимости, замыкания, декораторы |
| 6 | xx.03.2023 | Работа со строками. Кодировки. Чтение и запись в файлы |
| 7 | xx.03.2023 | ООП (часть 1). Основные принципы и определения и базовый синтаксис |
| 8 | xx.03.2023 | ООП (часть 2). Magic-методы |
| 9 | xx.04.2023 | Работа с сетью. Клиенты и парсинг |
| 10 | xx.04.2023 | Работа с сетью. Серверные приложения. Боты |
| 11 | xx.04.2023 | Тестирование на Python. Юнит-тестирование |
| 12 | xx.04.2023 | NumPy. Оптимизация кода |
| 13 | xx.05.2023 | Работа с табличными данными. Pandas |
| 14 | xx.05.2023 | Инструменты визуализации. Matplotlib |
Оценивание
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
- Тесты
- Контесты
- Практические проекты
- 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:
- Честнов Никита
- Ассистенты:
