Python & R practice nes spr2023

Общие сведения

• Семестр: 6 (третий 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. Словари, множества. Модуль collection
3	-	Функции (часть 1). Базовый синтаксис, генераторы.
4	-	Функции (часть 2). Области видимости, замыкания, декораторы
5	-	Строки и файлы
6	-	ООП. Основные принципы и определения и базовый синтаксис. Magic-методы
7	-	Лучшие практики программирования. Юнит-тестирование
8	-	NumPy. Оптимизация кода
9	-	Работа с табличными данными. Pandas
10	-	Инструменты визуализации. Matplotlib

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!

Практический проект

• Проект - desktop-приложение (после ООП)
• 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: