Программирование на языке Python для ГосМунУпр 2022/23: различия между версиями
Kir.sth (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Kir.sth (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
Подробнее про НЭ по Цифровым компетенциям можно прочитать на соответствующей '''[https://www.hse.ru/studyspravka/examsdataculture странице]'''. Материалы по подготовке к НЭ по программированию можно найти [https://online.hse.ru/course/view.php?id=4788 здесь]. Порядок организации Независимых экзаменов по Цифровым компетенциям подробно описан в Приложении 17 к [https://www.hse.ru/docs/551872110.html ПОПАТКУСу] | Подробнее про НЭ по Цифровым компетенциям можно прочитать на соответствующей '''[https://www.hse.ru/studyspravka/examsdataculture странице]'''. Материалы по подготовке к НЭ по программированию можно найти [https://online.hse.ru/course/view.php?id=4788 здесь]. Порядок организации Независимых экзаменов по Цифровым компетенциям подробно описан в Приложении 17 к [https://www.hse.ru/docs/551872110.html ПОПАТКУСу] | ||
== Полезные штуки == | |||
* Как установить дистрибутив Anaconda на [https://disk.yandex.ru/i/-BoigY3b8-3kYw Windows] и [https://disk.yandex.ru/i/uM6escVXBKax9Q MacOS] | |||
* [https://github.com/hse-python-jour/hse_intro_to_data_journalism/blob/main/Gustokashin_summary_python.pdf Конспект лекций] по Python от Михаила Густокашина | |||
* [https://drive.google.com/file/d/1r6s_mpd9PcwjQXc4_24t3OL_uxgOGEgQ/view?usp=sharing Шпаргалка] по Python | |||
* Курс небольших заметок и задач прямо в браузере на [https://pythontutor.ru/ Питонтьютор] | |||
* [https://academy.yandex.ru/handbook/python Хэндбук по Python] от Яндекса — хорошие тексты и много задач в формате контестов | |||
* Онлайн визуализаторы кода: [https://pythontutor.com/ тут] и [https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/visualize тут] | |||
== Команда курса == | == Команда курса == | ||
| Строка 32: | Строка 41: | ||
|- | |- | ||
|} | |} | ||
== Материалы курса == | |||
{| class="wikitable" | |||
|- | |||
! № !! Тема занятия !! Задание к занятию !! Материалы занятия | |||
|- | |||
| 1 || '''Модуль Pandas и NumPy''' | |||
|| | |||
* Установить дистрибутив Anaconda | |||
* Вспомнить базовый Python | |||
* Посмотреть тему 1 в онлайн-курсе | |||
|| | |||
[https://drive.google.com/file/d/1inXJ31isCET1_65DsSGZhEWh9OhEzpkk/view?usp=sharing Семинар 1] | |||
|- | |||
| 12 || '''Подведение итогов''' | |||
|| | |||
* Подготовиться к итоговой защите проектов | |||
|| | |||
|- | |||
|} | |||
== Правила выставления оценок == | |||
=== Формула === | |||
Итоговая оценка вычисляется по формуле: | |||
min(10, | |||
0.45 * mean(ДЗ) + | |||
0.35 * Экзамен + | |||
0.2 * mean(Тесты) + | |||
0.1 * Бонус | |||
) | |||
где: | |||
'''mean(ДЗ)''' — среднее арифметическое домашних заданий, которые выдаются после семинаров по соответствующим темам | |||
'''Экзамен''' — основан на спецификации Независимого экзамена по программированию базового уровня, т.е. состоит из аналогичных задач (120 мин) | |||
'''mean(Тесты)''' — среднее арифметическое мини-тестов, которые проводятся в начале/конце семинара (5-10 мин) по пройденным темам в формате closed book (запрещено пользоваться всем, кроме разрешенного) | |||
'''Бонус''' — самостоятельное решение задач, а также их комментирование и ответы на вопросы преподавателя во время семинара (aka активность) | |||
Ни одна из форм контроля не округляется. Округляется только итоговая оценка арифметически (3.49 округляется до 3, 3.50 – до 4) | |||
=== Правила дедлайнов === | |||
'''ДЗ''' — дедлайны ДЗ объявляется при его выдаче. За сдачу ДЗ после дедлайна выставляется 0 баллов. В случае форс-мажоров со стороны Вышки (отключения света или интернета в общежитиях или неполадки на платформе, не позволившие вовремя сдать задания) дедлайны могут быть увеличены для всех студентов на 1 календарный день | |||
'''Тесты''' и '''Бонус''' – при пропуске форм контроля по уважительной причине (подтверждённой учебным офисом или документально лично преподавателям) студент имеет право на перерасчет итоговой оценки без пропущенных форм контроля | |||
'''Экзамен''' – если студент не может написать экзамен по уважительной причине, то он может написать экзамен в период пересдач | |||
В случае подозрения в несамостоятельном выполнении задания преподаватель имеет право обнулить оценку за него или провести устную защиту | |||
=== Правила пересдач === | |||
Пересдаче подлежит только Экзамен. Формула расчёта результатов после первой пересдачи — основная, т.е. с учетом накопленной оценки. | |||
Оценка после второй пересдачи равна оценке за Экзамен. В остальном правила пересдач при ликвидации академической задолженности соответствуют «Разделу VIII. Порядок организации пересдач» [https://www.hse.ru/docs/551872110.html ПОПАТКУСа]. | |||
== Книги == | |||
=== Рекомендуемая основная литература === | |||
* Lutz, M. (2019). Learning Python (Vol. 5rd ed). Beijing: O’Reilly Media. | |||
=== Рекомендуемая дополнительная литература === | |||
* Vanderplas, J. T. (2016). Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from [http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1425081 this] | |||
[[Категория:Data Culture]] | |||
[[Категория:Курсы по Python (DC) в 2022/23 году]] | |||
Версия от 19:28, 15 февраля 2023
На этой странице можно найти различные материалы и организационную информацию по дисциплине "Программирование на языке Python", читаемой для студентов 1-го курса бакалавриата ОП "Государственное и муниципальное управление" ФСН ВШЭ в 3-4 модулях 2022/2023 учебного года.
О курсе
Дисциплина «Программирование на языке Python» представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по программированию на Python специально для студентов образовательной программы «Государственное и муниципальное управление» и направлен на формирование компетенций в области понимания кода и написания собственных программ. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения базовых типов данных и синтаксических конструкций Python.
Курс нацелен не столько на освоение синтаксиса языка Python, сколько на обучение программированию вообще. Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Программирование на Python даёт мощный инструмент для обработки объемов данных, превышающих объемы доступные для обработки в электронных таблицах. Помимо этого Python позволяет автоматизировать рутинные операции практически в любой деятельности в науке и индустрии.
ПУД "Программирование на языке Python"
ПУД "Независимого экзамена по программированию. Базовый уровень"
Необходимые ссылки
Дисциплина реализуется с помощью онлайн-курса «Python как иностранный» и направлена на формирование компетенций по алгоритмическому мышлению и программированию, которые будет оцениваться на Независимом экзамене (НЭ). Про организацию, уровни и линейки курсов по Data Culture можно прочитать здесь
Подробнее про НЭ по Цифровым компетенциям можно прочитать на соответствующей странице. Материалы по подготовке к НЭ по программированию можно найти здесь. Порядок организации Независимых экзаменов по Цифровым компетенциям подробно описан в Приложении 17 к ПОПАТКУСу
Полезные штуки
- Как установить дистрибутив Anaconda на Windows и MacOS
- Конспект лекций по Python от Михаила Густокашина
- Шпаргалка по Python
- Курс небольших заметок и задач прямо в браузере на Питонтьютор
- Хэндбук по Python от Яндекса — хорошие тексты и много задач в формате контестов
- Онлайн визуализаторы кода: тут и тут
Команда курса
| Группа | Преподаватель | Контакты | Ассистент | Контакты |
|---|---|---|---|---|
| БГУ221 | Кубаева Ассоль Рауфжоновна | @assolkubaeva | ||
| БГУ222 | Жучкова Светлана Васильевна | @Lana_Lob | ||
| БГУ223 чат группы | Степановских Кирилл Олегович | @kir_stepanovskikh | Никита Дворнов | @dvivaterax |
| БГУ224 чат группы | Степановских Кирилл Олегович | @kir_stepanovskikh | Никита Дворнов | @dvivaterax |
| БГУ225 | Быков Кирилл Валерьевич | @darkydash |
Материалы курса
| № | Тема занятия | Задание к занятию | Материалы занятия |
|---|---|---|---|
| 1 | Модуль Pandas и NumPy |
|
|
| 12 | Подведение итогов |
|
Правила выставления оценок
Формула
Итоговая оценка вычисляется по формуле:
min(10,
0.45 * mean(ДЗ) +
0.35 * Экзамен +
0.2 * mean(Тесты) +
0.1 * Бонус
)
где:
mean(ДЗ) — среднее арифметическое домашних заданий, которые выдаются после семинаров по соответствующим темам
Экзамен — основан на спецификации Независимого экзамена по программированию базового уровня, т.е. состоит из аналогичных задач (120 мин)
mean(Тесты) — среднее арифметическое мини-тестов, которые проводятся в начале/конце семинара (5-10 мин) по пройденным темам в формате closed book (запрещено пользоваться всем, кроме разрешенного)
Бонус — самостоятельное решение задач, а также их комментирование и ответы на вопросы преподавателя во время семинара (aka активность)
Ни одна из форм контроля не округляется. Округляется только итоговая оценка арифметически (3.49 округляется до 3, 3.50 – до 4)
Правила дедлайнов
ДЗ — дедлайны ДЗ объявляется при его выдаче. За сдачу ДЗ после дедлайна выставляется 0 баллов. В случае форс-мажоров со стороны Вышки (отключения света или интернета в общежитиях или неполадки на платформе, не позволившие вовремя сдать задания) дедлайны могут быть увеличены для всех студентов на 1 календарный день
Тесты и Бонус – при пропуске форм контроля по уважительной причине (подтверждённой учебным офисом или документально лично преподавателям) студент имеет право на перерасчет итоговой оценки без пропущенных форм контроля
Экзамен – если студент не может написать экзамен по уважительной причине, то он может написать экзамен в период пересдач
В случае подозрения в несамостоятельном выполнении задания преподаватель имеет право обнулить оценку за него или провести устную защиту
Правила пересдач
Пересдаче подлежит только Экзамен. Формула расчёта результатов после первой пересдачи — основная, т.е. с учетом накопленной оценки. Оценка после второй пересдачи равна оценке за Экзамен. В остальном правила пересдач при ликвидации академической задолженности соответствуют «Разделу VIII. Порядок организации пересдач» ПОПАТКУСа.
Книги
Рекомендуемая основная литература
- Lutz, M. (2019). Learning Python (Vol. 5rd ed). Beijing: O’Reilly Media.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Vanderplas, J. T. (2016). Python Data Science Handbook : Essential Tools for Working with Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from this