Курс посвящен основам программирования на языке Python. Слушатели курса познакомятся с основными конструкциями языка Python и парадигмами программирования, а также с инструментами для анализа и визуализации данных.

Основная цель курса - это изучение основ работы с данными с помощью языка Python.

Продолжительность: 1 семестр (12 лекций).

Темы курса:

• синтаксис языка Python
• коллекции «золотого фонда» Python
• визуализация данных
• библиотеки NumPy и Pandas
• извлечение и получение данных
• парадигмы программирования

Список всех тем лекций

Лекция 1. Вводная лекция.
Вступление к лекции Области использования языка Python Популярность в мире Алгоритм Основы программирования с исполнителем turtle Циклы и вложенные циклы Простые функции - "процедуры" без параметров Функции с параметрами Вызов функций из функций Условное выполнение действий Ввод и вывод информации функциями input и print Заключение Ответы на вопросы студентов

Лекция 2. Текстовые данные.
Тема лекции Написание кода на Python Версии языка Python Ввод и вывод текстовых данных Операции + и * со строками Интроспекция в Python Память программы Объект строки и его методы Строка как итерируемый объект Срезы строк Текстовые файлы Вопросы, обсуждение, примеры

Лекция 3. Итерируемые объекты.
Тема лекции Объекты Функции Множественное присваивание Конструирование списка Потоковая обработка списков Функция map Функция как объект 1-го класса Функция zip Библиотека itortools Повторение и зацикливание Запись в файл

Лекция 4. Числовые данные.
Тема лекции Двоичная система счисления Дробные числа Обмен переменных значениями Подсчёт ситуаций Суммирование чисел Геометрическая прогрессия Ветвление хода исполнения программы Вложенные условные конструкции Каскадная конструкция if, elif, else Практическая задача на расчет кредита Создание вручную файла CSV

Лекция 5. Сортировка данных.
Тема лекции Действия со списками list в Python Срезы списков и строк Операции, изменяющие длину списка Дополнительные последовательности элементов Сортировка списка Копирование объектов list Двумерные массивы (списки списков) Отказ от вложенных списков

Лекция 6. Частотный анализ и группировка данных.
Тема лекции Введение Вопрос эффективности Множества и работа с ними Словарь и операции с ними Частотный анализ со словарём

Лекция 7. Библиотека Matplotlib.
Тема лекции Простой график на плоскости Декарта Математическая сущность функций Синтаксис создания пользовательской функции, возвращающей значение Стандартные математические функции Создание пользовательских функций Основы Numpy Векторные операции с массивами Срезы массивов NumPy Числа с плавающей точкой и ошибки вычислений Недопустимость сравнения для чисел float Гистограммы и диаграммы

Лекция 8. Библиотека NumPy.
Тема лекции Генерация случайных чисел Статистические характеристики выборки Пример статистического анализа неслучайной выборки Изображения как массивы Numpy Многомерные массивы Numpy Скорость работы программы Дополнение к лекции

Лекция 9. Логика. Библиотеки Pandas и NumPy.
Тема лекции Логика высказываний Логические операции И, ИЛИ, НЕ года Ленивые операции И и ИЛИ Функции all и any Функции all и any NumPy и логические выражения Основы работы с данными в Pandas Анализ данных абитуриентов Мехмата МГУ

Лекция 10. Библиотека Pandas.
Тема лекции Объекты класса pandas.Series Объекты класса DataFrame Сложные приёмы обработки данных Слияние данных из нескольких таблиц Мастер-класс по анализу данных

Лекция 11. Парадигмы программирования.
Введение Парадигма Делегирование ответственности Итеративная разработка Объективно-ориентированное программирование в Python

Лекция 12. Реляционные базы данных.
Приветствие Введение и основные концепции Система управления базами данных (СУБД) Язык SQL запросов Работа с SQLite из Python Реляционная таблица в сравнении с таблицей DataFrame Pandas и SQL базы данных