Wprowadzenie do programowania w języku Python
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2400-ZEWW825 |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
|
Nazwa przedmiotu: | Wprowadzenie do programowania w języku Python |
Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych |
Grupy: |
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 1 (3*30h) Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h) Przedmioty kierunkowe do wyboru- studia I stopnia EP Przedmioty ścieżki Gospodarka cyfrowa |
Punkty ECTS i inne: |
3.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | nieobowiązkowe |
Skrócony opis: |
Zajęcia mają na celu nauczenie studentki i studentów programowania w języku Python, języku najczęściej poszukiwanym w wyszukiwarce Google. Kurs prowadzony jest od podstaw, dlatego nie jest wymagana wcześniejsza znajomość programowania ani informatyki na poziomie wyższym niż szkolny. Na początku zostaną przedstawione podstawy programowania oraz języka Python, a następnie najbardziej przydatne biblioteki oraz rozwiązania w rozwoju naukowym w zakresie ekonomii i pracy analityczki/analityka. Zadaniem zajęć jest przygotowanie teoretyczne uczestniczek i uczestników, aby mogli kontynuować poszerzanie wiedzy samodzielnie lub na przedmiocie “Zastosowania języka Python”. |
Pełny opis: |
• Podstawy Pythona. Konsola, środowiska wirtualne, edytory kodu, zintegrowane środowiska programistyczne, dokumentacja kodu, styl PEP 8. Co to algorytm i kontrola wersji • Podstawy programowania na przykładzie Pythona: typy zmiennych, podstawowe struktury danych (lista, krotka, zbiór, słownik), kontrola przepływu (instrukcje warunkowe, pętle, wyjątki) • Funkcje. Struktura, zakres, parametry, rekurencja, lambda • numpy (algebra liniowa) • pandas (operacje na danych) • Sieć i dane: biblioteki requests i BeautifulSoup. HTTP, API, HTML, XML, JSON • Klasy i dziedziczenie • List/dictionary comprehensions, generatory, iteratory. Zaawansowane struktury danych (collections, trees) • Pliki, przetwarzanie tekstu, wyrażenia regularne. Tworzenie efektywnego i szybkiego kodu, wielowątkowość, profilowanie |
Literatura: |
Sweigart, A. (2019), “Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners”, 2nd Edition, No Starch Press Shaw, Z. (2016), “Learn Python 3 the Hard Way”, Addison-Wesley Professional McKinney, W. (2012),”Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython”, O’Reilly VanderPlas, J. (2016), Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, O’Reilly |
Efekty uczenia się: |
WIEDZA Student/ka umie wyjaśnić różnicę między zintegrowanym środowiskiem programistycznym a edytorem tekstu Student/ka ma świadomość istnienia różnych struktur danych, w tym innych niż podstawowe i wie, która jest odpowiednia do rozwiązania konkretnych problemów Student/ka zna pojęcia funkcji i klasy oraz wie, że nie ograniczają się one do konkretnego języka Student/ka wie, do jakich zastosowań użyć podstawowych bibliotek języka Python oraz jak wyszukiwać biblioteki potrzebne mu do konkretnych zastosowań Student/ka wie, jak dane w internecie są ustrukturyzowane, co to Application Programming Interface oraz jakie są jego zastosowania Student/ka rozróżnia powszechne formaty danych i wie, jakiego narzędzia należy użyć do ich wczytania Student/ka wie, gdzie szukać informacji dotyczących programowania UMIEJĘTNOŚCI Student/ka potrafi skonfigurować środowisko wirtualne oraz wybrać narzędzie, w którym będzie pisać kod, odpowiednio do swoich potrzeb Student/ka potrafi przeanalizować dane samodzielnie pobrane ze źródeł internetowych do wykorzystania w jej/jego pracy licencjackiej lub magisterskiej Student/ka jest w stanie przygotować prostą aplikację wykorzystującą źródła internetowe Student/ka potrafi napisać kod, który rozwiązuje problem w sposób efektywny Student/ka umie wyszukiwać rozwiązania problemów w wyszukiwarce internetowej i dostosować znalezione rozwiązania KOMPETENCJE SPOŁECZNE Student/ka rozumie, że potrzebna jest zarówno praca własna, jak i stałe poszerzanie swojej wiedzy w komunikacji z innymi, aby osiągnąć sukces w programowaniu Student/ka ma świadomość, że prawdopodobnie rozwiązanie problemu stojącego przed nią/nim zostało już znalezione i należy korzystać z doświadczenia innych |
Metody i kryteria oceniania: |
Wymagane są: 1) rozwiązanie zbioru zadań sprawdzających podstawową wiedzę i umiejętności. 2) projekt końcowy. Do zaliczenia przedmiotu wymagane jest zaliczenie obu części. Jeśli przedmiot został zaliczony, ocena końcowa zależy wyłącznie od projektu końcowego. |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2025/26" (jeszcze nie rozpoczęty)
Okres: | 2025-10-01 - 2026-01-25 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR KON
KON
CZ PT |
Typ zajęć: |
Konwersatorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Kristóf Gyódi, Satia Rożynek | |
Prowadzący grup: | Kristóf Gyódi, Satia Rożynek | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.