Інформатика та програмування (Python) (112 Статистика)
Тип: Нормативний
Кафедра: програмування
Навчальний план
Семестр | Кредити | Звітність |
1 | 4 | Диференційований залік |
2 | 4 | Іспит |
Лекції
Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
1 | 32 | доцент Селіверстов Р. Г. | |
2 | 32 | доцент Селіверстов Р. Г. |
Лабораторні
Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
1 | 32 | ||
2 | 32 |
Опис курсу
Курс акцентований на тому, щоб навчити вчорашнього випускника середньої школи писати досить складні ефективні комп’ютерні програми мовою Python. Перший семестр навчання закладає базу: дає основи алгоритмізації, формує розуміння моделі даних та навчає імперативному та процедурному програмуванню. У другому семестрі вивчаються об’єктно-орієнтоване програмування, основи статистичного аналізу та візуалізації даних.
Мета – формування компетенцій, необхідних для ефективного використання мови Python для вирішення прикладних професійних та наукових задач.
Цілі: оволодіння навичками складання та програмування алгоритмів розв’язання прикладних задач у імперативному, процедурному та об’єктно-орієнтованому стилях; ознайомлення з технологіями опрацювання та візуалізації даних засобами бібліотек мови Python.
Рекомендована література
Основна:
- Селіверстов Р., Мельничин А. Основи програмування мовою Python: навч. посібник. – Львів : ЛНУ імені Івана Франка, 2020 – 190 с.
- The Python Tutorial. – https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
- Lutz M. Learning Python, 5th Edition. – O’Reilly Media, 2013. – 1648 p.
- Lambert K. A. Fundamentals of Python: First Programs, 2nd Edition. – Cengage, 2019. – 498 p.
- Pandas. – http://pandas.pydata.org .
- Matplotlib. – http://matplotlib.org .
Додаткова:
- Wentworth P., Elkner J., Downey A., Meyers C. How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3. – Green Tea Press, 2018. – 360 p.
- Sweigart A. Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners. – No Starch Press, 2014. – 479 p.
- McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, 2nd Edition. – O’Reilly Media, 2018.