Introduction to Python Programming
Description: The course provides an opportunity to get acquainted with the basic concepts and features of the Python programming language. The main constructions of the language, built-in functions, creation of modules and packages, functional programming tools, basic Python libraries for working with data are considered.
Amount of credits: 6
Пререквизиты:
- Информатика. Школьный курс
Course Workload:
| Types of classes | hours |
|---|---|
| Lectures | 30 |
| Practical works | |
| Laboratory works | 30 |
| SAWTG (Student Autonomous Work under Teacher Guidance) | 30 |
| SAW (Student autonomous work) | 90 |
| Form of final control | Exam |
| Final assessment method |
Component: University component
Cycle: Base disciplines
Goal
- Целью освоения дисциплины является формирование у студентов логического мышления и практических навыков по алгоритмизации вычислительных процессов и программированию решений прикладных задач
Objective
- изучить базовые алгоритмические структуры и основы программирования на языке Python;
- овладеть практическими навыками, позволяющими решать задачи обработки числовой и символьной информации в рамках прикладных задач
Learning outcome: knowledge and understanding
- демонстрировать знания теоретических основ алгоритмизации и инструментального программного обеспечения языка Python;
Learning outcome: applying knowledge and understanding
- осуществлять редактирование и отладку программ на языке Python
- строить структурные схемы алгоритмов различных задач, в том числе использующих линейные, ветвящиеся и циклические алгоритмы вычислительных процессов
Learning outcome: formation of judgments
- уметь аргументировано доказывать свои суждения
Learning outcome: communicative abilities
- развить коммуникативные способности, необходимые для работы в команде
Learning outcome: learning skills or learning abilities
- осуществлять сбор необходимой информации, систематизировать и обобщать ее, использовать полученные знания на практике для разработки алгоритмов различных задач
Teaching methods
интерактивная лекция (применение следующих активных форм обучения: ведомая (управляемая) дискуссия или беседа; демонстрация слайдов или учебных фильмов; мозговой штурм; мотивационная речь);
информационно-коммуникационная (например, занятия в компьютерном классе с использованием различных профессиональных пакетов языка Python);
поисково-исследовательская (самостоятельная исследовательская деятельность студентов в процессе обучения).
Assessment of the student's knowledge
Teacher oversees various tasks related to ongoing assessment and determines students' current performance twice during each academic period. Ratings 1 and 2 are formulated based on the outcomes of this ongoing assessment. The student's learning achievements are assessed using a 100-point scale, and the final grades P1 and P2 are calculated as the average of their ongoing performance evaluations. The teacher evaluates the student's work throughout the academic period in alignment with the assignment submission schedule for the discipline. The assessment system may incorporate a mix of written and oral, group and individual formats.
| Period | Type of task | Total |
|---|---|---|
| 1 rating | Лабораторная работа 1 | 0-100 |
| Лабораторная работа 2 | ||
| Лабораторная работа 3 | ||
| Лабораторная работа 4 | ||
| Лабораторная работа 5 | ||
| Тест рубежного контроля 1 | ||
| 2 rating | Лабораторная работа 6 | 0-100 |
| Лабораторная работа 7 | ||
| Лабораторная работа 8 | ||
| Лабораторная работа 9 | ||
| Лабораторная работа 10 | ||
| Тест рубежного контроля 2 | ||
| Total control | Exam | 0-100 |
The evaluating policy of learning outcomes by work type
| Type of task | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | Good | Satisfactory | Unsatisfactory | |
| Собеседование по контрольным вопросам | демонстрирует сиcтемные теоретические знания, владеет терминологией, логично и последовательно объясняет сущность явлений и процессов, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, показывает свободное владение монологической речью и способность быстро реагировать на уточняющие вопросы | демонстрирует прочные теоретические знания, владеет терминологией, логично и последовательно объясняет сущность явлений и процессов, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, показывает свободное владение монологической речью, но при этом делает несущественные ошибки, которые исправляет самостоятельно или при незначительной коррекции преподавателем | демонстрирует неглубокие теоретические знания, проявляет слабо сформированные навыки анализа явлений и процессов, недостаточное умение делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает недостаточно свободное владение монологической речью, терминологией, логичностью и последовательностью изложения, делает ошибки которые может исправить только при коррекции преподавателем. | демонстрирует незнание теоретических основ предмета, несформированные навыки анализа явлений и процессов, не умеет делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает слабое владение монологической речью, не владеет терминологией, проявляет отсутствие логичности и последовательности изложения, делает ошибки, которые не может исправить даже при коррекции преподавателем, отказывается отвечать на занятии |
| Работа на лабораторных занятиях | выполняет лабораторную работу в полном объеме с соблюдением необходимой последовательности действий; в отчете без ошибок приводит программный код и блок-схему. При ответе на вопросы правильно понимает сущность вопроса, дает точное определение и истолкование основных понятий; сопровождает ответ примерами; может установить связь между изучаемым и ранее изученным материалом; выполняет в полном объеме индивидуальное задание на защиту лабораторной работы, выданное преподавателем. | выполняет требования к оценке «5», но допущены 2-3 недочета; в отчете присутствуют незначительные ошибки в программном коде и блок-схеме. Ответ обучающегося на вопросы удовлетворяет основным требованиям к ответу на 5, но дан без использования связей с ранее изученным; допущены незначительные ошибки и недочеты, обучающийся может их исправить самостоятельно или с небольшой помощью преподавателя; при выполнении индивидуального задания на защиту лабораторной работы допускает незначительные ошибки в программном коде. | выполняет работу не полностью, но не менее 50% объема лабораторной работы; в ходе проведения работы были допущены ошибки. При ответе на вопросы обучающийся правильно понимает сущность вопроса, но в ответе имеются отдельные проблемы в усвоении вопросов курса, не препятствующие дальнейшему усвоению программного материала; при выполнении индивидуального задания на защиту лабораторной работы допускает ошибки в программном коде или блок-схеме. | выполняет работу не полностью или объем выполненной части работ не позволяет сделать правильных выводов. При ответе на вопросы демонстрирует не владение основными знаниями и умениями в соответствии с требованиями программы; допущено больше ошибок и недочетов, чем необходимо для оценки 3 или не может ответить ни на один из поставленных вопросов; не может выполнить индивидуальное задание на защиту лабораторной работы, выданное преподавателем. |
Evaluation form
The student's final grade in the course is calculated on a 100 point grading scale, it includes:
- 40% of the examination result;
- 60% of current control result.
The final grade is calculated by the formula:
| FG = 0,6 | MT1+MT2 | +0,4E |
| 2 |
Where Midterm 1, Midterm 2are digital equivalents of the grades of Midterm 1 and 2;
E is a digital equivalent of the exam grade.
Final alphabetical grade and its equivalent in points:
The letter grading system for students' academic achievements, corresponding to the numerical equivalent on a four-point scale:
| Alphabetical grade | Numerical value | Points (%) | Traditional grade |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Excellent |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Good |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Satisfactory |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Unsatisfactory |
| F | 0 | 0-24 |
Topics of lectures
- Теоретические основы алгоритмизации и программирования
- Введение в Python
- Разветвляющийся алгоритм
- Циклический алгоритм
- Циклы с неизвестным числом повторений, оператор цикла While
- Кортежи и списки
- Массивы и многомерные массивы
- Работа со строками
- Работа с множествами
- Работа со словарями
- Вложенные структуры данных
- Работа с функциями и модулями
- Модуль random
- Работа с файлами
- Модуль turtle
Key reading
- Майкл Доусон Программируем на Python Издательство: Питер, 2019 г. ISBN: 978-5-4461-1386-6 С. 416
- Федоров Д. Программирование на языке высокого уровня Python. Учебное пособие для прикладного бакалавриата 2019 год, Юрайт ISBN 978-5-534-04479-9
- Васильев А. Н. Python на примерах. Практический курс 2019 год, Наука и Техника, 3-е издание ISBN: 978-5-94387-781-0 С. 432
- Марк Лутц. Изучаем Python, том 1, 5-е изд.: Пер. с англ. — СПб.: ООО “Диалектика”, 2019. — 832 с. : ил. — Парад, тит. англ
- Гэддис Т. Начинаем программировать на Python. — 5-е изд.: Пер. с англ. — СПб.: БХВ-Петербург, 2022. — 880 с.: ил. ISBN 978-5-9775-6803-6
- Дроботун, Н. В. Алгоритмизация и программирование. Язык Python : учебное пособие / Н. В. Дроботун, Е. О. Рудков, Н. А. Баев. — Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2020. — 119 c. — ISBN 978-5-7937-1829-5. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/102400.html (дата обращения: 08.10.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей. - DOI: https://doi.org/10.23682/102400
Further reading
- Д. Кнут. Искусство программирования для ЭВМ. Т.1./ Основные алгоритмы / - 3-е издание: Перевод с английского. — М.: Вильямс, 2002. — 720 с.: ил. — ISBN 5-8459-0080-8.
- Интернет ресурс (документация и учебные материалы) pythonworld.ru
- Шелудько, В. М. Основы программирования на языке высокого уровня Python : учебное пособие / В. М. Шелудько. — Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. — 146 c. — ISBN 978-5-9275-2649-9. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/87461.html (дата обращения: 08.10.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
