Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Wprowadzenie do programowania w języku Python

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW825
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Wprowadzenie do programowania w języku Python
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EM - grupa 1 (3*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EM - grupa 2 (1*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 1 (3*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 4 (1*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia FR - grupa 2 (2*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia FR - grupa 3 (4*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
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich EM
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich FIR
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
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 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin, 25 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Kristóf Gyódi, Łukasz Nawaro, Katarzyna Śledziewska
Prowadzący grup: Kristóf Gyódi, Łukasz Nawaro
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (w trakcie)

Okres: 2022-10-01 - 2023-01-29
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Kristóf Gyódi, Łukasz Nawaro
Prowadzący grup: Kristóf Gyódi, Łukasz Nawaro, Michał Paliński
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 6.8.0.0-4 (2022-09-15)