Основы программирования в Python (Политология)

О курсе

Курс читается для студентов ОП "Политология" в 1-2 модулях 2019-2020 уч. года и реализуется в формате blended learning: студенты прослушивают лекции в режиме онлайн и посещают очные семинары.

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Используемый онлайн-курс на платформе DataCamp

Дополнительная ссылка на материалы курса Online Python data science course to upskill DevOps Training in Bangalore

Преподаватели семинаров

Группа	Преподаватель	Учебный ассистент	Расписание
БПТ171	Тамбовцева Алла Андреевна	TBA	вторник, 10:30 - 13:30, ауд. 320 и 320а
БПТ172	Жучкова Светлана Васильевна	TBA	вторник, 12:10 - 13:30, ауд. 320а; суббота (время и аудитория зависят от недели)
БПТ173	Жучкова Светлана Васильевна	TBA	вторник, 13:40 - 15:00, ауд. 320а; суббота (время и аудитория зависят от недели)
БПТ174	Жучкова Светлана Васильевна	TBA	вторник, 15:10 - 16:30, ауд. 320а; суббота (время и аудитория зависят от недели)

Формула оценки

Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:

O_итог = 0.2 * O_кр + 0.15 * O_дз + 0.15 * O_тесты + 0.1 * O_онлайн + 0.4 * O_проект

Контрольная работа (20%)

Контрольная работа проводится в конце первого модуля и рассчитана на 80 минут. Контрольная работа состоит из двух частей: теоретической (40 минут) и практической (40 минут). Теоретическая часть включает несколько тестовых вопросов и вопросов с развернутым ответом по базовым фактам о языке программирования Python (типы данных, изменяемость объектов, особенности работы с разными объектами Python), а также задания с небольшими отрывками кода, в которых необходимо найти ошибки или пояснить, что будет выведено на экран при исполнении кода. Практическая часть включает три задачи по программированию (по темам первого модуля), выполняемые на компьютере. Во время выполнения теоретической части пользоваться какими-либо материалами нельзя, во время выполнения практической части можно использовать материалы курса, а также интернет. Во время контрольной запрещается общаться с другими студентами, использовать мобильные телефоны, открывать социальные сети и создавать новые вопросы на компьютерных форумах и ресурсах по типу stackoverflow. В случае нарушения правил проведения контрольной работы студент удаляется с контрольной работы с оценкой «0».

Домашнее задание (15%)

Домашние задания предполагают решение задач по программированию по пройденным темам. С учетом разного уровня подготовки студентов домашние задания представляют собой набор задач разной сложности, которые весят разное количество баллов. В начале каждого домашнего задания указано общее число баллов, которое нужно набрать, чтобы получить оценку 10. Задачи, для решения которых предоставлен неработающий код (код, который невозможно запустить из-за наличия грубых ошибок/опечаток), не засчитываются, даже если при этом зафиксирован верный результат.

Оценка за домашние задания, которая подставляется в формулу оценивания, определяется как округлённое до целого среднее арифметическое оценок, полученных за домашние работы (способ округления – стандартный арифметический). Домашние задания, сданные после срока, оцениваются с использованием понижающих коэффициентов: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 20%, в пределах недели – штраф 50%. Домашние задания, сданные через неделю после указанного срока и позже, не принимаются и не оцениваются.

Если при проверке работ установлен факт нарушения академической этики, студент получает оценку «0» за данную работу. Оценка студента, предоставившего свою работу для списывания, также аннулируется.

Тесты (15%)

Тесты представляют собой набор открытых вопросов и вопросов с выбором ответа по пройденным темам (разобранным очно или онлайн). Тесты проводятся в начале семинара и рассчитаны на 10-15 минут. Во время теста пользоваться какими-либо материалами нельзя. Оценка за тесты, которая подставляется в формулу оценивания, представляет собой округлённое среднее арифметическое за все тесты (способ округления – стандартный арифметический).

Онлайн (10%)

Эта часть предполагает выполнение блоков из онлайн-курса Introduction to Python на платформе DataCamp по разбираемым темам. Перед семинаром на платформе DataCamp вывешивается задание с фиксированным дедлайном – просмотреть материалы по определённой теме и выполнить предложенные в блоке задачи. Оценка за онлайн-часть представляет собой долю выполненных студентом блоков от общего числа заданных блоков, умноженную на 10 и округлённую (способ округления – стандартный арифметический).

Проект (40%)

Проект представляет собой написание корректно работающей программы прикладного назначения с последующей устной защитой в виде презентации. Проект включает в себя следующие части: программа Python (файл с расширением .py или файл Jupyter Notebook с расширением .ipynb), pdf-файл с описанием назначения и принципов работы программы (документация) и презентация, включающая публичную демонстрацию работы программы. Проект обязательно должен включать использование навыков, полученных в результате прохождения тем второго модуля, то есть выгрузку данных с веб-страницы или с помощью API, сохранение данных в датафрейм pandas с последующей их обработкой, визуализация данных средствами matplotlib или других библиотек. Проект выполняется индивидуально или в группе не более 3 человек. При коллективной защите проекта все члены группы должны быть подготовлены и готовы ответить на вопросы по проекту.

Оценка за проект рассчитывается по формуле:

O_проект = 0.15 * O_план + 0.4 * O_{программа} + 0.15 * O_{документация} + 0.3 * O_{презентация}

Материалы семинаров

Материалы курса в первую очередь публикуются на портале math-info, а затем дублируются на этой странице.