https://wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_Python_%28%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F%29Основы программирования в Python (Политология) - История изменений2026-06-06T13:53:08ZИстория изменений этой страницы в викиMediaWiki 1.45.3https://wikicshse.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_Python_(%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F)&diff=1581&oldid=previmported>Rahulsingh: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru2021-04-09T07:14:11Z<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p>
<p><b>Новая страница</b></p><div><br />
==О курсе==<br />
<br />
[[Файл:Python-logo2.png|120px|borderless|left]]<br />
<br />
<br />
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.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== Полезные ссылки ===<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/292691609 Карточка курса и программа]<br />
<br />
[https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science Используемый онлайн-курс на платформе DataCamp]<br />
<br />
[http://math-info.hse.ru/2019-20/%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 Дополнительная ссылка на материалы курса]<br />
[https://intellipaat.com/python-for-data-science-training/ Online Python data science course to upskill]<br />
[https://www.gamutgurus.com/devops-training DevOps Training in Bangalore]<br />
<br />
=== Преподаватели семинаров ===<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание <br />
|-<br />
| БПТ171 || Тамбовцева Алла Андреевна || TBA || вторник, 10:30 - 13:30, ауд. 320 и 320а <br />
|-<br />
| БПТ172 || Жучкова Светлана Васильевна || TBA || вторник, 12:10 - 13:30, ауд. 320а; суббота (время и аудитория зависят от недели)<br />
|-<br />
| БПТ173 || Жучкова Светлана Васильевна || TBA || вторник, 13:40 - 15:00, ауд. 320а; суббота (время и аудитория зависят от недели)<br />
|-<br />
| БПТ174 || Жучкова Светлана Васильевна || TBA || вторник, 15:10 - 16:30, ауд. 320а; суббота (время и аудитория зависят от недели)<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Формула оценки ===<br />
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:<br />
<br />
'''O<sub>итог</sub> = 0.2 * O<sub>кр</sub> + 0.15 * O<sub>дз</sub> + 0.15 * O<sub>тесты</sub> + 0.1 * O<sub>онлайн</sub> + 0.4 * O<sub>проект</sub>'''<br />
<br />
'''''Контрольная работа (20%)'''''<br />
<br />
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.<br />
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.<br />
В случае нарушения правил проведения контрольной работы студент удаляется с контрольной работы с оценкой «0».<br />
<br />
'''''Домашнее задание (15%)'''''<br />
<br />
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.<br />
<br />
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.'''''<br />
<br />
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.<br />
<br />
'''''Тесты (15%)'''''<br />
<br />
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).<br />
<br />
'''''Онлайн (10%)'''''<br />
<br />
Эта часть предполагает выполнение блоков из онлайн-курса [https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science 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.<br />
Оценка за онлайн-часть представляет собой долю выполненных студентом блоков от общего числа заданных блоков, умноженную на 10 и округлённую (способ округления – стандартный арифметический).<br />
<br />
'''''Проект (40%)'''''<br />
<br />
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.<br />
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.<br />
<br />
Оценка за проект рассчитывается по формуле:<br />
<br />
'''O<sub>проект</sub> = 0.15 * O<sub>план</sub> + 0.4 * O<sub>программа</sub> + 0.15 * O<sub>документация</sub> + 0.3 * O<sub>презентация</sub>'''<br />
<br />
== Материалы семинаров ==<br />
<br />
Материалы курса в первую очередь публикуются на портале [http://math-info.hse.ru/2019-20/%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 math-info], а затем дублируются на этой странице.</div>imported>Rahulsingh