Algorytmika i programowanie w Pythonie 1000-112bAPP
- Podstawy programowania (język Python)
- wyrażenia - zmienne - typy zmiennych;
- napisy, listy i słowniki oraz operacje na nich;
- instrukcje strukturalne (m.in. warunkowe oraz pętle);
- funkcje;
- tablice i operacje na nich (moduł NumPy);
- instrukcje wejścia-wyjścia, w tym obsługa plików;
- rysowanie wykresów funkcji.
- wyrażenia - zmienne - typy zmiennych;
- Klasyczne algorytmy, m.in. NWD i algorytm Euklidesa, algorytm Hornera, wyszukiwanie, sortowanie.
- Podstawowe techniki algorytmiczne, w tym: iteracja, rekurencja oraz metoda ,,dziel i rządź''.
- Implementacja i badanie poprawności algorytmów.
- Pojęcie złożoności algorytmu. Wyznaczanie złożoności klasycznych algorytmów.
- Informacja o innych językach programowania.
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
* Wiedza
Absolwent zna i rozumie:
- podstawy i ograniczenia technik obliczeniowych i programowania, wspomagających pracę matematyka (K_W08),
- cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań (K_W10),
- podstawowe zagadnienia prawne i etyczne związane z pracą zawodową matematyka (K_W11),
- podstawowe pojęcia z zakresu prawa autorskiego i ochrony wartości intelektualnej (K_W12).
* Umiejętności
Absolwent potrafi:
- rozpoznawać problemy, w tym zagadnienia praktyczne, które można rozwiązać algorytmicznie i dokonać specyfikacji takiego problemu (K_U27),
- posługiwać się różnymi konstrukcjami programistycznymi i strukturami danych, układać algorytmy i określać ich własności (K_U28),
- uruchomić i testować napisany samodzielnie program komputerowy w wybranym języku programowania (K_U29),
- dostrzegać ograniczenia własnej wiedzy i konieczność jej ciągłego uzupełniania i aktualizowania (K_U42).
* Kompetencje społeczne
Absolwent jest gotów do:
- przestrzegania zasad etyki i uczciwości intelektualnej i docenienia ich znaczenia w działaniach własnych i innych osób (K_K05).
Kryteria oceniania
Ocena z przedmiotu będzie zależała od wyników pracy w trakcie semestru, egzaminu pisemnego i projektu komputerowego. Szczegółowe zasady oceny są podane w informacjach dotyczących odpowiedniego cyklu dydaktycznego.
Literatura
- The Python Tutorial, https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
- Learn Python Tutorials | Kaggle, https://www.kaggle.com/learn/python
- Python 3 documentation, https://docs.python.org/3/index.html
- J. Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science, Franklin, Beedle & Associates Inc., 2016.
- J. Sundnes, Introduction to Scientific Programming with Python, Springer 2020.
- T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, Wprowadzenie do algorytmów, PWN, Warszawa, 2012.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: