Wprowadzenie do programowania w języku Python 2400-L2PPWPP

Przedmiotem zajęć w ramach kursu „Wprowadzenie do programowania w języku Python” jest stopniowe wprowadzenie studentów w świat programowania, ze szczególnym uwzględnieniem praktycznych aspektów pracy z danymi i rozwiązywania problemów przy użyciu języka Python.

Zajęcia mają charakter warsztatowy i odbywają się w pracowni komputerowej. Ich celem jest wprowadzenie studentów w podstawy programowania w języku Python poprzez praktyczne ćwiczenia i rozwiązywanie prostych problemów programistycznych. Kurs koncentruje się na rozwijaniu umiejętności samodzielnego pisania, uruchamiania i analizowania krótkich skryptów, z naciskiem na zastosowania w obszarze analizy danych.

Studentki i studenci zapoznają się z podstawowymi pojęciami programistycznymi, strukturami danych i składnią języka Python, a także poznają sposoby korzystania z narzędzi i bibliotek wspomagających przetwarzanie i wizualizację danych, nauczą się wyszukiwania informacji w dokumentacji oraz stosowania dobrych praktyk programistycznych.

W kolejnych blokach tematycznych omawiane będą następujące zagadnienia:

Wprowadzenie do środowiska pracy z Pythonem – uruchamianie skryptów, podstawy pracy w Jupyter Notebook, VSCode zasady organizacji kodu i dokumentowania programów.

Podstawy języka Python – pojęcie zmiennej, typy danych (liczby, napisy, listy, słowniki), operacje arytmetyczne i logiczne, instrukcje wejścia i wyjścia.

Instrukcje sterujące i podstawy algorytmiki – instrukcje warunkowe (if), pętle (for, while, map, list comprehension), iteracja po strukturach danych, proste przykłady automatyzacji zadań.

Funkcje i moduły – definiowanie funkcji, przekazywanie argumentów, programowanie defensywne, importowanie i wykorzystywanie gotowych bibliotek, analiza efektywności czasowej kodu.

Przetwarzanie danych – operacje łączenia, wiązania i przekształcania
Łączenie, konkatenacja i przekształcanie danych w pandas – indeksowanie hierarchiczne, operacje merge, join, concat oraz zmiana kształtu danych między formatami „długim” i „szerokim”.

Czyszczenie i przygotowywanie danych, techniki porządkowania, transformacji i agregowania danych w pandas – obsługa braków, duplikatów, wartości odstających, operacje tekstowe i kategoryczne oraz przygotowanie danych do analizy.

Wizualizacja danych, tworzenie i interpretacja wykresów przy użyciu bibliotek matplotlib i seaborn – prezentacja rozkładów, zależności i trendów w danych, dostosowywanie stylów, osi i etykiet w celu czytelnej analizy graficznej. Wprowadzenie dobrych praktyk wizualizacji danych.

Wprowadzenie do pracy z danymi zewnętrznymi – wczytywanie danych z plików, podstawy pracy z interfejsami API i formatami danych (np. JSON).

Dobre praktyki i samodzielne rozwiązywanie problemów – czytelność kodu, komentowanie, wyszukiwanie błędów, korzystanie z dokumentacji i społeczności programistycznej.

Zajęcia mają charakter wprowadzający i praktyczny – nacisk położony jest na zdobywanie umiejętności poprzez samodzielne wykonywanie ćwiczeń, analizę przykładów oraz samodzielne zadania realizowane w trakcie zajęć. Uczestnicy po zakończeniu kursu powinni rozumieć podstawowe zasady działania języka Python, potrafić napisać proste programy oraz samodzielnie posługiwać się wybranymi bibliotekami do pracy z danymi.

Szacunkowy nakład pracy studenta: 3ECTS x 25h = 75h
(K) - godziny kontaktowe (S) - godziny pracy samodzielnej
zajęcia: 15h (K) 0h (S)
konsultacje: 6h (K) 0h (S)
zaliczenie: 2h (K) 0h (S)
przygotowanie do zajęć: 0h (K) 9h (S)
przygotowanie do zaliczenia: 0h (K) 10h (S)
przygotowanie pracy zaliczeniowej: 0h (K) 20h (S)
praca z materiałami dodatkowymi: 0h (K) 13h (S)
Razem: 23h (K) + 52h (S) = 75h