Praktyczne projekty w Pythonie 3800-AIK-PProjP
Przedmiot ma charakter intensywnego laboratorium: studenci pracują indywidualnie lub w małych zespołach nad zadaniem osadzonym w rzeczywistym kontekście (np. przetwarzanie plików, prosta analiza danych). Po krótkim wprowadzeniu do zarządzania środowiskiem (struktura projektu, wirtualne środowisko) studenci przeprowadzają przegląd wymagań i planują architekturę rozwiązania. W trakcie implementacji stosowane są biblioteki NumPy i Pandas do transformacji danych. Równolegle egzekwowane są praktyki inżynierskie: kontrola wersji w Git, czytelna dokumentacja, podstawy testów jednostkowych oraz struktura projektu. Studenci kończą pracę demonstracją działania, omówieniem decyzji projektowych i refleksją nad planem potencjalnego dalszego rozwoju.
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Nabyta wiedza:
- student zna i rozumie składniki programów komputerowych oraz narzędzia programistyczne na przykładzie języka Python. [K_W01]
Nabyte umiejętności:
- student potrafi pisać programy w języku Python realizujące operacje na danych, korzystające z funkcji, struktur danych oraz bibliotek zewnętrznych. [K_U01]
- student potrafi planować i organizować pracę – indywidualną oraz w zespole. [K_U19]
Nabyte kompetencje społeczne:
- student jest gotów do precyzyjnego formułowania pytań służących pogłębieniu własnego zrozumienia danego tematu lub odnalezienia brakujących elementów rozumowania. [K_K02]
- student jest gotów do pracy zespołowej. [K_K03]
- student jest gotów do systematycznej pracy nad projektami, które mają długofalowy charakter. [K_K04]
Kryteria oceniania
Laboratorium: projekt
Skala ocen:
<50% - 2
50%-59% - 3
60%-69% - 3.5
70%-79% - 4
80%-89% - 4.5
90-95% - 5
95%< - 5!
Dopuszczalna liczba nieobecności podlegających usprawiedliwieniu: 2 w semestrze
Literatura
- Learning Python, Mark Lutz, 5th ed., 2013.
- Python Crash Course, a hands-on, project-based introduction to programming, 2nd ed. Eric Matthes, 2019.
- Programming Python, Mark Lutz, 4th ed., 2011.
- Python Programming: an introduction to Computer Science, 3rd ed. John Zelle, 2016.
- Effective Python, Brett Slatkin 3rd ed., 2025.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: