Модуль 1. Базовый синтаксис, условия и циклы в прикладных задачах

Основные темы

• Среда Python, первая прикладная программа и ответственное использование ИТ: Python IDE, JupyterLab, интерпретатор, виртуальная среда, консольный ввод-вывод, PEP 8, кибербезопасность.
• Типы данных, расчёты и форматирование: int, float, str, bool, преобразование типов, прикладные расчёты, форматированный вывод.
• Условия и проверка данных: if, elif, else, логические выражения, проверка корректности данных.
• Циклы, серии измерений и функции расчёта: for, while, счётчики, накопители, функции.
• Вложенные циклы, break, continue и обработка ошибок: вложенные циклы, управление циклом, особые случаи.
• ИИ-инструменты для проверки и улучшения решений: ИИ-инструменты, проверка ИИ-сгенерированного кода, тесты, кибербезопасность.

Примеры практических заданий

• написать прикладной расчёт с вводом данных и точным форматом результата;
• проверить корректность входных данных через условия;
• обработать серию измерений циклом и оформить повторяющийся расчёт функцией.

Модуль 2. Строки, коллекции и прикладные данные

Основные темы

• Строки, маркировки и регулярные выражения: методы строк, re, проверка маркировок и форматов.
• Списки, кортежи и таблицы: списки, кортежи, табличные записи, индексы, срезы.
• Файлы и CSV: чтение и запись файлов, CSV-подобные данные, контекстный менеджер.
• Множества и словари: множества, словари, частоты, уникальные элементы.
• collections для прикладных данных: Counter, defaultdict, namedtuple, deque.
• Прикладные модули и тестирование данных: math, random, datetime, pathlib, тесты и проверка.

Примеры практических заданий

• проверить строковую маркировку по шаблону и очистить данные;
• прочитать CSV-подобный набор записей и посчитать показатель;
• использовать Counter или словарь для анализа повторов.

Модуль 3. Алгоритмы обработки данных

Основные темы

• Поиск и фильтрация записей: линейный поиск, фильтры, условия отбора.
• Сортировка и группировка: сортировка, ключи сортировки, группировка записей.
• Агрегаты и префиксные суммы: суммы, средние значения, накопленные показатели.
• Жадные идеи и простая оптимизация: выбор лучшего действия, локальные критерии.
• Рекурсия, sys, functools: рекурсия, глубина вызовов, кеширование.
• Мини-кейс обработки данных: чтение набора записей, расчёт показателей, отчёт.

Примеры практических заданий

• найти записи по условию и отсортировать их по нескольким полям;
• рассчитать агрегаты и накопленные показатели по набору данных;
• собрать мини-отчёт по прикладному набору записей.

Модуль 4. Базовое ООП и проектная разработка

Основные темы

• Классы и объекты: class, объект, атрибуты, __init__, методы.
• Инкапсуляция и проверка состояния: методы проверки, свойства, ограничения состояния.
• Наследование и полиморфизм: базовый класс, наследник, переопределение метода.
• Модули, пакеты, dataclass и исключения: import, dataclass, структура проекта, обработка ошибок.
• Проектная разработка, README и тест-план: архитектура мини-проекта, документация, тестовые данные.
• Итоговый ООП-мини-проект: работающий продукт, демонстрация, защита.

Примеры практических заданий

• описать предметную область через класс и методы проверки состояния;
• вынести код проекта в модули и обработать исключения;
• подготовить ООП-мини-проект, README, тест-план и демонстрацию.

Тематика итоговых и комплексных работ

Проектная линия курса: Итоговый ООП-мини-проект. Обучающийся выбирает один из вариантов и готовит работающий программный продукт с README, тест-планом, демонстрационными данными и защитой.

• Учёт заявок
• Мини-CRM учебной группы
• Журнал сервисных работ
• Складской учёт
• Планировщик смен
• Аналитик заявок
• Каталог оборудования