Задачи ДОП:

• дать системное представление о языке Python как инструменте решения учебных и прикладных задач;
• сформировать навык чтения условия, построения алгоритма и точного соблюдения формата ввода/вывода;
• отработать базовые конструкции Python: типы данных, ветвления, циклы, функции, коллекции, строки, файлы и стандартные модули;
• продемонстрировать продвинутые инструменты языка Python для анализа данных: библиотеки NumPy, pandas и matplotlib;
• связать содержание курса с образовательной траекторией: ФГОС СПО и дальнейшее обучение в ИТ-направлениях;
• сформировать ответственное отношение к ИИ-инструментам, персональным данным, авторскому праву и самостоятельной защите результата.

Планируемые результаты обучения:

• читает условие задачи, выделяет входные и выходные данные, ограничения и требуемый формат ответа;
• пишет программы на Python 3 с использованием базовых типов данных, условий, циклов, функций и коллекций;
• использует стандартные модули Python и понимает, когда они упрощают решение;
• применяет необходимые библиотеки для обработки больших массивов данных;
• анализирует ИИ-сгенерированный код, находит ошибки, проверяет результат и соблюдает правила академической честности;
• готовит итоговый проект: обрабатывает данные, делает выводы, создаёт визуализацию, составляет презентацию и устно объясняет структуру решения;
• связывает изученные приёмы с компетенциями ФГОС СПО.

Сферы применения результатов

Полученные навыки применяются при выполнении учебных и исследовательских проектов, обработке таблиц и файлов, построении визуализаций, подготовке аналитических выводов, а также при дальнейшем обучении в области анализа данных, машинного обучения и разработки программных продуктов.

Структура ДОП

Программа реализуется в модульной форме и включает 144 академических часа: четыре последовательно осваиваемых модуля по 36 академических часов. Навигационный модуль, ЕВИ и ИТиСИ не входят в указанную трудоёмкость.

Перечень модулей ДОП:

• Модуль 1. Базовые конструкции языка Python — краткий экскурс в анализ данных; основы работы с переменными и базовыми типами данных; условный оператор.
• Модуль 2. Работа с функциями в Python — устройство функций; создание лямбда-функций; основные понятия ООП.
• Модуль 3. Математическое моделирование с помощью библиотеки NumPy — работа с NumPy; вычисление статистики; работа с Matplotlib.
• Модуль 4. Анализ данных с помощью библиотеки Pandas — работа с DataFrame; продвинутая работа с Pandas; методы выявления связей в данных.

Формат реализации:

Форма обучения — очная с применением дистанционных образовательных технологий. Формат обучения — онлайн. Занятия проводятся синхронно в режиме реального времени с использованием видеоконференцсвязи и образовательной платформы; учебные материалы, инструкции, задания, тесты, результаты контроля и обратная связь размещаются на образовательной платформе.

Требования к получателям поддержки:

• обучение по программам СПО;
• уверенная работа с браузером, файлами, клавиатурой и текстовым редактором;
• готовность решать задачи с вводом и выводом данных, читать условия и проверять результат;
• желательно иметь небольшой опыт программирования на любом из языков.