Programowanie 1 410-KS1-1PRO2
Profil studiów: ogólnoakademicki
Forma studiów: stacjonarne
Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki społeczne i humanistyczne/ nauki o poznaniu i komunikacji społecznej, filozofia
Rok studiów / semestr: I / 2
Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów):
Podstawowa znajomość zagadnień związanych z technologiami informacyjnymi i programowaniem
Laboratorium: 30
Metody dydaktyczne: metody poszukujące tj. problemowa, sytuacyjna, giełda pomysłów, laboratorium
Punkty ECTS: 2
Bilans nakładu pracy studenta:
Udział w laboratorium – 30h
Przygotowanie teoretyczne do zajęć – 5h
Przygotowanie do kolokwium lub realizacja zadania projektowego w domu – 5h
Czas trwania kolokwium - 2h
Konsultacje – 5h
Zapoznanie z literaturą - 5h
Wskaźniki ilościowe:
wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 32, 1ECTS
o charakterze praktycznym: 40, 1 ECTS
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia przedmiotu
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Zna podstawowe technologie informacyjne wykorzystywane do wspomagania procesów poznawczych i komunikacyjnych KA6_WG2
Zna wybrane współczesne języki programowania KA6_WG4
Zna logiczną strukturę wiedzy oraz procesów poznawczych i komunikacyjnych KA6_WK6
Potrafi posługiwać się technologiami i narzędziami informatycznymi do pozyskania informacji oraz wspomagania procesów poznawczych i komunikacyjnych KA6_UW7
Jest gotów do bycia otwartym na nowe tendencje we współczesnej nauce i społeczeństwie oraz zasięgania opinii ekspertów w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych KA6_KK2
Rozumie potrzebę podnoszenia kwalifikacji zawodowych oraz kompetencji osobistych, w tym etycznych KA6_KR1
Rozumie potrzebę współdziałania w grupach oraz przyjmowania w nich różnych ról KA6_KR2
Kryteria oceniania
Ogólna forma zaliczenia: zaliczenie
Literatura
1. Python dla każdego : podstawy programowania, Michael Dawson, Helion, 2014
2. Python dla wszystkich. Odkrywanie danych w Python 3. Charles R. Severance Tłumaczenie: Andrzej Wójtowicz 2022 wyd.3 https://py4e.pl/translations/PL/py4e-pl-print-latest.pdf
3. Python data analytics: data analysis and science using Pandas, Matplotlib and the Python programming language, Fabio Nelli, Apress, 2015
4. A Beginners Guide to Python 3 Programming, John Hunt, Springer 2019
5. The Absolute Beginner's Guide to Python Programming A Step-by-Step Guide with Examples and Lab Exercises. Kevin Wilson Apress 2022
Literatura uzupełniająca:
1. Python : podstawy nauki o danych, Alberto Boschetti, Luca Massaron, Gliwice : Wydawnictwo Helion, 2017
2. Uczymy programować się w Pythonie. Otwarty podręcznik programowania
Jerzy Wawro 2017 https://elearning.otwartaedukacja.pl/pluginfile.php/218/mod_resource/content/5/pyprog.pdf
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: