Python Programming 420-IS1-1PJP-ENG
Profil studiów: ogólnoakademicki
Forma studiów: stacjonarne
Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze, informatyka
Rok studiów / semestr: 1/ 2
Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów):
Podstawy programowania strukturalnego
Przedmioty wprowadzające: -
Wykład: 15h Laboratorium: 30h
Metody dydaktyczne: wykład, dyskusja, wyjaśnienie, laboratorium, rozwijanie umiejętności, konsultacje
Punkty ECTS: 4
Bilans nakładu pracy studenta:
Udział w zajęciach:
- wykład 15h
- laboratorium 30h
Przygotowanie do zajęć:
- wykład 5h
- laboratorium 10h
Zapoznanie z literaturą: 5h
Sprawozdania, raporty z zajęć, prace domowe, zadania projektowe realizowane w domu: 10h
Przygotowanie do kolokwium: 10h
Przygotowanie do zaliczenia: 10h
Udział w konsultacjach: 5h
Wskaźniki ilościowe:
- nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 50h, 2 ECTS
- nakład pracy studenta, który nie wymaga bezpośredniego udziału nauczyciela: 50h, 2 ECTS
Tryb prowadzenia przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Ogólnie: fakultatywne dodatkowe | W cyklu 2022: dodatkowe fakultatywne |
Efekty kształcenia
1. Zna kluczowe konstrukcje języka i wybrane pakiety języka Python. KA6_WG3
2. Zna główne paradygmaty programowania (imperatywny, proceduralny, funkcyjny i obiektowy) w języku Python. KA6_WG4
3. Zna wybrane algorytmy numeryczne KA6_WG6, K_WG7
4. Potrafi na poziomie średniozaawansowanym projektować i implementować programy w języku Python wykorzystując różne paradygmaty programowania. KA6_UW6, KA6_UW7, KA6_UW8, , KA6_UW15, KA6_UK3
5. Potrafi zaimplementować wybrane algorytmy numeryczne KA6_UW9, KA6_UW10
6. Umie posługiwać się terminologią informatyczną w języku angielskim KA6_UK1
7. Potrafi dostrzegać zalety i wady stosowania języka Python, w szczególności dla rozwiązań problemów rzeczywistych. KA6_UU1
8. Jest gotów do starannego określania priorytetów i kolejność swoich działań KA6_KK1
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: