Wprowadzenie do programowania w języku Python dla humanistów KZ-H-01-07-000029

Zakres tematów:

Część teoretyczna
1. Składnia, typy zmiennych i podstawowe operacje,
2. Struktury danych,
3. Kontrola przepływu,
4. Funkcje i klasy,
5. Rozwiązywanie problemów z uwzględnieniem zasady ograniczonego zaufania (stackoverflow.com, ChatGPT i in.).

Część praktyczna
1. Wprowadzenie do Google Colab,
2. Przegląd, import i wykorzystanie modułów zewnętrznych (NumPy, Pandas i in.),
3. Przetwarzanie danych z plików (TXT, CSV, JSON/JSON Lines),
4. Analiza danych na wybranym materiale z dziedziny nauk humanistycznych,
5. Przygotowanie do projektu końcowego.

Literatura uzupełniająca

–

Nakład pracy studenta

A. Godziny kontaktowe: 25h Udział w zajęciach: 15h Przedstawienie projektu zaliczeniowego: 10h B. Praca własna studenta: 25h Przygotowanie do zajęć: 10h Przygotowanie do projektu zaliczeniowego: 15h

Poziom studiów

studia pierwszego stopnia

Profil kształcenia

ogólnoakademcki

Rodzaj przedmiotu

obowiązkowe

Semestr, w którym realizowany jest przedmiot

letni

Tryb prowadzenia

Realizowany w sali

Wymagania

–

Założenia

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów kierunków głównie humanistycznych z niezbędnym minimum dotyczącym działania i wykorzystania języka programowania Python do zadań związanych z przetwarzaniem i analizą danych.

Efekty kształcenia

Efekty uczenia się (z odniesieniem do efektów kierunkowych):

Wiedza: student zna i rozumie
1. składnię języka Python;
2. podstawowe typy i struktury danych języka Python;
3. działanie funkcji oraz klas w języku Python.

Umiejętności: student potrafi
1. znaleźć odpowiedź na problemy/pytania programistyczne z użyciem różnych zasobów/narzędzi;
2. stworzyć notatnik w środowisku Google Colab, importować do niego niezbędne pliki, moduły, a także udostępnić go do współpracy z innymi osobami;
3. przetwarzać pliki zewnętrzne, wczytywać dane z plików, zapisywać dane do plików;
4. analizować pozyskane/przetworzone dane.

Kompetencje społeczne: student jest gotów do
1. rzetelnego przedstawiania wyników swojej analizy;
2. pozyskiwania danych z internetu z uzwględnieniem i poszanowaniem praw autorskich/licencji.

Kryteria oceniania

A. Formy zaliczenia (weryfikacja efektów uczenia się)
Zadania cząstkowe (efekty 3,4);
Projekt zaliczeniowy (efekty 1,2).

B. Podstawowe kryteria ustalenia oceny
Ustalenie oceny końcowej na podstawie frekwencji (10%), aktywności (30%), ocen cząstkowych i projektu zaliczeniowego (60%).

Literatura

A1. wykorzystywana podczas zajęć
1. https://docs.python.org/3/tutorial/;
2. https://www.w3schools.com/python/default.asp;
3. https://learnxinyminutes.com/docs/python/.
A2. studiowana samodzielnie przez studenta
1. https://stackoverflow.com/.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu KZ-H-01-07-000029 w USOSweb