Программирование на языке Python: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 6-05-0533-10 Информатика Профилизация: Системный анализ. Регистрационный №2860/б.

Abstract

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель учебной дисциплины – ознакомить студентов с языком программирования Python и развить у них навыки разработки программного обеспечения для решения широкого круга различных задач, включая анализ данных, моделирование и автоматизацию задач системного анализ. Задачи учебной дисциплины: ⎯ лекции должны знакомить студентов с Python как мультипарадигменным языковым средством, достаточно полно отражающим современные концепции разработки ПО и его основными областями применения; познакомить с основами создания приложений для взаимодействия с базами данных; познакомить с особенностями в области разработки кроссплатформенного ПО, положительными и отрицательными чертами подхода к программированию на языке Python. ⎯ лабораторные работы должны быть связаны с формированием навыков создания приложений на языке Python; развитием навыков работы с данными и базами данных; формированием умения создавать базовые приложения для анализа и обработки данных. ⎯ самостоятельная работа должна развивать навыки самостоятельного освоения студентами теории и практики использования языка Python для решения практических задач; совершенствования и углубления навыков объектно- ориентированного и функционального программирования. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина относится к модулю «Учебные дисциплины профилизации» компонента учреждения образования. Программа составлена с учетом межпредметных связей с учебными дисциплинами. Основой для изучения учебной дисциплины являются дисциплины модулей «Программирование» и «Компьютерные системы» (государственный компонент). При прохождении дисциплины «Программирование на языке Python» обучающиеся формируют знания, необходимые для изучения других дисциплин профилизации, особенно «Прикладной статистический анализ» и «Нейронные сети». Кроме того, изучение данной дисциплины способствует успешному прохождению производственной практики и написанию дипломных работ.