Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024

Programování v Pythonu

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BI-PYT.21 KZ 5 3C česky
Garant předmětu:
Martin Šlapák, Vojtěch Vančura
Přednášející:
Cvičící:
Mohamed Bettaz, Ondřej Bouchala, Jiří Hanuš, Marek Nevole, Adam Skluzáček, Jan Šafařík, Martin Šlapák, Vojtěch Vančura
Předmět zajišťuje:
katedra softwarového inženýrství
Anotace:

Předmět nemá přednášky, výuka probíhá v počítačové učebně. Cílem předmětu je naučit se efektivně používat základní řídící a datové struktury jazyka Python pro zpracování textů a binárních dat. Budou vysvětleny rozdíly mezi filozofií programů v Pythonu a v jiných programovacích jazycích. Každé téma je studentům k dispozici předem ve formátu Jupyter notebook, což umožní dát větší důraz na samostatnou práci studentů. Před každou kontaktní výukou studenti absolvují krátký test zejména na látku probíranou v předchozí hodině, dále budou řešit 4 domácí úkoly většího rozsahu a semestrální práci.

Požadavky:

Předmět předpokládá znalost verzovacího systému git na úrovni předmětu BI-GIT a základní znalost programování v jiném programovacím jazyce (C, C++, Java) alespoň na úrovni předmětu BI-PA1.

Osnova přednášek:

Předmět nemá přednášky.

Osnova cvičení:

1. Úvod do Pythonu. Virtuální prostředí. Syntaxe.

2. Základní typy a operátory. Podmínky, cykly.

3. Seznamy, n-tice, množiny, slovníky. Výřezová a generátorová notace.

4. Funkce. Anotace funkcí, Dekorátory.

5. Generátory. Třídy, Iterátory.

6. Souborový systém, příkazová řádka

7. Moduly. Balíčky.

8. Numpy. Dimenze, tvar, osy, velikost. N-rozměrná výřezová notace. Broadcasting, vektorizace funkce.

9. Grafické operace s Numpy. Konvoluce.

10. Pandas. Podmínky, seskupování, řazení, spojování. SQL a pandas.

11. Streamlit a webové miniaplikace pro data science.

12. Unit testy. Pytest. Asserting, Fixtures.

13. Obhajoba semestrální práce.

Cíle studia:
Studijní materiály:

1. McKinney W. : Python for Data Analysis (2nd Edition). O'Reilly, 2017. ISBN 978-1491957660.

2. Lutz M. : Learning Python. O'Reilly, 2013. ISBN 978-1-449-35573-9.

3. Necaise R. D. : Data Structures and Algorithms Using Python. John Wiley & Sons, 2011. ISBN 978-047061829.

4. Horstmann C.S., Necaise R.D. : Python for Everyone (2nd Edition). John Wiley & Sons, 2016. ISBN 978-1-119-18665-6.

Poznámka:

Informace o předmětu a výukové materiály naleznete na https://courses.fit.cvut.cz/BI-PYT/

Na cvičení budou studenti potřebovat vlastní notebook (alespoň jedno cvičení v počítačové učebně zajištěno).

Na tento předmět navazuje v magisterském studiu předmět Pokročilý Python.

Další informace:
https://courses.fit.cvut.cz/BI-PYT/
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
místnost T9:351
Šlapák M.
09:15–11:45
(paralelka 101)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:351
Bettaz M.
11:45–14:15
(paralelka 102)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:351
Hanuš J.
18:00–20:30
(paralelka 103)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
Út
místnost T9:351
Bouchala O.
12:45–15:15
(paralelka 104)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:351
Bouchala O.
15:15–17:45
(paralelka 105)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
St
místnost T9:350
Šafařík J.
Vančura V.

08:15–10:45
(paralelka 106)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
Čt

Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
místnost T9:348
Hanuš J.
18:00–20:30
(paralelka 101)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
Út
St
místnost T9:303
Šlapák M.
14:30–17:00
(paralelka 102)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:303
Bouchala O.
17:00–19:30
(paralelka 103)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
Čt
místnost T9:348
Bouchala O.
14:30–17:00
(paralelka 104)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
místnost T9:348
Skluzáček A.
Nevole M.

17:00–19:30
(paralelka 105)
Dejvice
NBFIT PC ucebna

místnost T9:350
Bettaz M.
14:30–17:00
(paralelka 106)
Dejvice
NBFIT PC ucebna
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 24. 7. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet6601206.html