Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2024/2025

Programování v Pythonu

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BI-PYT.21 KZ 5 3C česky
Garant předmětu:
Přednášející:
Cvičící:
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/
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 28. 3. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet6601206.html