Программирование на Python

О курсе

В основу курса положено изучение языка программирования Python как инструмента решения инженерных и научных задач на примерах из электроэнергетики. В курсе изучаются направления, задачи и методы разработки программного обеспечения, принципы выбора языков программирования и инструментальных средств разработки программного обеспечения.

Рассматриваются библиотеки обработки и визуализации табличных данных NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, библиотека для научных и инженерных расчетов, в частности решения систем линейных алгебраических уравнений, исследования математических функций, решения задач оптимизации SciPy, а также же библиотеки для создания моделей машинного обучения Scikit-learn.

Теоретические сведения подкрепляются практическими примерами как в лекциях, так и в лабораторных и интерактивных учебных заданиях. Примеры задач из электроэнергетики демонстрируют возможности языка программирования Python и его библиотек для решения практически направленных отраслевых задач.

Объем курса

Длительность курса: 18 недель

Количество часов в неделю: 5–7 часов

Количество зачетных единиц: 3 з.е.

Целевая аудитория

Бакалавры, магистранты и аспиранты, обучающиеся по направлениям, связанным с топливно-энергетическим комплексом и прикладными цифровыми и информационными технологиями.

Рекомендуемые входные требования к обучающемуся

• Знать основы алгоритмизации.
• Знать основы производства, передачи и потребления электрической энергии.

Формируемые компетенции

• Разрабатывать программный код на языке Python для математических вычислений, моделирования, обработки данных.
• Выбирать, разрабатывать и проводить экспериментальную проверку работоспособности программных компонентов систем искусственного интеллекта по обеспечению требуемых критериев эффективности и качества функционирования.
• Руководить проектами по созданию комплексных систем искусственного интеллекта.

Результаты обучения

• Умение выбирать инструментальные средства, технологии, языки программирования и методы разработки программного обеспечения и отдельных компонент информационных систем.
• Умение выбирать, адаптировать и разрабатывает программные компоненты систем искусственного интеллекта с учетом критериев эффективности и качества функционирования.
• Умение оценивать современные инструментальные средства и системы программирования для разработки методов и моделей машинного обучения.

Программа курса

Раздел 1. Основы проектирования программного обеспечения
Тема 1.1. Классификация программного обеспечения
Тема 1.2. Методы проектирования программного обеспечения
Тема 1.3. Классификация и выбор языков программирования

Раздел 2. Основы Python
Тема 2.1. Особенности языка программирования Python. Классификация сред разработки
Тема 2.2. Базовый синтаксис Python, типы данных
Тема 2.3. Контейнеры, индексация
Тема 2.4. Условия и циклы. Базовые понятия алгоритмизации
Тема 2.5. Функции
Тема 2.6. Объектно-ориентированное программирование

Раздел 3. Библиотеки моделирования, обработки данных и машинного обучения для решения энергетических задачах
Тема 3.1. Основные понятия машинного обучения
Тема 3.2. Библиотека NumPy
Тема 3.3. Библиотека Pandas
Тема 3.4. Библиотеки визуализации
Тема 3.5. Scikit-learn
Тема 3.6. Обзор SciPy
Тема 3.7. Применение SciPy

Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видео-лекций, изучение текстовых материалов, выполнение учебных, контрольных, лабораторных и многовариантных тестовых заданий.

При завершении работы с курсом Вам будет предложен итоговый контроль по всему содержанию курса.

Направления подготовки

• 01.04.04 «Прикладная математика»
• 13.04.01 «Теплоэнергетика и теплотехника»
• 13.04.02 «Электроэнергетика и электротехника»
• 13.04.03 «Энергетическое машиностроение»
• 09.04.03 Прикладная информатика