| Název předmětu | Programování - Python |
|---|---|
| Kód předmětu | KI/KPYT |
| Organizační forma výuky | Přednáška + Cvičení |
| Úroveň předmětu | Bakalářský |
| Rok studia | nespecifikován |
| Semestr | Letní |
| Počet ECTS kreditů | 3 |
| Vyučovací jazyk | Čeština |
| Statut předmětu | Povinný |
| Způsob výuky | Kontaktní |
| Studijní praxe | Nejedná se o pracovní stáž |
| Doporučené volitelné součásti programu | Není |
| Vyučující |
|---|
|
| Obsah předmětu |
|
1. Python ? charakteristika jazyka, instalace základní běhové podpory a rozšiřujících modulů, interakce s Pythonem (Jupyter, editor). 2. Python jako kalkulátor ? hodnoty a proměnné, číselné typy, vestavěné funkce nad čísly. 3. Zpracování textů ? větvení programu, standardní vstup a výstup, řetězce, operace s řetězci, základy regulárních výrazů. 4. Seznamy, cykly a iterátory ? seznamy, iterace přes seznamy, iterátory, cyklus řízený podmínkou. 5. Funkce a procedury ? argumenty funkcí, rekurze, funkce jako hodnota. 6. NumPy pole (ndarray) ? alternativní úložiště číselných data, vícedimenzionální pole, vektorové operace. 7. Typické operace nad poli ? generování náhodných seznamů, lineární algebra, data fitting, Fourierova transformace, elementární statistika (vestavěná podpora v NumPy a SciPy). 8. Matplotlib ? nástroj pro tvorbu grafů a diagramů. 9. Vstup a výstup ? lokální soubory, internetová data, jednoduché univerzální formáty dat (CSV, JSON), binární formát HDF5. 10. Množiny a slovníky ? representace zobrazení mezi množinami, urychlení častých operací pomocí množina a slovníků (rychlé vyhledávání, histogram počtu výskytů). 11. Základy OOP ? vytváření vlastních tříd, dědičnost (rozšíření existujících tříd), speciální metody. 12. Pandas ? vysokoúrovňové zpracování datových řad. Zpracování bitmapové grafiky (Pillow). 13. Ukázka specializovaných pythonských knihoven (GIS, astronomie, apod.).
|
| Studijní aktivity a metody výuky |
| nespecifikováno |
| Výstupy z učení |
|
Kurz uvádí studenty do programovacího jazyka Python. Znalosti budou studenti procvičovat při využití existujících knihoven pro účely ukládání, zpracování a vizualizace dat (včetně využití internetových služeb).
|
| Předpoklady |
|
nespecifikováno
|
| Hodnoticí metody a kritéria |
|
nespecifikováno
Úspěšné zvládnutí semestrálního projektu v podobě návrhu, implementace a prezentace ukázkové aplikace pro zpracování a vizualizaci dat. |
| Doporučená literatura |
|
| Studijní plány, ve kterých se předmět nachází |
| Fakulta | Studijní plán (Verze) | Kategorie studijního oboru/specializace | Doporučený semestr |
|---|