Předmět: Programování - Python

» Seznam fakult » PRF » KI
Název předmětu Programování - Python
Kód předmětu KI/PYT
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
  • Škvára Jiří, RNDr. Ph.D.
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
  • MCKINNEY, W. Python for data analysis. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2012. ISBN 9781449323615.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr