Прикладне програмування (курсова робота)

Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 6.122.00.O.033
Кількість кредитів: 2.00
Кафедра: Автоматизовані системи управління
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна

Прикладне програмування (курсова робота)

Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 6.122.00.O.034
Кількість кредитів: 2.00
Кафедра: Системи автоматизованого проектування
Лектор: Професор кафедри САП, д.т.н., с.н.с. Щербовських Сергій Володимирович
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: 1. Уміння написати простий код мовою Python у парадигмі об’єктно-орієнтованого програмування. 2. Уміння виконувати наукові обчислення, обробку та візуалізацію даних засобами мови Python. 3. Уміння організувати обмін даних через мережу, взаємодіяти із базами даних, а також розгортати веб-сайти засобами мови Python. 4. Уміння розробляти та тестувати прикладне програмне забезпечення засобами мови Python.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Об’єктно орієнтоване програмування Алгоритмізація та програмування, Ч.2.
Короткий зміст навчальної програми: Розглянуто базові питання прикладного програмування із використанням мови Python. У першому модулі подано загальну інформацію про мову Python, основні інструментальні засоби та структури даних, які використовуються у ній. У другому модулі розглянуто питання, пов’язані із Data Science, зокрема, наукові обчислення, обробка та візуалізація даних. У третьому модулі подано питання, пов’язані із Web, зокрема, обмін даними через мережу, взаємодію із базами даних, а також розгортання сайтів. У четвертому модулі розглянуто питання Software Development. Це включає виконання загальних системних сервісних операцій, паралельні обчислення, а також інструменти розробки, налагодження і профілювання коду.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль: Лабораторні робіти – аналіз оформлення звіту відповідно до встановлених вимог; письмове опитування. Розрахункова (розрахунково-графічна) робота – аналіз на відповідність завданню, самостійність виконання, оформлення відповідно до встановлених вимог. Семестровий контроль: Тестування у ВНС, усне опитування.
Рекомендована література: 1. Висоцька В.А., Оборська О.В. Python: алгоритмізація та програмування: Навч. посібн. Львів: Видавництво «Новий світ – 2000», 2020. 526 с. ISBN 978-617-7519-74-3. 2. Лутц Марк. Изучаем Python, том 1, 5-е изд.: Пер. с англ. СПб.: ООО «Диалектика», 2019. 832 с. ISBN 978-5-907144-52-1. 3. Хеллман Даг. Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами, 2-е изд.: Пер. с англ. — СПб. : ООО «Диалектика», 2019. 1376 с. ISBN 978-5-6040043-8-8. 4. Седер Наоми. Python. Экспресс-курс. 3-е изд. СПб.: Питер, 2019. 480 с. ISBN 978-5-4461-0908-1.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).

Прикладне програмування (курсова робота)

Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 6.122.00.O.035
Кількість кредитів: 2.00
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор: Виклюк Я.
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: знати: - основні можливості та обмеження мови програмування - реалізацію концепції об’єктно-орієнтованого програмування у Python - як взаємодіяти із різними базами даних та файловою системою вміти: - створити власний простий продукт, використовуючи концепцію об’єктно-орієнтованого програмування і асинхронність обробки - створити модуль з можливість його використання сторонніми розробниками - працювати із популярними реляційними та не реляційними базами використовуючи моделі, написані Python - використовувати багато потоковість і багатоядерні процесори для розробки ПЗ за допомогою Python - покривати код тестами
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Алгоритмізація і програмування
Короткий зміст навчальної програми: ТИПИ ДАНИХ І КОЛЕКЦІЙ. ФУНКЦІЇ І МОДУЛІ. РОБОТА З ФАЙЛАМИ. ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНЕ ПРОГРАМУВАННЯ. БАГАТОПОТОКОВІСТЬ ТА АСИНХРОННІСТЬ. ТЕСТУВАННЯ КОДУ. PYTHON ДЛЯ НАУКОВЦІВ. ДИСТРИБУТИВ ANACONDA І МЕНЕДЖЕР ПАКЕТІВ CONDA. БІБЛІОТЕКА PANDAS. БІБЛІОТЕКА NumPy. БІБЛІОТЕКА Matplotlib
Методи та критерії оцінювання: 50 - лабораторні роботи 50 - екзамен
Рекомендована література: 1. Allen Downey. Think Python, 2nd Edition. How to Think Like a Computer Scientist / O’Reilly, 2015. - 289 p. 2. Charles R. Severance. Python for Everybody: Exploring Data in Python 3 / CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. - 244 pages 3. Wes McKinney & PyData Development Team. pandas: powerful Python data analysis toolkit

Прикладне програмування

Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 6.122.00.O.030
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Автоматизовані системи управління
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна

Прикладне програмування

Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 6.122.00.O.031
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Системи автоматизованого проектування
Лектор: Професор кафедри САП, д.т.н., с.н.с. Щербовських Сергій Володимирович
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: 1. Здатність написати простий код мовою Python у парадигмі об’єктно-орієнтованого програмування. 2. Здатність виконувати наукові обчислення, обробку та візуалізацію даних засобами мови Python. 3. Здатність організувати обмін даних через мережу, взаємодіяти із базами даних, а також розгортати веб-сайти засобами мови Python. 4. Здатність розробляти та тестувати прикладне програмне забезпечення засобами мови Python.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Об’єктно орієнтоване програмування Алгоритмізація та програмування, Ч.2.
Короткий зміст навчальної програми: Розглянуто базові питання прикладного програмування із використанням мови Python. У першому модулі подано загальну інформацію про мову Python, основні інструментальні засоби та структури даних, які використовуються у ній. У другому модулі розглянуто питання, пов’язані із Data Science, зокрема, наукові обчислення, обробка та візуалізація даних. У третьому модулі подано питання, пов’язані із Web, зокрема, обмін даними через мережу, взаємодію із базами даних, а також розгортання сайтів. У четвертому модулі розглянуто питання Software Development. Це включає виконання загальних системних сервісних операцій, паралельні обчислення, а також інструменти розробки, налагодження і профілювання коду.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль: Лабораторні робіти – аналіз оформлення звіту відповідно до встановлених вимог; письмове опитування. Розрахункова (розрахунково-графічна) робота – аналіз на відповідність завданню, самостійність виконання, оформлення відповідно до встановлених вимог. Семестровий контроль: Тестування у ВНС, усне опитування.
Рекомендована література: 1. Висоцька В.А., Оборська О.В. Python: алгоритмізація та програмування: Навч. посібн. Львів: Видавництво «Новий світ – 2000», 2020. 526 с. ISBN 978-617-7519-74-3. 2. Лутц Марк. Изучаем Python, том 1, 5-е изд.: Пер. с англ. СПб.: ООО «Диалектика», 2019. 832 с. ISBN 978-5-907144-52-1. 3. Хеллман Даг. Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами, 2-е изд.: Пер. с англ. — СПб. : ООО «Диалектика», 2019. 1376 с. ISBN 978-5-6040043-8-8. 4. Седер Наоми. Python. Экспресс-курс. 3-е изд. СПб.: Питер, 2019. 480 с. ISBN 978-5-4461-0908-1.

Прикладне програмування

Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 6.122.00.O.032
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор: Виклюк Я.
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: знати: - основні можливості та обмеження мови програмування - реалізацію концепції об’єктно-орієнтованого програмування у Python - як взаємодіяти із різними базами даних та файловою системою вміти: - створити власний простий продукт, використовуючи концепцію об’єктно-орієнтованого програмування і асинхронність обробки - створити модуль з можливість його використання сторонніми розробниками - працювати із популярними реляційними та не реляційними базами використовуючи моделі, написані Python - використовувати багато потоковість і багатоядерні процесори для розробки ПЗ за допомогою Python - покривати код тестами
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Алгоритмізація і програмування
Короткий зміст навчальної програми: ТИПИ ДАНИХ І КОЛЕКЦІЙ. ФУНКЦІЇ І МОДУЛІ. РОБОТА З ФАЙЛАМИ. ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНЕ ПРОГРАМУВАННЯ. БАГАТОПОТОКОВІСТЬ ТА АСИНХРОННІСТЬ. ТЕСТУВАННЯ КОДУ. PYTHON ДЛЯ НАУКОВЦІВ. ДИСТРИБУТИВ ANACONDA І МЕНЕДЖЕР ПАКЕТІВ CONDA. БІБЛІОТЕКА PANDAS. БІБЛІОТЕКА NumPy. БІБЛІОТЕКА Matplotlib
Методи та критерії оцінювання: 50 - лабораторні роботи 50 - екзамен
Рекомендована література: 1. Allen Downey. Think Python, 2nd Edition. How to Think Like a Computer Scientist / O’Reilly, 2015. - 289 p. 2. Charles R. Severance. Python for Everybody: Exploring Data in Python 3 / CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. - 244 pages 3. Wes McKinney & PyData Development Team. pandas: powerful Python data analysis toolkit