Kod przedmiotu 07 72 5260 30
Liczba punktów ECTS 3
Nazwa w języku prowadzenia 
Programming in Python
Nazwa w języku polskim Programming in Python
Nazwa w języku angielskim 
Programming in Python
Język prowadzenia zajęć angielski
Formy zajęć
Liczba godzin w semestrze
Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Inne E-learning
Godziny kontaktowe 15 30 5
Kształcenie na odległość Nie Nie Nie Nie Nie Nie Nie
Udział wagowy w ocenie końcowej. 0,30 0,70 0
Jednostka prowadząca Instytut Informatyki
Kierownik przedmiotu dr inż. Przemysław Nowak
Realizatorzy przedmiotu dr inż. Przemysław Nowak, mgr inż. Jakub Walczak
Wymagania wstępne 
Znajomość programowania strukturalnego, proceduralnego i obiektowego oraz zagadnień z zakresu statystycznej analizy danych
Przedmiotowe efekty uczenia się
  1. Student potrafi scharakteryzować język Python.
  2. Student potrafi analizować kod napisany w języku Python.
  3. Student potrafi pisać kod w języku Python służący do analizy i wizualizacji danych.
  4. Student potrafi pisać programy w języku Python wyposażone w interfejs użytkownika w postaci wiersza poleceń.
  5. Student potrafi tworzyć aplikacje webowe w języku Python w oparciu o framework do takich aplikacji.
Metody weryfikacji przedmiotowych efektów uczenia się Odpowiedzi z zadań laboratoryjnych i materiału wykładowego: efekty 1, 2, 3, 4, 5.
Kierunkowe efekty uczenia się
    Formy i warunki zaliczenia przedmiotu Wykład: odpowiedzi na pytania dotyczące materiału wykładowego podczas zaliczeń zadań laboratoryjnych. Laboratorium: prezentacja rozwiązań zadań laboratoryjnych i odpowiedzi na pytania ich dotyczące.
    Szczegółowe treści przedmiotu WYKŁAD: 1. Wprowadzenie do języka Python. 2. Obliczenia numeryczne i wykresy (NumPy, Matplotlib, SciPy). 3. Analiza i wizualizacja danych (Pandas, Seaborn). 4. Zaawansowana organizacja kodu (przestrzenie nazw, domknięcia, dekoratory, programowanie obiektowe, wyjątki). 5. Operacje wejścia-wyjścia i biblioteka standardowa. 6. Frameworki do aplikacji webowych (Flask, Flask-SQLAlchemy, Jinja). LABORATORIUM: 1. Zarządzanie środowiskami wirtualnymi języka Python. 2. Przeprowadzenie analizy statystycznej dla otrzymanego zbioru danych i udokumentowanie jej w postaci notatnika Jupyter. 3. Implementacja symulacji prostego systemu wieloagentowego w trybie tekstowym. 4. Implementacja prostej aplikacji webowej.
    Literatura podstawowa 
    1. The Python Tutorial: https://docs.python.org/3/tutorial/
    2. Python Programming: https://en.wikibooks.org/wiki/Python_Programming
    3. Scientific Python Lectures: https://lectures.scientific-python.org/
    4. Think Python: How to Think Like a Computer Scientist: http://www.greenteapress.com/thinkpython/html/
    5. Dive Into Python 3: http://diveintopython3.problemsolving.io/
    Literatura uzupełniająca 
    1. Dokumentacja języka Python: https://docs.python.org/3/
    2. Dokumentacja NumPy: https:/umpy.org/doc/stable/
    3. Dokumentacja SciPy: https://docs.scipy.org/doc/scipy/
    4. Dokumentacja Matplotlib: https://matplotlib.org/
    5. Dokumentacja Seaborn: https://seaborn.pydata.org/
    6. Dokumentacja Jupyter Notebook: https://jupyter-notebook.readthedocs.io/
    7. Dokumentacja Flask: https://flask.palletsprojects.com/
    8. Dokumentacja Jinja: https://jinja.palletsprojects.com/
    9. Dokumentacja SQLAlchemy: https://docs.sqlalchemy.org/
    10. Dokumentacja Flask-SQLAlchemy: https://flask-sqlalchemy.readthedocs.io/
    Bilans godzin
    Rodzaj zajęć Liczba godzin
    Wykład 15
    Laboratorium 30
    Inne 5
    Nauka materiału wykładowego 10
    Początkowa praca domowa 1
    Przygotowanie do praktyki 2
    Przygotowanie rozwiązań zadań laboratoryjnych 24
    Ćwiczenia po szkoleniu 1
    SUMA : 88
    Uwagi 
    Do kategorii „Inne” zalicza się udział w konsultacjach, praktycznych formach weryfikacji efektów uczenia się, seminariach naukowych oraz warsztatach organizowanych we współpracy z otoczeniem gospodarczym.
    Data aktualizacja karty 2025-08-08 17:10:18