Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Introduction to Python for Doctoral Students

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 7404-ITP
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Introduction to Python for Doctoral Students
Jednostka: Szkoła Doktorska Nauk Ścisłych i Przyrodniczych
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: angielski
Wymagania wstępne:

(tylko po angielsku) None

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot fakultatywny

Całkowity nakład pracy studenta:

(tylko po angielsku) 30 h laboratory

30 h own work

Efekty uczenia się - wiedza:

(tylko po angielsku) Knowledge about python language and packages numpy, scipy,matplotlib and others

Efekty uczenia się - umiejętności:

(tylko po angielsku) Ability to write test and debug python programs

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

(tylko po angielsku) None

Metody dydaktyczne:

(tylko po angielsku) None

Skrócony opis: (tylko po angielsku)

1. Working in console mode, script mode, and with cells.

2. Most important build-in types

3. Conditional statements

4. Functions

5. Loops, iterators, generator functions, itertools

6. List comprehensions and generator expressions

7. Functional programming

8. String formating

9. Modules and imports

10. Itertools

11. Math functions and pseudorandom numbers

12. Standard input, command-line arguments

13. Handling exceptions

14. Working with files

15. Performance measurements

16. Serialization

17. Interfacing system commands

18. Handling www-data

19. Classes and instances

20. Special methods: constructor, operators

21. Inheritance and shadowing

22. Raising exceptions

23. Iterators as class instances

24. Context managers as class instances

25. Function attributes, decorators

26. Managing class attributes

27. Numpy arrays, vectorisation

28. Plotting with matplotlib.pyplot

29. Solving differential equations with scipy.integrate

30. Optimisation with scipy.optimize

Pełny opis: (tylko po angielsku)

1. Working in console mode, script mode, and with cells.

2. Most important build-in types

3. Conditional statements,

4. Functions

5. Loops, iterators, generator functions, itertools

6. List comprehensions and generator expressions

7. Functional programming

8. String formating

9. Modules and imports

10. Itertools

11. Math functions and pseudorandom numbers

12. Standard input, command-line arguments

13. Handling exceptions

14. Working with files

15. Performance comparisons, running time measurements

16. Serialization

17. Interfacing system commands

18. Handling www-data

19. Classes and instances

20. Special methods: constructor, operators

21. Inheritance and shadowing

22. Raising exceptions

23. Iterators as class instances

24. Context managers as class instances

25. Function attributes, function and class decorators

26. Managing class attributes, properties, descriptors, __slots__, static methods, class methods

27. Numpy arrays, vectorisation

28. Plotting with matplotlib.pyplot

29. Solving differential equations with scipy.integrate

30. Optimisation with scipy.optimize

Literatura: (tylko po angielsku)

Mark Lutz Python

https://docs.python.org/3/

Metody i kryteria oceniania: (tylko po angielsku)

Solutions of homework excersises

Praktyki zawodowe: (tylko po angielsku)

None

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (zakończony)

Okres: 2022-02-21 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Gniewomir Sarbicki
Prowadzący grup: Gniewomir Sarbicki
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie lub ocena
Laboratorium - Zaliczenie

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2023-10-01 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Gniewomir Sarbicki
Prowadzący grup: Thiliban Manivarma, Gniewomir Sarbicki
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie lub ocena
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-1 (2024-03-12)