технический университет
Курс предлагает изучение библиотек Python, которые используются для решения широкого спектра задач: от математических расчетов до анализа данных и визуализации. Вы познакомитесь с основами работы с библиотеками, такими как Math, Matplotlib, NumPy, Pandas и SciPy, а также познакомитесь с объектно-ориентированным программированием и созданием графических интерфейсов с помощью Tkinter. На протяжении курса вы научитесь:
- подключать библиотеки и использовать их ключевые функции,
- выполнять расчеты и анализ данных с помощью NumPy и Pandas,
- строить графики и диаграммы в Matplotlib и решать задачи с использованием SciPy,
- разрабатывать приложения с графическим интерфейсом для инженерных расчетов на базе Tkinter.
Материалы курса представлены в доступной форме, с пошаговыми инструкциями, примерами и практическими задачами, которые позволят эффективно применять изученные библиотеки на практике.
Навыки, полученные в ходе курса, откроют новые возможности в области анализа данных, визуализации, автоматизации процессов и разработки сложных математических приложений. Курс станет прочной основой для углубленного изучения Python и его библиотек.
Стандартные библиотеки Python позволяют специалистам разных областей избежать необходимости заново разрабатывать базовые инструменты для решения повседневных задач. Вместо того, чтобы тратить время на создание простых решений — таких как работа с математическими функциями или обработка данных — специалисты могут воспользоваться готовыми решениями, которые уже протестированы и оптимизированы. Это позволяет сосредоточиться на более сложных аспектах работы и значительно ускоряет процесс разработки, делая язык Python мощным и удобным инструментом для решения повсеместных задач.
Слушатели курса узнают, как эффективно использовать популярные библиотеки Python для решения инженерных задач, таких как математические вычисления, анализ данных и построение графиков.
Курс также научит создавать графические интерфейсы и разрабатывать программы, которые автоматизируют процессы и упрощают выполнение расчетов.
Курс рассчитан на 10 недель. Недельная нагрузка обучающегося по курсу – 10–12 академических часов.
Еженедельные занятия включают:
- просмотр коротких видеолекций;
- тестирование по каждому разделу курса.
Завершается курс итоговым тестированием.
- Программа
- Результаты обучения
- Направления подготовки
Раздел 1.
Импорт и обзор библиотеки Math
- 1.1 Установка Spyder
- 1.2 Подключение библиотеки
- 1.3 Обзор основных функций
Раздел 2.
Использование библиотеки Matplotlib
- 2.1 Обзор. Построение графиков и диаграмм
- 2.2 Комбинированные диаграммы
Раздел 3.
Решение расчетных задач с помощью библиотеки NumPy
- 3.1 Обзор библиотеки NumPy. Решение задач
Раздел 4.
Анализ данных с помощью библиотеки Pandas
- 4.1 Обзор библиотеки Pandas
- 4.2 Чтение данных из файлов
- 4.3 Запись данных в файлы
- 4.4 Агрегация и группировка
- 4.5 Сводные таблицы
- 4.6 Визуализация данных с помощью Pandas
Раздел 5.
Библиотека SciPy. Решение задач оптимизации
- 5.1 Обзор библиотеки SciPy
- 5.2 Решение задач с помощью библиотеки SciPy
Раздел 6.
Объектно-ориентированное программирование в Python
- 6.1 Классы и объекты
- 6.2 Инкапсуляция
- 6.3 Наследование
- 6.4 Полиморфизм
- 6.5 Абстрактные классы и методы
Раздел 7.
Создание графических интерфейсов для инженерных расчетов
- 7.1 Импорт Tkinter
- 7.2 Виджеты
- 7.3 Кнопки
- 7.4 Label
- 7.5 Формы
- 7.6 Меню
- 7.7 Радиокнопки
Раздел 8.
Примеры использования библиотек для решения повседневных задач
- 8.1 Простой калькулятор площади фигуры
- 8.2 Программа, записывающая сотрудников в файл Excel
обучающийся должен знать:
- – основные библиотеки Python, такие как math, NumPy, Pandas, Matplotlib и их применение в инженерных расчетах;
- – основы объектно-ориентированного программирования и создание графических интерфейсов с использованием Tkinter;
- – принципы работы с данными, включая операции с массивами, индексирование и использование функций для анализа и визуализации данных;
обучающийся должен уметь:
- – использовать библиотеки Python для решения инженерных задач, включая математические вычисления, создание графиков и анализ данных;
- – строить графические интерфейсы для инженерных расчетов, создавая формы, кнопки и меню;
обучающийся должен владеть:
- – навыками работы с основными библиотеками Python для инженерных и научных задач;
- – основами создания приложений с графическими интерфейсами, обеспечивающими взаимодействие с пользователем.
УГНТУ
УГНТУ
УГНТУ
УГНТУ
УГНТУ
УГНТУ
Нефтегазовое образование
открытые онлайн-курсы