C2184 Introduction to programming in Python

Faculty of Science
autumn 2017
Extent and Intensity
0/2/0. 2 credit(s) (plus 1 for the colloquium). Type of Completion: k (colloquium).
Teacher(s)
RNDr. Stanislav Geidl, Ph.D. (lecturer)
doc. RNDr. Radka Svobodová, Ph.D. (lecturer)
Mgr. Václav Hejret (assistant)
Guaranteed by
prof. RNDr. Jaroslav Koča, DrSc.
National Centre for Biomolecular Research – Faculty of Science
Supplier department: National Centre for Biomolecular Research – Faculty of Science
Timetable of Seminar Groups
C2184/01: Mon 18. 9. to Fri 15. 12. Tue 18:00–19:50 C04/118, S. Geidl
C2184/01N: No timetable has been entered into IS. S. Geidl
C2184/02: Mon 18. 9. to Fri 15. 12. Thu 18:00–19:50 C04/118, S. Geidl
C2184/02N: No timetable has been entered into IS. S. Geidl
C2184/SAMOSTUDIUM: No timetable has been entered into IS. S. Geidl
Prerequisites
computer basics, advantage knowledge of UNIX
Course Enrolment Limitations
The course is offered to students of any study field.
Course objectives (in Czech)
Kurz slouží jako úvod do programování v jazyce Python. Výuka je zaměřena na praktické použití, především ukázky aplikace v přírodních vědách (řešení problémů a zpracování dat). Po ukončení předmětu budou studenti schopni používat základní programátorské konstrukce v jazyce Python (např. podmínky, cykly, funkce, základní datové typy). Dále budou studenti schopni vytvářet jednoduché programy v jazyce Python a dokáží Python využít jako nástroj pro zpracování dat získaných v rámci svých vědeckých a výukových projektů.
Syllabus (in Czech)
  • Úvod - základní vlastnosti Pythonu, porovnání s ostatními jazyky, proč a k čemu lze používat Python. Stručné seznámení s vývojovým prostředím jazyka Python.
  • Základní konstrukce jazyka: základní datové typy, logické a matematické operátory, podmínky, cykly. Vstup a výstup.
  • Pokročilé datové typy - řetězce a kolekce (tuple, seznamy, slovníky). Funkce, lambda funkce a rekurze.
  • Základy složitosti a algoritmizace. Příklady základních algoritmů: největší společný dělitel, prvočísla.
  • Další příklady algoritmů: řadící algoritmy, vyhledávání. Chyby, výjimky a jejich zpracování.
  • Práce se soubory. Zpracování binárních a textových souborů.
  • Úvod do OPP, objekty. Moduly a balíčky.
  • Práce s textem, úvod do regulárních výrazů a zpracování XML/JSON.
  • Využití externích modulů v přírodních vědách.
Literature
    recommended literature
  • SUMMERFIELD, Mark. Python 3 : výukový kurz. Translated by Lukáš Krejčí. Vydání 1. Brno: Computer Press, 2010, 584 stran. ISBN 9788025127377. info
    not specified
  • MCKINNEY, Wes. Python for data analysis : [agile tools for real world data]. 1st ed. Sebastopol, Calif.: O'Reilly, 2013, xiii, 452. ISBN 9781449319793. info
Teaching methods
Lectures and class exercises, homeworks.
Assessment methods
two practical tests
Language of instruction
Czech
Follow-Up Courses
Further Comments
Study Materials
The course can also be completed outside the examination period.
The course is taught annually.
The course is also listed under the following terms Autumn 2011 - acreditation, Autumn 2013, Autumn 2014, Autumn 2015, Autumn 2016, Autumn 2018, Autumn 2019, Autumn 2020, autumn 2021, Autumn 2022, Autumn 2023, Autumn 2024.
  • Enrolment Statistics (autumn 2017, recent)
  • Permalink: https://is.muni.cz/course/sci/autumn2017/C2184