Введение в программирование

Что такое программирование и языки программирования
Базовые алгоритмы и массив как структура данных
Сложность и стоимость алгоритмов

Часов в программе

6,00 часов

лекции

7,00 часов

практика

12,00 часов

самостоятельная

2,00 часа

промежуточная аттестация

27,00 часов

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: лекция
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Вид занятий: практическое занятие
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Вид занятий: самостоятельная работа
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Информационные ресуры

https://image-net.org/download
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
https://www.cameraiq.ru/faq/mashinnoe-zrenie-na-Python-TensorFlow-i-Keras/
https://tirinox.ru/mro-python/
https://www.python.org/
https://proglib.io/p/computer-network

Образовательные ресуры

• Информационный ресурс Википедия [Электронный ресурс]. https://ru.wikipedia.org/wiki/Agile_Manifesto
• Информационный ресурс Хабр [Электронный ресурс]. https://habr.com/ru/post/275813/
• htmlbook [Электронный ресурс] http://htmlbook.ru/html/form.
• Redis [Электронный ресурс] https://redis.io/documentation.

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Метод проблемного обучения
Метод проектов
Метод питчинга

Методические разработки

Методические рекомендации по промежуточной аттестации
Методические рекомендации по организации питчинга

Материалы курса

Уровни анализа данных - современные подходы

Учебная литература

• Робинсон Ян, Вебер Джим, Эифрем Эмиль. Графовые базы данных: новые возможности для работы со связанными данными. — 2-е изд. — М.: ДМК Пресс, 2016. — 256 с.
• Шварц Б., Зайцев П., Ткаченко В., Заводны Дж., Ленц А., Бэллинг Д. MySQL. Оптимизация производительности, 2-е издание. — Пер. с англ. — СПб.: Символ-Плюс, 2010. — 832 с.
• Чарльз Белл, Мэтс Киндал и Ларс Талманн. Обеспечение высокой доступ-ности систем на основе MySQL / Пер. с англ. — М. : Издательство "Русская ре-дакция"; СПб. : БХВ-Петербург, 2012. — 624 с.
• Чашкин, Ю.Р. Математическая статистика. Анализ и обработка данных: Учебное пособие / Ю.Р. Чашкин; Под ред. С.Н. Смоленский. — Рн/Д: Феникс, 2017. — 236 c.
• Фаулер, Мартин, Садаладж, Прамодкумар Дж. NoSQL: новая методология разработки нереляционных баз данных. — Пер. с англ. — М.: ООО "И.Д. Виль-ямс", 2013. — 192 с.
• Халафян А. А., Боровиков В. П., Калайдина Г. В. Теория вероятностей, ма-тематическая статистика и анализ данных. Основы теории и практика на компь-ютере. Statistica. Excel. Более 150 примеров решения задач. Учебное пособие. — М.: Ленанд. 2017. 320 с.

Темы

Что такое программирование и языки программирования Базовые алгоритмы и массив как структура данных Сложность и стоимость алгоритмов

Лекции
2,00ч

Практические занятия
3,00ч

Самостоятельная работа
4,00ч

Всего
9,00ч

Промежуточная аттестация 2,00 часа

Промежуточная аттестация проводится в форме отчета по результатам выполнения практического задания по дисциплинам и проверки преподавателем.