1. Лекционные занятия, на которых преподаватель представляет теоретический материал, примеры и практические задания.

2. Практические занятия на компьютере, в ходе которых студенты учатся использовать различные программные продукты, такие как Python, для анализа и обработки данных.

3. Семинары, посвященные основным темам курса и решению практика - ориентированных задач.

4. Проектная работа, в течение которой студенты получают практический опыт и применяют полученные знания на практике.

5. Индивидуальные консультации с преподавателем, помогающие студентам понимать сложные темы и решать задачи.

6. Онлайн-тесты, которые позволяют студентам получить дополнительную информацию и проверить свои знания.

7. Применение современных инструментов и технологий, таких как большие данные и машинное обучение.

Кроме того, при изучении курса "Технический аналитик "применяются интерактивные методы обучения, современные технологии, инновационные электронные и мультимедийные материалы, что способствует более глубокому и эффективному усвоению материала.

Рабочая программа

Тема 1. Основные конструкции языка Python
Тема 2. Взаимодействие языка Python и SQL
Тема 3. Возможности Python для анализа данных

Нормативно-правовые акты:
1. Национальная программа "Цифровая экономика Российской Федерации", утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. No 1632-р
2. Федеральной проект «Искусственный интеллект» (паспорт) (утв. президиумом Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 27.08.2020 N 17).

Основная литература:
1. Сурова Н.Ю. Искусственный интеллект. Монография. Гриф НИИ образования и науки. Гриф МУМЦ "Профессиональный учебник" Гриф МНИЦ Судебной экспертизы и исследований – 2 – е издание М.: Изд-во ЮНИТИ, 2021, 360 с.
2. Пол Бэрри. Изучаем программирование на Python. – Москва: Издательство «Бомбора», 2021. – 611 с.
3. Майкл Доусон. Программируем на Python. –Санкт-Петербург: Издательство «Питер, 2020. – 416 с.
4. Марк Лутц. Изучаем Python. – Санкт-Петербург: Издательство «Символ Плюс», 2022. – 830 с.
5. Библиотека PyGame [Электронный ресурс]. – URL: https://web-start.top/ru/progru/pythonru/pygameru
6. PyGame и разработка игр [Электронный ресурс]. – URL: https://younglinux.info/pygame/pygame
7. Эрик Мэтиз Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. – СПб: Питер, 2021. – 496 с.
8. Лутц М. Изучаем Python, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2022. – 1280 с.
9. Златопольский Д.М. Основы программирования на языке Python. – М.: ДМК Пресс, 2021. – 284 с.
10. Лутц М. Программирование на Python, том II, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2022. – 992 с.
11. Гэддис Т. Начинаем программировать на Python. – 4-е изд.: Пер. с англ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2020. – 768 с.
12. Лучано Рамальо Python. К вершинам мастерства. – М.: ДМК Пресс, 2021. – 768 с.
13. Свейгарт, Эл. Автоматизация рутиных задач с помощью Python: практическое руководство для начинающих. Пер. с англ. — М.: Вильямc, 2021. – 592 с.
14. Рейтц К., Шлюссер Т. Автостопом по Python. – СПб.: Питер, 2021. – 336 с.: ил. – (Серия «Бестселлеры O’Reilly»).
15. Любанович Билл Простой Python. Современный стиль программирования. – СПб.: Питер, 2021. – 480 с.: – (Серия «Бестсепперы O’Reilly»).
16. Шелудько, В. М. Основы программирования на языке высокого уровня Python: учебное пособие / В. М. Шелудько. – Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2021. – 146 c. – ISBN 978-5-9275-2649-9. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: http://www.iprbookshop.ru/87461.html (дата обращения: 13.02.2020)
17. Доусон М. Программируем на Python. – СПб.: Питер, 1. – 416 с.
18. Прохоренок Н.А. Python 3 и PyQt. Разработка приложений. – СПб.: БХВ-Петербург, 2022. – 704 с.
19. Прохоренок Н.А. Самое необходимое. — СПб.: БХВ-Петербург, 2022. — 416 с.
20. Амоа К.А. Разработка программных пакетов на языке Python: учебное пособие / К.А. Амоа, Н.А. Рындин, Ю.С. Скворцов. – Воронеж: Воронежский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2020. – 61 c. // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт].
21. Маккинли Уэс. Python и анализ данных / УэсМаккинли; пер. А. Слинкина. – 2-е изд. – Саратов: Профобразование, 2020. – 482 c. 3. Сузи Р.А. Язык программирования Python: учебное пособие / Р.А. Сузи. – 3-е изд. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. – 350 c. // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт].
22. Федоров Д.Ю. Программирование на языке высокого уровня Python: учебное пособие / Д.Ю. Федоров. – 2-е изд.– М.: Юрайт, 2020. – 161 с.

Дополнительная литература:
23. Рашка С. Python и машинное обучение –Москва: ДМК Пресс, 2021. – 418 с.
24. Коэльо Л.П. Построение систем машинного обучения на языке Python – Москва: ДМК Пресс, 2021. – 302 с.
25. Остроух А. В. Системы искусственного интеллекта : монография / А. В. Остроух, Н. Е. Суркова. – Санкт-Петербург: Лань, 2021. – 228 с.
26. Лутц М. Программирование на Python, том I, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2022. – 992 с.
27. Шелудько, В. М. Язык программирования высокого уровня Python. Функции, структуры данных, дополнительные модули: учебное пособие / В. М. Шелудько. – Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2021. – 107 c. – ISBN 978-5-9275-2648-2. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: http://www.iprbookshop.ru/87530.html (дата обращения: 13.02.2020).
28. Федоров, Д. Ю. Программирование на языке высокого уровня Python : учебное пособие для прикладного бакалавриата / Д. Ю. Федоров. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва: Издательство Юрайт, 2020. – 161 с. – (Бакалавр. Прикладной курс). – ISBN 978-5-534-10971-9. – Текст: электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. – URL: https://urait.ru/bcode/437489
29. Гуриков С. Р. Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2022. 343 с. (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/924699
30. Саммерфилд М., Python на практике [Электронный ресурс] / Марк Саммерфилд - М.: ДМК Пресс, 1. - 338 с. - ISBN 978-5-97060-095-5
31. Волкова В.М., Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python [Электронный ресурс]: учебное пособие / Волкова В.М. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2021. - 74 с. - ISBN 978-57782-3183