Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Język Python
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
JMNB-1-007-s
Wydział:
Fizyki i Informatyki Stosowanej
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Mikro- i nanotechnologie w biofizyce
Semestr:
0
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Prowadzący moduł:
dr hab. inż. Krawczyk Małgorzata (krawczyk@fis.agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Celem modułu jest poznanie jednego z nowoczesnych języków programowania jakim jest język Python.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Student zna mozliwości języka Python w zakresie programowania w modelu obiektowym MNB1A_W03, MNB1A_W01 Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W002 Student zna mozliwości języka Python w zakresie programowania w modelu proceduralnym MNB1A_W03, MNB1A_W01 Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W003 Student wie do utworzenia jakiego typu aplikacji zastosować nowoczesny język skryptowy Python. MNB1A_W03, MNB1A_W01 Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Umiejętności: potrafi
M_U001 Student potrafi skorzytać z dokumentacji i manuala języka Python. MNB1A_U05, MNB1A_U02, MNB1A_U01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U002 Student potrafi wybrać i wykorzystać odpowiedni dla danego problemu model programowania w języku Python. MNB1A_U05, MNB1A_U02, MNB1A_U01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
45 0 0 45 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Student zna mozliwości języka Python w zakresie programowania w modelu obiektowym - - + - - - - - - - -
M_W002 Student zna mozliwości języka Python w zakresie programowania w modelu proceduralnym - - + - - - - - - - -
M_W003 Student wie do utworzenia jakiego typu aplikacji zastosować nowoczesny język skryptowy Python. - - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student potrafi skorzytać z dokumentacji i manuala języka Python. - - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi wybrać i wykorzystać odpowiedni dla danego problemu model programowania w języku Python. - - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 105 godz
Punkty ECTS za moduł 4 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 45 godz
Przygotowanie do zajęć 60 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Ćwiczenia laboratoryjne (45h):
  1. Python w pigułce

    Student zna składnie języka Python
    Student zna podstawowe typy danych i instrukcje sterujące używane w języku Python

  2. Listy, krotki i ciągi znaków

    Student zna złożone struktury danych
    Student potrafi wykonywać operacje na ciągach znaków

  3. Słowniki

    Student wie czym jest słownik w Pythonie
    Student potrafi wykorzystać słowniki

  4. Funkcje

    Student wie w jaki sposób parametry są przekazywane do funkcji
    Student wiejak zwrócić wynik działania funkcji
    Student potrafi utworzyć i wywołać funkcję o zmiennej liczbie parametrów
    Student zna zasady zasięgu zmiennych

  5. Funkcje wbudowane

    Student zna podstawowe funkcje wbudowane języka Python
    Student potrafi wykorzystać funkcje anonimowe

  6. Generatory

    Student wie czym są generatory
    Student potrafi utworzyć i wykorzystać generator
    Student wie czym są wyrażenia generatora

  7. Operacje na plikach

    Student potrafi wykonywać operacje na plikach

  8. Moduły i pakiety

    Student wie co to jest moduł
    Student wie co to jest pakiet
    Student potrafi utworzyć i wykorzystać własne moduły i pakiety

  9. Klasy

    Student potrafi utworzyć hierarchię klas
    Student potrafi wykorzystać utworzone klasy

  10. Wyjątki

    Student wie czym są wyjątki
    Student zna zasady obsługi wyjątków w Pythonie

  11. Iteratory

    Student wie czym jest iterator
    Student potrafi utworzyć i wykorzystać iterator

  12. Obliczenia numeryczne w Pythonie

    Student zna dostępne moduły numeryczne i potrafi z nich skorzystać

  13. Rozszerzenia w języku C

    Student potrafi utworzyć w wykorzystać własne rozszerzenie napisane w języku C

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Każde zajęcia laboratoryjne (oprócz pierwszych) rozpoczynają się krótką kartkówka z materiału wcześniejszego, za które można uzyskać 50% punktów. Pozostałe 50% punktów można uzyskać za program napisany w czasie zajęć. Przy obliczaniu oceny końcowej z laboratorium anulowana jest najsłabsza ocena z kartkówek i najsłabsza ocena z programów.
Podstawowym terminem uzyskania zaliczenia jest koniec zajęć w danym semestrze. W przypadku braku zaliczenia w terminie podstawowym Student może dwukrotnie przystąpić do kolokwium zaliczeniowego w formie ustnej.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu zajęć laboratoryjnych.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa tożsama jest z oceną uzyskaną z laboratorium. Wysokość oceny końcowej będzie ustalana zgodnie ze skalą ocen obowiązującą w regulaminie AGH, przyporządkowującą procent opanowania materiału konkretnej ocenie (Par.13, pkt.1).

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Usprawiedliwiona nieobecność na zajęciach wymaga od studenta samodzielnego opanowania przerabianego na tych zajęciach materiału i jego zaliczenia w formie i terminie uzgodnionym pomiędzy Studentem i prowadzącym zajęcia. Nieobecność nieusprawiedliwiona oznacza uzyskanie 0 punktów za dane zajęcia.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Wcześniejsze ukończenie kursu języka obiektowego.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

www.python.org

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

- Krawczyk M.J., Kułakowski K., and Hołyst J.A., ‘’Hierarchical partitions of social networks between rivaling leaders’‘, PLoS One 13(3) (2018) e0193715
- Krawczyk M.J. and Kułakowski K., ’’How networks split when rival leaders emerge’’, Physica A 492 (2018) 2249
- Warchałowski W., Krawczyk M.J., ‘’Line graphs for fractals’‘, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 44 (2017) 506
- Krawczyk M.J., Kułakowski K., ’’Authors as vehicles of scientific memes’’, International Journal of Modern Physics C 27 (2016) 1650110
- Krawczyk M.J., del Castillo-Mussot M., Hernandez-Ramirez E., Naumis G.G. and Kułakowski K., ‘’Heider balance, asymmetric ties, and gender segregation’‘, Physica A 439 (2015) 66
– Krawczyk M.J., ’’New aspects of symmetry of elementary cellular automata’’, Chaos, Solitons and Fractals 78 (2015) 86
– Krawczyk M.J., ‘’Classes of states of discrete systems’‘, International Journal of Modern Physics C 26 (2015) 1550126
- Krawczyk M.J., ’’Communities and classes in symmetric fractals’’, International Journal of Modern Physics C 26 (2015) 1550025

Informacje dodatkowe:

Student, który bez usprawiedliwienia opuścił więcej niż dwa zajęcia i jego cząstkowe wyniki w nauce były negatywne może zostać pozbawiony, przez prowadzącego zajęcia, możliwości poprawkowego zaliczania zajęć. Od takiej decyzji prowadzącego zajęcia Student może się odwołać do prowadzącego przedmiot (moduł) lub Dziekana.