SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Computer Programming 1 - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Computer Programming 1
Kod przedmiotu 11.3-WK-CSEEP-CP1-S22
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek Computer science and econometrics
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów pierwszego stopnia z tyt. licencjata
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2023/2024
Informacje o przedmiocie
Semestr 1
Liczba punktów ECTS do zdobycia 6
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • dr inż. Paweł Wolański
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 30 2 - - Egzamin
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Mastering the ability to write simple programs in Python using basic data structures while observing the principles of structured programming. The student acquires knowledge and skills in the basics of algorithm analysis.

Wymagania wstępne

Mastering the ability to write simple programs in Python using basic data structures while observing the principles of structured programming. The student acquires knowledge and skills in the basics of algorithm analysis.

Zakres tematyczny

Lecture

  1. Computer system. Hardware and software. Algorithm, programming language, program, compiler, interpreter, program action network. Computer arithmetic. Programming methodologies.
  2. Basics of programming in Python. Program structure. Standard simple types: integer, real, logical, character. Variable declarations. Assignment statement. Conditional and iterative instructions. Arrays, operations on arrays. The concept of object and class. Static methods. Enum type.
  3. Properties of algorithms. Computational complexity of algorithms. Semantic correctness of the algorithm. Asymptotics.
  4. Methodology for solving algorithmic problems.

Laboratory

  1. Flowcharts.
  2. Basic elements of the Python language. Standard simple types, arithmetic and logical expressions, variable declarations.
  3. Writing and running simple programs with assignment and conditional instructions.
  4. Writing and running programs containing iterative instructions.
  5. Array processing.
  6. String processing.
  7. Static methods: creating and calling.
  8. Launching a self-prepared application using all the skills acquired during classes.

Metody kształcenia

Lecture

Problem lecture.

Laboratory

Laboratory exercises in a computer lab - writing and running self-written programs on topics given by the instructor, analysis of these programs and analysis of the algorithms used.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Lecture

 An exam verifying the effects of education in the field of knowledge and skills. The exam consists of two parts, written and oral. The condition for taking part in the oral part is to obtain 30% of the points in the written part. Obtaining 50% of the points in the written part guarantees a positive grade.

Laboratory

The final grade is based on the points obtained in the classes. Points are obtained for tests written during classes and activity during classes.

The course grade consists of the laboratory grade (50%) and the exam grade (50%). The condition for taking the exam is a positive grade from the laboratory. The condition for passing the course is a positive grade in the exam

Literatura podstawowa

  1.  Charles R. Severance, Python for Everybody Exploring Data In Python 3
  2. Zed A. Shaw, Python 3: Proste wprowadzenie do fascynującego świata programowania, Wydawnictwo Helion, 2018
  3. Rob Miles, Python: Zacznij programować, Wydawnictwo Helion, 2019.
  4. L. Banachowski, K. Diks, W. Rytter, Algorytmy i struktury danych, WNT, Warszawa 1996.
  5. Naomi Ceder, Python: szybko i prosto, Wydawnictwo Helion 2019.

Literatura uzupełniająca

  1. M. Gorelick, I. Ozsvald, Python. Programuj szybko i wydajnie, Helion, 2015
  2. http://pl.python.org
  3. Python 3.11.1 documentation [@] https://docs.python.org/3/

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr Ewa Synówka (ostatnia modyfikacja: 10-04-2024 19:02)