Summary and Schedule
Цей урок містить введення до програмування на мові Python для користувачів, які не мають зовсім або мають початковий досвід програмування. Він використовує як мотиваційний приклад побудову графіків, та розроблений для використання на тренінгах Data Carpentry та Software Carpentry. Цей урок використовує JupyterLab, але його також можна викладати за допомогою альтернативних інтерпретаторів Python 3 (наприклад, Repl.it, Anaconda).
Передумови
Слухачі мають розуміти що таке файли та каталоги, що таке робочий каталог, та як запустити інтерпретатор мови Python.
Слухачі мають встановити Python до початку тренінгу.
Слухачі мають отримати необхідну збірку даних (gapminder) перед початком тренінгу: будь ласка, завантажте та розархівуйте файл python-novice-gapminder-data.zip.
Дивіться інструкції з налаштування для подальшої інформації.
| Setup Instructions | Download files required for the lesson | |
| Duration: 00h 00m | 1. Запуск та завершення роботи | Як запустити програми Python? |
| Duration: 00h 15m | 2. Змінні та присвоєння | Як я можу зберігати дані в програмах? |
| Duration: 00h 35m | 3. Типи даних та їх перетворення |
Які види даних зберігають програми? Як я можу перетворити один тип в інший? |
| Duration: 00h 55m | 4. Вбудовані функції та довідка |
Як я можу використовувати вбудовані функції? Як я можу дізнатися, для чого вони призначені? Які помилки можуть виникнути в програмах? |
| Duration: 01h 20m | 5. Ранкова кава | |
| Duration: 01h 35m | 6. Бібліотеки |
How can I use software that other people have written? How can I find out what that software does? |
| Duration: 01h 55m | 7. Reading Tabular Data into DataFrames | How can I read tabular data? |
| Duration: 02h 15m | 8. Pandas DataFrames | How can I do statistical analysis of tabular data? |
| Duration: 02h 45m | 9. Plotting |
How can I plot my data? How can I save my plot for publishing? |
| Duration: 03h 15m | 10. Lunch | |
| Duration: 04h 00m | 11. Lists | How can I store multiple values? |
| Duration: 04h 20m | 12. For Loops | How can I make a program do many things? |
| Duration: 04h 45m | 13. Conditionals | How can programs do different things for different data? |
| Duration: 05h 10m | 14. Looping Over Data Sets | How can I process many data sets with a single command? |
| Duration: 05h 25m | 15. Afternoon Coffee | |
| Duration: 05h 40m | 16. Writing Functions | How can I create my own functions? |
| Duration: 06h 05m | 17. Variable Scope |
How do function calls actually work? How can I determine where errors occurred? |
| Duration: 06h 25m | 18. Стиль програмування |
Як я можу зробити свої програми більш читабельними? Як більшість програмістів форматують свій код? How can programs check their own operation? |
| Duration: 06h 55m | 19. Wrap-Up |
What have we learned? What else is out there and where do I find it? |
| Duration: 07h 15m | 20. Feedback | How did the class go? |
| Duration: 07h 30m | Finish |
The actual schedule may vary slightly depending on the topics and exercises chosen by the instructor.
Getting the Data
The data we will be using is taken from the gapminder dataset. To obtain it, download and unzip the file python-novice-gapminder-data.zip. In order to follow the presented material, you should launch the JupyterLab server in the root directory (see Starting JupyterLab).
Installing Python Using Anaconda
Please refer to the Python section of the workshop website for installation instructions.