МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Математическое моделирование и визуализация на Python

рабочая программа дисциплины

Закреплена за кафедрой	Кафедра дифференциальных уравнений
Направление подготовки	01.03.02. Прикладная математика и информатика
Профиль	Математическое моделирование и информационные технологии
Форма обучения	Очная
Общая трудоемкость	5 ЗЕТ
Учебный план	01_03_02_Прикладная математика и информатика_ММиИТ-2021

Часов по учебному плану	180
в том числе:
аудиторные занятия	72
самостоятельная работа	108

Виды контроля по семестрам
зачеты:	4

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр)	2 (4)		Итого
Недель	23,5		Итого
Вид занятий	УП	РПД	УП	РПД
Лекции	28	28	28	28
Лабораторные	44	44	44	44
Сам. работа	108	108	108	108
Итого	180	180	180	180

Программу составил(и):
к.п.н., доцент, Кравченко Г.В.

Рецензент(ы):
д.ф.-м.н., профессор, Родионов Е.Д.

Рабочая программа дисциплины
Математическое моделирование и визуализация на Python

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 01.03.02 Прикладная математика и информатика (приказ Минобрнауки России от 10.01.2018 г. № 9)

составлена на основании учебного плана:
01.03.02 Прикладная математика и информатика
утвержденного учёным советом вуза от 27.04.2021 протокол № 6.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра дифференциальных уравнений

Протокол от 30.06.2023 г. № 7
Срок действия программы: 2023-2024 уч. г.

Заведующий кафедрой
д.ф.-м.н., профессор Папин А.А.

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2023-2024 учебном году на заседании кафедры

Кафедра дифференциальных уравнений

Протокол от 30.06.2023 г. № 7
Заведующий кафедрой д.ф.-м.н., профессор Папин А.А.

1. Цели освоения дисциплины

1.1.	Цель: формирование и развитие у студентов компетенций, необходимых для проведения научных вычислений, обработки и визуализации данных на языке программирования Python. Задачи: 1. Подготовка студентов к использованию языка программирования Python 3 и его библиотек для проведения научных вычислений и визуализации данных. 2. Изучение основ языка программирования на Python 3. 3. Изучение возможностей библиотек NumPy и Matplotlib для проведения научных вычислений и визуализации. 4. Выработка практических навыков программирования на языке Python 3. 5. Выработка практических навыков по использованию библиотек NumPy и Matplotlib.

1.1.

Цель: формирование и развитие у студентов компетенций, необходимых для проведения научных вычислений, обработки и визуализации данных на языке программирования Python.

Задачи:
1. Подготовка студентов к использованию языка программирования Python 3 и его библиотек для проведения научных вычислений и визуализации данных.
2. Изучение основ языка программирования на Python 3.
3. Изучение возможностей библиотек NumPy и Matplotlib для проведения научных вычислений и визуализации.
4. Выработка практических навыков программирования на языке Python 3.
5. Выработка практических навыков по использованию библиотек NumPy и Matplotlib.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.В.ДВ.01.02

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ПК-1	Способность осуществлять научно-исследовательскую деятельность с использованием современных информационно-коммуникационных систем и достижений науки и техники
ПК-1.1	Знает основные понятия, методы и подходы теоретических и экспериментальных исследований с использованием информационно-коммуникационных систем
ПК-1.2	Использует современные информационно-коммуникационные технологии в научно-исследовательской деятельности
ПК-1.3	Владеет навыками осуществления научно-исследовательской деятельности с использованием современных информационно-коммуникационных систем и достижений науки и техники
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.	Знать:
3.1.1.	- основы программирования (включая стандартные алгоритмы, и их реализацию) на языке Python 3 (базовые структуры данных, в частности типы данных, логические выражения, условные операторы, организация множественного ветвления, циклы, последовательности (строки и списки) и словари в Python); - основы применения библиотек NumPy и Matplotlib.
3.2.	Уметь:
3.2.1.	- строить модели, оценивать их качество и сравнивать различные модели средствами Python; - эффективно применять Python 3 и библиотеки NumPy и Matplotlib для научных вычислений и визуализации данных.
3.3.	Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.	- базовыми навыками разработки программ на языке программирования Python 3; - навыками применения библиотек NumPy и Matplotlib для разработки программ, с помощью которых возможно производить научные вычисления и визуализацию данных.

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия	Наименование разделов и тем	Вид занятия	Семестр	Часов	Компетенции	Литература
Раздел 1.
1.1.	Основы программирования на языке Python	Лекции	4	6	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2, Л1.1
1.2.	Основы программирования на языке Python	Лабораторные	4	8	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2, Л1.1
1.3.	Основы программирования на языке Python	Сам. работа	4	28	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2, Л1.1
1.4.	Библиотека NumPy	Лекции	4	6	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.5.	Библиотека NumPy	Лабораторные	4	10	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.6.	Библиотека NumPy	Сам. работа	4	20	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.7.	Библиотека Matplotlib	Лекции	4	6	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.8.	Библиотека Matplotlib	Лабораторные	4	8	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.9.	Библиотека Matplotlib	Сам. работа	4	20	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.10.	Библиотека Pandas	Лекции	4	6	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.11.	Библиотека Pandas	Лабораторные	4	10	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.12.	Библиотека Pandas	Сам. работа	4	20	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.13.	Библиотека SciPy	Лекции	4	4	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.14.	Библиотека SciPy	Лабораторные	4	8	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2
1.15.	Библиотека SciPy	Сам. работа	4	20	ПК-1.1, ПК-1.2	Л1.2, Л2.1, Л2.2

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины

СМ. ПРИЛОЖЕНИЕ

5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)

СМ. ПРИЛОЖЕНИЕ

5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации

СМ. ПРИЛОЖЕНИЕ

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
	Авторы	Заглавие	Издательство, год	Эл. адрес
Л1.1	Чернышев С. А.	Основы программирования на Python: Учебное пособие для вузов	Москва: Издательство Юрайт, 2021	https://urait.ru/bcode/477353
Л1.2	Гниденко И. Г., , Павлов Ф.Ф., Федоров Д.Ю.	Технологии и методы программирования: учебное пособие для вузов	Юрайт, 2021	urait.ru
6.1.2. Дополнительная литература
	Авторы	Заглавие	Издательство, год	Эл. адрес
Л2.1	Федоров Д.Ю.	ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ PYTHON. Учебное пособие для прикладного бакалавриата: Гриф УМО ВО	М.:Издательство Юрайт, 2018	biblio-online.ru
Л2.2	Буйначев С. К., Боклаг Н. Ю.	Основы программирования на языке Python: Учебники и учебные пособия для ВУЗов	Издательство Уральского университета, 2014	biblioclub.ru
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
	Название		Эл. адрес
Э1	электронно-библиотечная система издательства «Лань»		www.e.lanbook.com
Э2	Сайт библиотеки АлтГУ		www.lib.asu.ru
Э3	электронно-библиотечная система "Университетская библиотека online"		www.biblioclub.ru
Э4	Образовательный курс Математическое моделирование и визуализация на Python в платформе MOODLE		portal.edu.asu.ru
6.3. Перечень программного обеспечения
1. Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); 2. Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); 3. Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses ), (бессрочно); 4. 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt ), (бессрочно); 5. AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); 6. ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); 7. LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); 8. Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); 9. Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); 10. Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); 11. Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); 12. Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно)
6.4. Перечень информационных справочных систем
Сайт библиотеки АлтГУ: www.lib.asu.ru; Электронно-библиотечная система издательства "Лань": www.e.lanbook.com; Электронно-библиотечная система "Университетская библиотека online": www.biblioclub.ru; Свободная энциклопедия "Википедия": http://ru.wikipedia.org; Единый образовательный портал http://portal.edu.asu.ru

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитория	Назначение	Оборудование
107Л	лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации	Учебная мебель на 18 посадочных мест; компьютеры: марка HP, модель ProOne 400 - 18 единиц; проектор: марка SMART, модель UF70 - 1 единица; интерактивная доска: марка SMART Board модель SMB680 - 1 единица

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

На лекционных занятиях необходимо к онспектировать изучаемый материал.
- Для систематизации лекционного материала, который будет полезен при подготовке к итоговому контролю знаний,
записывайте на каждой лекции тему, вопросы для изучения, рекомендуемую литературу.
- В каждом вопросе выделяйте г лавное, обязательно запишите ключевые моменты (определение, факты, законы, правила и
т.д.), подчеркните их.
- Если по содержанию материала возникают вопросы, не нужно выкрикивать, запишите их и задайте по окончании лекции
или на семинарском занятии.
- Перед следующей лекцией обязательно прочитайте предыдущую, чтобы актуализировать знания и осознанно приступить
к освоению нового содержания.
Практическое занятие – это форма работы, г де сту денты максимально активно участвуют в обсуждении темы.
- Самостоятельную подготовку к занятию необходимо начинать с изучения понятийного аппарата темы. Рекомендуем использовать справочную литературу (словари, справочники, энциклопедии), целесообразно создать и вести свой словарь
терминов.
- Важно запомнить, что любой источник должен нести достоверную информацию, особенно это относится к Internet-ресурсам. При использовании Internet - ресурсов в процессе подготовки не нужно их автоматически «скачивать», они должны быть проанализированы. Не нужно «скачивать» готовые рефераты, так как их однообразие преподаватель сразу выявляет, кроме того, они могут быть сомнительного качества.
- В процессе изучения темы анализируйте нескольк о источников. Используйте периодическую печать - специальные журналы.
- Полезным бу дет работа с электронными учебниками и учебными пособиями в Internet-библиотеках. Зарегистрируйтесь в
них: университетская библиотека Онлайн (http://www .biblioclub.ru/) и электронно-библиотечная система «Лань»
(http://e.lanbook.com/).
- В процессе подготовки и построения ответов при выступлении не просто пересказывайте текст учебника, но и
выражайте свою личностно-профессиональную оценку прочитанного.
- Если к занятиям предлагаются задания практическ ого характера, продумайте план их выполнения или решения при
подготовке к семинару.
- При возникновении трудностей в процессе подготовки взаимодействуйте с преподавателем, консультируйтесь по
самостоятельному изучению темы.
Самостоятельная работа.
- При изучении дисциплины не все вопросы рассматриваются на занятиях, часть вопросов рекомендуется преподавателем
для самостоятельного изучения.
- Поиск ответов на вопросы и выполнение заданий для самостоятельной работы позволит вам расширить и углубить свои
знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практическ ого содержания, закрепить изученное ранее.
- Эти задания следует выполнять не «наскоком», а постепенно, планомерно, следуя порядку изучения тем курса.
- При возникновении вопросов обратитесь к преподавателю в день к онсультаций на кафедру.
- Выполнив их, проанализируйте качество их выполнения. Это поможет вам развивать умения самоконтроля и оценочные компетенции.
Итоговый контроль.
- Для подготовки к зачету/экзамену возьмите перечень примерных вопросов у преподавателя.
- В списке вопросов выделите те, которые были рассмотрены на занятиях. Обратитесь к своим записям, выделите существенное. Для более детального изучения изучите рекомендуемую литературу.
- Если в списке вопросов есть те, которые не рассматривались на занятии, изучите их самостоятельно.