Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Zasadniczym celem kształcenia na module jest opanowanie techniki programowania w języku wysokiego poziomu.

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł poświęcony jest prezentacji podstawowych i zaawansowanych technik programowania w języku Python. Moduł zawiera szerokie podstawy języka i środowiska programowania. Prezentuje metody sterowania przebiegiem programu, podstawowe i złożone typy danych, wyrażenia, funkcje, moduły i klasy. Przedstawia techniki programowania strukturalnego i obiektowego. Prezentuje podstawy tworzenia graficznego interfejsu użytkownika i aplikacji. Prezentuje wybrane biblioteki wykorzystywane do graficznego przedstawiania danych i kreślenia wykresów.

Materiały dydaktyczne: https://docs.python.org/3/

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Mariano Anaya	Czysty kod w Pythonie. Twórz wydajny i łatwy w utrzymaniu kod	Helion.	2022
2	Miles Rob	Python Zacznij programować	Helion.	2018
3	Dawson Michael	Python dla każdego	Helion.	2014

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Gawryszewski Marek, Kierzkowski Andrzej	Python Ćwiczenia praktyczne	Helion.	2017
2	Matthes Eric	Python. Instrukcje dla programisty	Helion.	2016

Literatura do samodzielnego studiowania

1	Downey Allen B.	Myśl w języku Python! Nauka programowania	Helion.	2017
2	Luciano Ramalho	Zaawansowany Python	Promise.	2015

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Zapis na dany semestr studiów.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Student powinien znać podstawowe zagadnienia z zakresu algebry i analizy matematycznej i ogólne podstawy programowania.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Student powinien umieć użyć wiedzę matematyczną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań informatycznych w oparciu o metody analityczne i eksperymentalne.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Rozumienie, że znajomość różnorodnych metod programowania i rozwiązywania problemów informatycznych jest istotna dla każdego inżyniera.

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Potrafi przeanalizować kod źródłowy, ocenić jego jakość, znaleźć i naprawić typowe błędy.	wykład, laboratorium,	test pisemny/komputerowy, zaliczenie cz. praktyczna	K_W01+ K_U01+ K_K01+	P6S_KO P6S_KR P6S_UU P6S_UW P6S_WG
02	Projektuje i programuje aplikacje z użyciem techniki programowania strukturalnego i proceduralnego.	wykład, laboratorium	test pisemny, zaliczenie cz. praktyczna	K_W09+ K_U10+ K_U12+ K_K02+	P6S_KO P6S_KR P6S_UW P6S_WG
03	Programuje aplikacje z użyciem techniki programowania obiektowego.	wykład, laboratorium	test pisemny, zaliczenie cz. praktyczna	K_W09+ K_U10+ K_U12+ K_K02+	P6S_KO P6S_KR P6S_UW P6S_WG

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
2	TK01	Środowiska do pracy z językiem Python (konsola/interpretery). Wprowadzenie do Pythona. Składnia języka, notacja. Podstawowe typy danych, typy liczbowe, literały, operatory i wyrażenia.	W01,W02, L01	MEK01
2	TK02	Wyrażenia warunkowe, pętle, iteratory. Łańcuchy, listy, krotki, zbiory i słowniki. Typy modyfikowalne i niemodyfikowalne.	W03, W04, L02	MEK01
2	TK03	Funkcje, skrypty i moduły, biblioteki, pakiety. Praca z plikami. Łańcuchy znaków i ich formatowanie.	W05, W06, L03	MEK01 MEK02
2	TK04	Zaawansowane zagadnienia związane z funkcjami. Generatory, iteratory, Konstrukcje lambda. Zaawansowane użycie list i słowników. Obsługa wyjątków.	W07, W08, L04	MEK01 MEK02
2	TK05	Podstawy obiektowości. Dostęp do składowych klasy, metody specjalne, dekoratory. Dziedziczenie, polimorfizm.	W09, W10, W11, L05	MEK01 MEK03
2	TK06	Graficzny interfejs użytkownika, komponenty interfejsu. Budowa aplikacji wykorzystujących biblioteki Tkinter, Qt.	W11, W12, L06	MEK01 MEK03
2	TK07	Grafika w Pythonie. Biblioteki wykorzystywane do graficznego przedstawiania danych i kreślenia wykresów.	W13, W14, L07	MEK02 MEK03
2	TK08	Dobre praktyki programowania w Pythonie.	W15	MEK01

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 2)	Przygotowanie do kolokwium: 1.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 30.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 1.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 1.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 2)	Przygotowanie do laboratorium: 3.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 3.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 2)		Udział w konsultacjach: 1.00 godz./sem.
Zaliczenie (sem. 2)	Przygotowanie do zaliczenia: 2.00 godz./sem.	Zaliczenie pisemne: 2.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Testy po niektórych wykładach. Zaliczenie na ostatnim wykładzie. Uzyskanie min 50% punktów.
Laboratorium	Obecność na laboratorium obowiązkowa. Wykonanie wszystkie laboratoriów i sprawozdań. Oceniana jest jakość wykonanych zadań i sprawozdań. Dwa sprawdziany zaliczeniowe w formie praktycznego programowania na komputerze. Oceną końcową to 0.4*sprawozdania+ 0.6*sprawdziany. Gradacja ocen: 0-50% - 2.0, 51-60% - 3.0, 61-70% - 3.5, 71-80% - 4.0, 81-90% - 4.5, 91-100% - 5.0.
Ocena końcowa	Ocena końcowa to średnia ważona: 0.6 oceny z laboratorium i 0,4 oceny wykładu.

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : tak

Dostępne materiały : https://docs.python.org/

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	G. Drałus	Metody śledzenia punktu MPP modułu fotowoltaicznego	2023
2	G. Drałus; J. Drałus; J. Kusznier; D. Mazur	Application of Artificial Intelligence Algorithms in Multilayer Perceptron and Elman Networks to Predict Photovoltaic Power Plant Generation	2023
3	A. Czmil; G. Drałus; D. Mazur	Automatic Detection and Counting of Blood Cells in Smear Images Using RetinaNet	2021
4	G. Dec; G. Drałus; B. Kwiatkowski; D. Mazur	Forecasting Models of Daily Energy Generation by PV Panels Using Fuzzy Logic	2021
5	G. Drałus; T. Rak	Prognozowanie w horyzoncie jednej godziny produkcji energii przez panel fotowoltaiczny	2020
6	G. Drałus; T. Rak	Programowanie równoległe w hybrydowym środowisku MPI i OpenMP na klastrze serwerów	2020