ознакомительная практика

Направление подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика»

Направленность (профиль): «Корпоративные информационные системы»

Вид практики учебная практика

Тип практики ознакомительная практика

Место проведения практики (профильное подразделение Университета)

кафедра информационных систем

– Ознакомиться с правилами внутреннего трудового распорядка, в том числе с нормативной документацией по мерам противодействия коррупционному поведению.

– Пройти инструктаж по технике безопасности и правилах поведения при возникновении чрезвычайных и нештатных ситуаций

– Организовать рабочее место

– Выбрать платформу и необходимые библиотеки для разработки алгоритмов, анализа данных и визуализации. Установить дополнительные библиотеки. Разработать необходимые процедуры и функции.

– Получить/сгенерировать Dataset/массив (данные) в формате *.txt и/или *.csv и/или *.jpg.

– Сформировать объект DataFrame/массив и получить о нём сводную информацию.

– Выполнить очистку данных от «цифрового мусора».

– Выполнить расчет и вывод в консоль (и текстовый файл) стандартных статистических характеристик по цифровым данным.

– Выполнить разделение данных по указанным признакам.

– Рассчитать суммарные данные по выбранным диапазонам по заданным критериям.

– Визуализировать данные с помощью стандартных библиотек.

– Добавить в Dataset/массив данные, полученные в результате промежуточного анализа (вычислений)

– Визуализировать данные, полученные в результате промежуточного анализа (вычислений).

– Получить Dataset/массив (данные) в формате *.txt и/или *.csv и/или *.jpg из другого источника.

– Объединить данные в один набор.

– Визуализировать данные, полученные в результате объединения, для выявления зависимостей между ними.

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………………. 3

1 ВЫБОР ПЛАТФОРМЫ И ДАННЫХ………………………………………………. 5

1.1 Выбор платформы для разработки и необходимых библиотек………………… 5

1.1.1 Обоснование выбора платформы интерпретатора языка Python…………. 5

1.1.2 Выбор библиотек для анализа данных……………………………………... 5

1.2 Получение данных………………………………………………………………… 6

1.2.1 Предварительный анализ данных…………………………………………... 6

1.2.2 Выбор формата хранения данных………………………………………….. 6

1.2.3 Очистка данных от цифрового мусора…………………………………….. 7

1.3 Организация работы……………………………………………………………… 7

1.3.1 Необходимый набор участников команды для работы.…………………... 7

1.3.2 Распределение времени…………………………………………….……….. 8

1.3.3 Организация рабочего места…………………………………………….….. 8

1.4 Выводы по разделу……………………………………………………………….. 8

2 КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ……………………………………... 18

2.1 Получение данных Dataset (данные)……………………………………………. 18

2.2 Расчет стандартных числовых характеристик для набора данных Series……. 18

2.3 Выводы по разделу………………………………………………………………. 19

3 ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ………………………………………………………………………………... 25

3.1 Визуализация наборов данных с помощью стандартных библиотек по заданным критериям………………………………………………………………… 25

3.2 Формирование Dataframe из данных Series и добавление столбцов…………. 27

3.3 Визуализация данных полученных в результате промежуточного анализа…. 27

3.4 Выводы по разделу………………………………………………………………. 28

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………………… 34

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ…………………………………. 35