Производственная практика в ИТ-сфере

Сделать 4 последовательно открывающихся заданий по практике

1 задание открыто, далее будут открываться другие по мере загрузки заданий.

1. Создать веб-приложение на Django для просмотра и поиска деталей.

создать веб-приложение на Django, которое будет позволять пользователям просматривать информацию о различных деталях (например, название, размеры, материал) и выполнять поиск по параметрам. Для хранения данных о деталях студенты могут использовать базу данных.

2. Разработать веб-приложение на Django для создания и просмотра 3D-моделей.

создать веб-приложение на Django, которое позволит пользователям создавать и просматривать 3D-модели. Пользователи смогут добавлять геометрические фигуры, изменять их параметры и визуализировать модели. Для отображения 3D-моделей студенты могут использовать библиотеки, такие как Three.js.

3. Написать программу на Python, которая будет рассчитывать массу детали на основе ее геометрических параметров и материала.

разработать простую программу на Python, которая будет принимать входные данные (например, размеры детали и плотность материала) и рассчитывать ее массу. Программа может использовать простые формулы для расчета массы и выводить результат на экран.

4. Разработать веб-приложение на Django для управления проектами и задачами в области машиностроения.

создать систему управления проектами для машиностроительной компании. Приложение на Django должно позволять пользователям создавать проекты, добавлять задачи, устанавливать сроки выполнения, назначать ответственных и отслеживать прогресс выполнения задач. Можно использовать базу данных для хранения информации о проектах и задачах.

5. Разработать приложение на Python для анализа данных в области машиностроения.

разработать приложение на Python, которое будет проводить анализ данных, связанных с машиностроением. Приложение может выполнять задачи, такие как обработка и очистка данных, визуализация данных, статистический анализ или машинное обучение. Можно использовать библиотеки Python, такие как Pandas, NumPy и Matplotlib, для работы с данными и визуализации результатов.