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
