Практика Python: статистика и визуализация Series

ИНДИВИДУАЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ

Направление подготовки
(специальность) 09.03.03 «Прикладная информатика»
Направленность (профиль) «Корпоративные информационные системы»
Тип практики ознакомительная практика

Содержание практики

Содержание работ
Виды проделанной работы, результаты которой необходимо отразить в отчете:

• Оформление документов на практику, ознакомление с требованиями по прохождению практики и правилами оформления документов по практике. Составление индивидуального задания прохождения практики руководителем практики от Университета.
• Выбрать платформу и необходимые библиотеки для разработки алгоритмов, анализа данных и визуализации. Установить дополнительные библиотеки. Импортировать библиотеки в программе. Разработать необходимые процедуры и функции.
• Сгенерировать данные.
• Сформировать объект объекты Series и получить о них сводную информацию.
• Выполнить расчет и вывод в консоль (и текстовый файл) стандартных числовых характеристик по цифровым данным.
• Рассчитать сумму по выбранному диапазону.
• Сформировать Dataframe из данных Series и добавить к этим данным столбцы, содержащие отсортированные значения.
• Визуализировать данные с помощью стандартных библиотек.
• На одном plt построить два линейных графика: отсортированных значений по возрастанию и убыванию.
• Оформить отчетные документы по практике.

Планируемые результаты практики

Содержание компетенции
Способен применять естественнонаучные и общеинженерные знания, методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в профессиональной деятельности
Способен использовать современные информационные технологии и программные средства, в том числе отечественного производства, при решении задач профессиональной деятельности
Способен решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением
информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности
Способен участвовать в разработке стандартов, норм и правил, а также технической документации, связанной с профессиональной деятельностью
Способен инсталлировать программное и аппаратное обеспечение для информационных и автоматизированных систем
Способен анализировать и разрабатывать организационно-технические и экономические процессы с применением методов системного анализа и
математического моделирования
Способен разрабатывать алгоритмы и программы, пригодные для практического применения
Способен принимать участие в управлении проектами создания информационных систем на стадиях жизненного цикла
Способен принимать участие в реализации профессиональных коммуникаций с заинтересованными участниками проектной деятельности и в рамках проектных групп
Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач
Способен определять круг задач в рамках поставленной цели и выбирать оптимальные способы их решения, исходя из действующих правовых норм, имеющихся ресурсов и ограничений
Способен осуществлять социальное взаимодействие и реализовывать свою роль в команде
Способен осуществлять деловую коммуникацию в устной и письменной формах на государственном языке Российской Федерации и иностранном(ых) языке(ах)
Способен воспринимать межкультурное разнообразие общества в социально-историческом, этическом и философском контекстах
Способен управлять своим временем, выстраивать и реализовывать траекторию саморазвития на основе принципов образования в течение всей жизни
Способен поддерживать должный уровень физической подготовленности для обеспечения полноценной социальной и профессиональной деятельности
Способен создавать и поддерживать безопасные условия жизнедеятельности, в том числе при возникновении чрезвычайных ситуаций

Содержание

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 6
1.2 Получение данных. 7
1.2.1 Предварительный анализ данных 7
1.2.2 Выбор формата хранения данных 8
1.2.3 Очистка данных от цифрового мусора 10
1.3 Выводы по разделу. 11
2 количественный анализ данных.. 13
2.1 Получение данных Dataset (данные) 13
2.2 Рассчет стандартных числовых характеристик для набора данных Series 14
2.3 Выводы по разделу. 16
3 визуализация результатов количествнного анализа данных 18
3.1 Визуализация наборов данных с помощью стандартных библиотек по заданным критериям. 18
2.4 Формирование Dataframe из данных Series и добавление столбцов. 20
2.5 Визуализация данных полученные в результате промежуточного анализа. 21
3.2 Выводы по разделу. 23
Список использованной литературы... 26

Введение

Учебная практика (ознакомительная практика) относится к разделу Б2.О.01 блока «Практики» базового учебного плана основной профессиональной образовательной программы по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика и является видом учебной деятельности, направленной на ознакомление, формирование, закрепление, развитие практических навыков и компетенции в процессе выполнения определенных видов работ, связанных с будущей профессиональной деятельностью. Учебная практика проходила в Московском университете им. С.Ю. Витте (далее - Университете) на кафедре информационных систем.
Цель практики
Приобретение первичных профессиональных навыков, практического опыта, закрепление, систематизация и расширение теоретических знаний по дисциплинам учебного плана при прохождении учебной практики в Университете.
Задачи практики

• Закрепление приобретенных теоретических знаний.
• Приобретение навыков научного поиска и практической работы с информационными источниками данных.
• Овладение практическими методиками формирования цели и задач для работы над групповым проектом, управления познавательной деятельностью.
• Приобретение практических навыков участия в командной работе, в групповых проектах, распределения ролей в условиях командного взаимодействия
• Приобретение практических навыков использования иностранного языка при анализе зарубежных информационных Интернет-источников.
• Приобретение навыков использования современных информационных технологий и программных средств для решения задач анализа данных.
• Приобретение навыков инсталлирования программного обеспечения.
• Формирование практических навыков по основам алгоритмизации вычислительных процессов и программированию решения задач обработки данных их отладке и тестирования на выбранной языковой платформе.
• Получение навыков экспериментального исследования больших данных и практического решения информационных задач по обработке данных.
• Получения навыков проведения инженерных расчетов.
• Получение навыков самостоятельной работы.
• Получение навыков подготовки отчетной документации

Источниками информации явились открытые информационные базы, информационно-справочные документы, интернет-ресурсы, учебно-методические материалы, размещенные в Электронном Университете.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе практики я:

• Научился закреплять приобретенные теоретические знания.
• Приобрел навыки научного поиска и практической работы с информационными источниками данных.
• Овладел практическими методиками формирования цели и задач для работы над групповым проектом, управления познавательной деятельностью.
• Приобрел практические навыки участия в командной работе, в групповых проектах, распределения ролей в условиях командного взаимодействия
• Приобрел практические навыки использования иностранного языка при анализе зарубежных информационных Интернет-источников.
• Приобрел навыки использования современных информационных технологий и программных средств для решения задач анализа данных.
• Приобрел навыки инсталлирования программного обеспечения.
• Сформировал практические навыки по основам алгоритмизации вычислительных процессов и программированию решения задач обработки данных их отладке и тестирования на выбранной языковой платформе.
• Получил навыки экспериментального исследования больших данных и практического решения информационных задач по обработке данных.
• Получил навыки проведения инженерных расчетов.
• Получил навыки самостоятельной работы.
• Получил навыки подготовки отчетной документации.

Список использованной литературы

1. Маккинни У. Python и анализ данных. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2022. – 544 с.
2. Вандер Плас Дж. Python для анализа данных. Наука о данных на практике. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 520 с.
3. Лутц М. Изучаем Python. – 5-е изд. – СПб.: Питер, 2021. – 1632 с.
4. Официальная документация библиотеки Pandas [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://pandas.pydata.org (дата обращения: 20.10.2025).
5. Официальная документация библиотеки Matplotlib [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://matplotlib.org (дата обращения: 20.10.2025).
6. Официальная документация библиотеки NumPy [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://numpy.org (дата обращения: 20.10.2025).
7. Веселов В. В. Обработка и визуализация данных в Python с использованием библиотек pandas, matplotlib и seaborn. – М.: Инфра-М, 2021. – 276 с.
8. Официальная документация языка программирования Python [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.python.org/3/ (дата обращения: 20.10.2025).
9. Хилл Т. Основы статистики и анализа данных с применением Python. – М.: Наука, 2022. – 368 с.

Показать/скрыть дополнительное описание