ТГУ, проектная деятельность (кейс-задачи, часть 2)

Постановка задачи на практику в соответствии с направлением подготовки студента и программой переподготовки

1. Выбрать кейс в соответствии с направлением подготовки (Приложение 1). Желательно выбирать тот же кейс, который решался в рамках курса «Проектная деятельность».

2. Предоставить описание задачи, которая будет решения в процессе выполнения кейса, сформулировав с позиции профессиональной деятельности. Цель - описать задачу не как техническое задание для программиста, а как исследовательскую или практическую проблему, для решения которой требуется цифровой инструмент. Это описание должно включать:

· название и общую характеристику планируемому инструменту (например, «интерактивная база данных», «аналитический веб-сервис», «программа для семантического анализа текстовых корпусов», «инструмент для аннотирования и сравнения медиафайлов»). Важно сфокусироваться на функции, а не на технологии. Вместо «программа на Python» - «инструмент для автоматического выявления и классификации повторяющихся сюжетных паттернов».

· описание основной пользы (ценность) разрабатываемого решения. Важно описать ожидаемый результат в терминах предметной деятельности. Например: «Решение позволит перейти от выборочного качественного анализа к полному количественному охвату текстового корпуса», «автоматизирует рутинную часть работы по каталогизации, высвободив время для содержательной интерпретации», «сделает сложные данные наглядными и доступными для междисциплинарного обсуждения», «создаст новую цифровую среду для сохранения и публикации уникальных материалов».

3. Выделить основные понятия и процессы, которые будут использованы при решении кейса (не более 5).

· Понятие предметной области (ЧТО?) – это ключевая сущность или информационный объект, с которым работает пользователь и над которым производятся действия. Например, Договор (в юриспруденции), Схема подключения (в электротехнике), Литературный персонаж (в филологии), Заявка на обслуживание (в менеджменте).

· Процесс, используемый при решении ИТ-кейса (КАК?) – это последовательность шагов или операций, выполняемых пользователем или системой для достижения конкретной цели с использованием ключевых понятий. Это алгоритм или сценарий, который необходимо автоматизировать или поддержать.

Например, Согласование чертежа между отделами, Поиск всех нормативных актов, связанных с данным типом оборудования, Анализ динамики упоминаний исторического лица в прессе за десятилетие, Назначение и контроль выполнения заявки.

Итоговая формула, чтобы описать основу будущей программы, необходимо определить:

ПОНЯТИЕ – ЧТО будет хранить и обрабатывать программа.

ПРОЦЕСС – КАК программа будет это обрабатывать для пользы пользователя.

4. Предоставить отчет, в котором отобразить ответы на пункты 1–3.

P. S.: Решение кейс-задачи может предусматривать командную работу над проектом. Команда формируется численностью не более 5 человек. В команде должны быть определены роли и ответственности за решение кейс-задачи.

Приложение 1

Перечень кейс-задач для решения в рамках производственной практики (практики в ИТ-сфере)

13.03.02 Электроэнергетика и электротехника

САПР в электроэнергетике: Специалист по системам автоматизированного проектирования в электроэнергетике

1 PowerGridCraft: система автоматизированного анализа электрических сетей для инженеров-энергетиков

Разработать приложение на Python для анализа нагрузки в электрических сетях: Приложение должно использовать базовые алгоритмы работы с графами (например, поиск соседей, подсчёт суммарной нагрузки) и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные сети (CSV с узлами и связями);
• анализирует нагрузку и потери;
• визуализирует результаты;
• формирует текстовые рекомендации (например, «Узел 5 перегружен, рекомендуется перераспределение»).

2 CableRoute: система автоматизированного проектирования трасс кабельных линий

Разработать приложение на Python для проектирования кабельных трасс: Приложение должно использовать алгоритмы поиска пути (например, алгоритм Дейкстры) и визуализацию графов.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные карты (матрица смежности или координаты);
• рассчитывает оптимальные маршруты;
• визуализирует результаты;
• формирует рекомендации.

3 LoadBalance: система автоматизированного анализа баланса нагрузок в электроустановках

Разработать приложение на Python для анализа баланса фазных нагрузок: Приложение должно использовать статистические методы и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные (CSV с токами и напряжениями по фазам);
• анализирует дисбаланс;
• визуализирует результаты;
• формирует текстовые рекомендации.

4 TransformerSim: система моделирования работы трансформаторов в электроэнергетике

Разработать приложение на Python для моделирования трансформаторов: Приложение должно использовать базовые формулы электромагнетизма и визуализацию графиков.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные о трансформаторе и нагрузке;
• рассчитывает параметры;
• визуализирует результаты;
• формирует текстовые рекомендации.

5 FaultDetect: система автоматизированного обнаружения неисправностей в электроустановках

Разработать приложение на Python для обнаружения неисправностей: Приложение должно использовать методы обработки временных рядов и простейшие алгоритмы классификации.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные с датчиков;
• анализирует сигналы;
• визуализирует аномалии;
• формирует предупреждения.

6 EnergyLossAnalyzer: система анализа потерь энергии в электрических сетях

Разработать приложение на Python для анализа потерь энергии: Приложение должно использовать статистику и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные (CSV, JSON);
• анализирует потери;
• визуализирует результаты;
• формирует текстовые рекомендации.

7 SwitchgearPlanner: система автоматизированного проектирования схем распределительных устройств

Разработать приложение на Python для проектирования схем распределительных устройств: Приложение должно использовать визуализацию и базовые проверки связей.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает компоненты;
• позволяет создавать схему;
• проверяет корректность;
• формирует рекомендации.

8 RenewableSim: система моделирования интеграции возобновляемых источников энергии

Разработать приложение на Python для моделирования ВИЭ (возобновляемые источники энергии): Приложение должно использовать простые модели генерации и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные по погоде и нагрузке;
• моделирует генерацию;
• визуализирует результаты;
• формирует рекомендации.

9 CableThermo: система анализа тепловых режимов кабельных линий

Разработать приложение на Python для анализа тепловых режимов: Приложение должно использовать теплотехнические формулы и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные нагрузки и среды;
• рассчитывает температуру;
• визуализирует распределение;
• формирует предупреждения.

10 EnergyAudit: система автоматизированного аудита энергопотребления предприятий

Разработать приложение на Python для аудита энергопотребления: Приложение должно использовать методы обработки данных и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные потребления;
• анализирует и визуализирует;
• формирует текстовые отчёты и рекомендации.

13.03.03 Энергетическое машиностроение
15.03.01 Машиностроение
15.03.04 Автоматизация технологических процессов и производств
15.03.05 Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств
15.03.06 Мехатроника и робототехника
22.03.01 Материаловедение и технологии материалов

Системы проектирования. CAD/CAM системы: Специалист по автоматизированному проектированию технологических процессов

1 ProcessFlowCraft: система автоматизированного проектирования технологических процессов для машиностроителей

Разработать приложение на Python для анализа технологических процессов: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных и визуализацию (например, графы или диаграммы Ганта).

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные технологического процесса (CSV с операциями и параметрами);
• анализирует длительность и загрузку;
• визуализирует последовательность операций;
•  формирует текстовые рекомендации по оптимизации.

2 MaterialMap: система классификации и анализа материалов для технологов

Разработать приложение на Python для анализа материалов: Приложение должно использовать методы статистического анализа и визуализацию (например, кластеризацию и графики).

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные материалов (CSV с параметрами);
• классифицирует и группирует материалы;
• визуализирует результаты;
• формирует текстовые рекомендации.

3 RobotPathCraft: система автоматизированного проектирования траекторий для мехатронных систем

Разработать приложение на Python для проектирования траекторий движения: Приложение должно использовать алгоритмы поиска пути (например, A* или RRT) и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает карту и параметры движения;
• рассчитывает траекторию;
• визуализирует результаты;
• формирует текстовые рекомендации.

4 CAMToolCraft: система автоматизированного создания управляющих программ для станков с ЧПУ

Разработать приложение на Python для генерации управляющих программ: Приложение должно использовать базовые алгоритмы генерации траекторий и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает контуры детали;
• формирует G-код;
• визуализирует траекторию;
• сохраняет управляющую программу.

5 AssemblySim: система моделирования сборочных процессов для машиностроения

Разработать приложение на Python для моделирования сборочных процессов: Приложение должно использовать базовые алгоритмы моделирования последовательностей и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные по сборке;
• моделирует процесс;
• визуализирует этапы;
• формирует рекомендации.

6 ToolWearMonitor: система оценки износа режущего инструмента на основе данных обработки

Разработать приложение на Python для мониторинга износа инструмента: Приложение должно использовать методы обработки сигналов и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные с датчиков;
• анализирует сигналы;
• визуализирует аномалии;
• формирует предупреждения.

7 ThermoProcess: система анализа тепловых процессов в технологическом оборудовании

Разработать приложение на Python для анализа тепловых процессов: Приложение должно использовать теплотехнические формулы и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает параметры оборудования;
• рассчитывает температуру;
• визуализирует распределение;
• формирует рекомендации.

8 CADShapeAnalyzer: система анализа геометрии CAD-моделей для технологов

Разработать приложение на Python для анализа CAD-моделей: Приложение должно использовать базовые алгоритмы анализа геометрии и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные модели;
• анализирует геометрию;
• визуализирует результаты;
• формирует рекомендации.

9 RobotAssemblyPlanner: система планирования роботизированной сборки

Разработать приложение на Python для планирования роботизированной сборки: Приложение должно использовать базовые алгоритмы планирования и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные по сборке;
• моделирует процесс;
• визуализирует операции;
• формирует рекомендации.

10 SurfaceFinishAnalyzer: система оценки качества поверхностей после обработки

Разработать приложение на Python для анализа качества поверхностей: Приложение должно использовать статистические методы и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные измерений;
• анализирует и визуализирует;
• формирует рекомендации.

08.03.01 Строительство

Технологии информационного моделирования (ТИМ) в строительстве: Технический специалист в области технологий информационного моделирования

1 BIMCheck: система автоматизированного контроля качества BIM-моделей для технических специалистов

Разработать приложение на Python для контроля качества BIM-моделей: Приложение должно использовать базовые алгоритмы поиска дубликатов и пространственного анализа.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает структурированные данные BIM (CSV или JSON с координатами и типами объектов);
• анализирует наличие дубликатов и пересечений;
• визуализирует ошибки на графиках или схематичных планах;
• формирует текстовые рекомендации по исправлению.

2 ClashFinder: система обнаружения коллизий в строительных BIM-проектах

Разработать приложение на Python для обнаружения коллизий в BIM-проектах:
Приложение должно использовать алгоритмы пространственного анализа и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные о строительных элементах и инженерных системах;
• выявляет пересечения;
• визуализирует конфликты;
• формирует текстовые рекомендации.

3 QuantityCalc: система автоматизированного подсчёта строительных материалов из BIM-моделей

Разработать приложение на Python для подсчёта строительных материалов: Приложение должно использовать базовые алгоритмы агрегации и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные BIM (CSV или JSON с параметрами элементов);
• рассчитывает суммарные показатели;
• визуализирует результаты;
• формирует отчёты.

4 ScheduleSync: система визуализации и анализа строительных графиков на основе BIM

Разработать приложение на Python для анализа строительных графиков: Приложение должно использовать методы обработки временных данных и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные этапов;
• строит диаграмму Ганта;
• анализирует критический путь;
• формирует рекомендации.

5 EnergyModeler: система базового анализа энергоэффективности зданий на основе BIM

Разработать приложение на Python для анализа энергоэффективности: Приложение должно использовать базовые теплотехнические формулы и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные BIM;
• рассчитывает теплопотери;
• визуализирует результаты;
• формирует рекомендации.

6 FacadeDesignAid: система анализа и оптимизации фасадных решений на основе BIM

Разработать приложение на Python для анализа фасадных решений: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные фасада;
• рассчитывает площади и доли;
• визуализирует результаты;
• формирует рекомендации.

7 SiteLayoutPlanner: система базового планирования строительной площадки

Разработать приложение на Python для планирования площадки: Приложение должно использовать алгоритмы размещения и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные площадки;
• моделирует размещение;
• визуализирует результаты;
• формирует рекомендации.

8 StructuralElementAnalyzer: система анализа параметров строительных конструкций

Разработать приложение на Python для анализа конструкций: Приложение должно использовать базовые расчёты и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные конструкций;
• анализирует параметры;
• визуализирует результаты;
• формирует рекомендации.

9 CostEstimator: система предварительной оценки стоимости строительства на основе BIM

Разработать приложение на Python для оценки стоимости: Приложение должно использовать базовые алгоритмы агрегации и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные BIM;
• рассчитывает стоимость;
• визуализирует результаты;
• формирует отчёты.

10 DocumentManager: система управления и поиска документации BIM-проекта

Разработать приложение на Python для управления документацией: Приложение должно использовать базовые методы обработки текстов и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает документы и метаданные;
• индексирует и ищет по ключам;
• визуализирует результаты;
• формирует отчёты.

44.03.01 Педагогическое образование
44.03.03 Специальное (дефектологическое) образование
44.03.05 Педагогическое образование
46.03.01 История
45.03.02 Лингвистика

44.03.02 Психолого-педагогическое образование

Цифровой инструментарий в образовательной деятельности: Специалист по разработке цифровых образовательных ресурсов

1 EduQuizMaker: интерактивная викторина для школьников

Разработать приложение на Python для создания и проведения интерактивной викторины: Приложение должно использовать базовые операции ввода-вывода и работу со списками.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• позволяет вводить вопросы с вариантами ответов через консоль;
• хранит введённые вопросы в списках или словарях;
• пошагово задаёт пользователю все вопросы викторины;
• проверяет правильность каждого ответа;
• выводит общее количество правильных ответов;
• рассчитывает и показывает процент верных ответов;
• записывает в файл результат (имя и количество баллов).

2 SpecialNeedsDictionary: словарь терминов дефектологии

Разработать приложение на Python для хранения и поиска определений терминов дефектологии: Приложение должно обеспечивать работу с текстовыми данными и поиск по ключевым словам.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• хранит термины с определениями в структуре данных (словарь/list/dict);
• позволяет добавлять и редактировать записи через консоль;
• осуществляет поиск по частичному совпадению ключевых слов;
• выводит найденные термины с их определениями.

3 HistoryTimeline: визуализация временной шкалы исторических событий

Разработать приложение на Python для отображения хронологии исторических событий: Приложение должно использовать сортировку и фильтрацию данных по дате.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• хранит список событий с датами (в формате ГГГГ-ММ-ДД) и описаниями в структуре данных;
• позволяет добавлять новые события через консольный интерфейс;
• фильтрует и выводит события за указанный период;
• сортирует события по дате (от старых к новым).

4 LanguageFlashcards: приложение для изучения иностранных слов

Разработать приложение на Python для создания и использования карточек со словами и переводами: Приложение должно реализовывать случайный выбор слов и проверку ответов.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• хранит словарь (слово-перевод) в структуре данных (словарь/list/dict);
• позволяет добавлять новые пары слов через консольный интерфейс;
• случайным образом выбирает слово для проверки из имеющегося набора;
• проверяет введённый пользователем перевод на соответствие;
• ведёт статистику (количество правильных/неправильных ответов);
• выводит подсказки при неправильном ответе (часть букв перевода)

5 LessonPlanOrganizer: планировщик уроков для педагогов

Разработать приложение на Python для создания и управления планами уроков: Приложение должно обеспечивать работу с файлами и структурированными данными.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• хранит планы уроков (тема, дата, время) в структурированном виде (словарь/list/dict)
• позволяет добавлять и редактировать уроки через консольный интерфейс
• отображает уроки на выбранную дату с сортировкой по времени
• проверяет корректность вводимых дат и времени
• выводит краткую сводку (количество уроков, ближайшее занятие)

6 DyslexiaTextFormatter: форматирование текста для улучшения восприятия

Разработать приложение на Python для форматирования текста с целью улучшения восприятия у детей с дислексией: Приложение должно работать с текстовыми файлами и применять простые правила форматирования.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает текст из файлов TXT и PDF форматов;
• применяет настраиваемые правила форматирования (межбуквенные/межстрочные интервалы);
• выводит предпросмотр отформатированного текста в консоли;
• сохраняет результат в новый файл с сохранением структуры текста.

7 EduDataVisualizer: визуализация учебных данных

Разработать приложение на Python для визуализации учебных данных (например, успеваемости): Приложение должно использовать базовые библиотеки для построения графиков.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• принимает данные об оценках по предметам (ввод с клавиатуры/из файла);
• хранит данные в структурированном виде (словарь/DataFrame);
• рассчитывает средние значения по каждому предмету;
• выводит текстовую статистику (минимум/максимум/среднее);
• строит графики успеваемости (линейный/столбчатый).

8 StoryBuilder: создание простых исторических рассказов

Разработать приложение на Python для создания рассказов из заданных исторических фактов: Приложение должно формировать связный текст на основе выбранных событий.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• хранит коллекцию исторических фактов с метаданными (дата, важность, категория);
• предоставляет интерактивный интерфейс для выбора фактов (нумерованный список/чекбоксы);
• автоматически генерирует связный рассказ с логической структурой (введение, основная часть, заключение); тематическими заголовками разделов.

9 GrammarCheckerLite: базовая проверка грамматики текста

Разработать приложение на Python для поиска простых грамматических ошибок в тексте: Приложение должно использовать обработку строк и простые проверки.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает текст из файлов TXT/DOCX форматов.
• Предлагает варианты исправлений через консольное меню.
• Показывает статистику по найденным ошибкам.

10 VirtualClassroomNotes: организация заметок по предметам

Разработать приложение на Python для создания и управления заметками по предметам: Приложение должно обеспечивать работу с файлами и структурированными данными.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• Создает иерархию категорий/подкатегорий для заметок.
• Добавляет, редактирует и удаляет заметки с текстовым содержимым.
• Поддерживает прикрепление файлов к заметкам (изображения, документы).
• Сохраняет все данные в структурированном JSON-формате.
• Осуществляет полнотекстовый поиск по ключевым словам.
• Фильтрует заметки по тегам и дате создания.
• Сортирует заметки по различным критериям (дата, название).

20.03.01 Техносферная безопасность

Цифровые технологии в охране труда: Специалист по цифровым системам безопасности и охране труда

1 SafeScan: система автоматизированного анализа опасных зон на производстве

Разработать приложение на Python для анализа опасных зон: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки изображений для выявления нарушений требований охраны труда. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает изображения производственных помещений (JPG-файлы)
• Анализирует наличие типовых нарушений (отсутствие ограждений, неправильное хранение материалов)
• Визуализирует результаты в виде диаграмм нарушений
• Формирует текстовые рекомендации ("В 70% обследованных зон отсутствуют предупредительные знаки")

2 RiskMapper: система оценки профессиональных рисков на рабочих местах

Разработать приложение на Python для оценки профессиональных рисков: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для построения карт рисков. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные аттестации рабочих мест (CSV-файлы)
• Анализирует уровни различных профессиональных рисков
• Визуализирует распределение рисков на схеме предприятия
• Формирует текстовые выводы ("Наибольший уровень шумового воздействия обнаружен в цехе №3")

3 PPE Monitor: система контроля использования средств индивидуальной защиты

Разработать приложение на Python для контроля работниками средств индивидуальной защиты (СИЗ): Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки изображений. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает видеозаписи рабочих процессов (MP4-файлы)
• Анализирует использование средств защиты
• Визуализирует статистику нарушений
• Формирует отчеты по подразделениям

4 IncidentPredict: система прогнозирования производственных инцидентов

Разработать приложение на Python для прогнозирования инцидентов: Приложение должно использовать базовые алгоритмы анализа временных рядов. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные о предыдущих инцидентах
• Анализирует сезонные закономерности
• Строит прогноз вероятности инцидентов
• Визуализирует результаты в виде графика

5 EnviroControl: система мониторинга вредных факторов производственной среды

Разработать приложение на Python для мониторинга среды: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные с датчиков
• Сравнивает с предельно допустимыми уровнями
• Визуализирует динамику показателей
• Формирует предупреждения о превышениях

6 SafetyDocs: система анализа документации по охране труда

Разработать приложение на Python для анализа документов: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки текста. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает перечень документов предприятия
• Сравнивает с нормативным перечнем
• Выявляет недостающие документы
• Формирует отчет о соответствии

7 EvacPlan: система моделирования путей эвакуации

Разработать приложение на Python для моделирования эвакуации: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки пространственных данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные о планировке помещений
• Моделирует потоки людей при эвакуации
• Выявляет потенциальные узкие места
• Визуализирует результаты на схеме

8 TrainCheck: система контроля проведения инструктажей

Разработать приложение на Python для контроля инструктажей: Приложение должно использовать базовые алгоритмы анализа временных рядов. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные о проведенных инструктажах
• Анализирует соблюдение сроков
• Выявляет работников с пропущенными инструктажами
• Формирует отчет о нарушениях

9 MicroClimate: система мониторинга микроклимата на рабочих местах

Разработать приложение на Python для анализа микроклимата: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные с датчиков микроклимата
• Сравнивает с санитарными нормами
• Визуализирует динамику параметров
• Формирует предупреждения об отклонениях

10 Ergonomix: система оценки эргономики рабочих мест

Разработать приложение на Python для оценки эргономики:
Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные о рабочих местах
• Сравнивает с эргономическими нормативами
• Выявляет нарушения требований
• Формирует рекомендации по оптимизации

49.03.01 Физическая культура
49.03.02 Физическая культура для лиц с отклонениями в состоянии здоровья (адаптивная физическая культура)

Цифровые технологии в спортивно-оздоровительном мониторинге: Специалист по цифровому спортивно-оздоровительному мониторингу

1 FitTrack: система мониторинга физической активности спортсменов

Разработать приложение на Python для анализа физической активности: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для выявления закономерностей в тренировочном процессе на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает упрощённые данные тренировок (CSV-файлы с показателями)
• Анализирует частоту и эффективность различных типов нагрузок
• Визуализирует результаты в виде графиков и диаграмм
• Формирует текстовые рекомендации (например, "Наибольший прогресс наблюдается при интервальных тренировках 3 раза в неделю")

2 AdaptMotion: система анализа двигательной активности для адаптивного спорта

Разработать приложение на Python для анализа двигательной активности: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для оценки амплитуды движений на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные с датчиков движения (CSV-файлы)
• Анализирует диапазон движений в основных суставах
• Визуализирует результаты в виде диаграмм
• Формирует текстовые рекомендации (например, "Рекомендуется увеличить амплитуду сгибания коленного сустава на 15%")

3 NutriBalance: система анализа спортивного питания

Разработать приложение на Python для анализа спортивного питания: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для оценки баланса нутриентов на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные о потребляемых продуктах (CSV-файлы)
• Анализирует содержание белков, жиров и углеводов
• Визуализирует результаты в виде круговых диаграмм
• Формирует текстовые рекомендации (например, "Рекомендуется увеличить потребление белка на 20 грамм в день")

4 RehabProgress: система мониторинга реабилитационного процесса

Разработать приложение на Python для анализа реабилитационного процесса: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для оценки динамики восстановления на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные медицинских измерений (CSV-файлы)
• Анализирует динамику восстановления ключевых функций
• Визуализирует результаты в виде графиков прогресса
• Формирует текстовые прогнозы (например, "Полное восстановление ожидается через 3 недели при текущей динамике")

5 PostureScan: система анализа осанки и позы

Разработать приложение на Python для анализа осанки: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для оценки положения тела на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные о положении тела (CSV-файлы)
• Анализирует углы изгибов позвоночника
• Визуализирует результаты в виде схемы позы
• Формирует текстовые рекомендации (например, "Обнаружено отклонение головы вперед на 15 градусов от нормы")

6 SportSkill: система анализа техники выполнения спортивных упражнений

Разработать приложение на Python для анализа техники упражнений: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для сравнения выполняемых движений с эталонными. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные 3D-датчиков (CSV-файлы с координатами)
• Сравнивает углы в суставах с эталонными значениями
• Визуализирует отклонения в виде векторных диаграмм
• Формирует текстовые рекомендации ("Увеличьте угол сгибания колена на 10° при приседе")

7 RecoveryRate: система оценки скорости восстановления после нагрузок

Разработать приложение на Python для анализа восстановления: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки временных рядов. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает данные ежедневных измерений (CSV-файлы)
• Строит графики восстановления ключевых показателей
• Вычисляет скорость нормализации параметров
• Формирует выводы ("Полное восстановление ЧСС происходит за 48 часов")

8 TrainPlan: система генерации индивидуальных тренировочных планов

Разработать приложение на Python для генерации тренировок: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Принимает параметры спортсмена (уровень, цели, ограничения)
• Генерирует сбалансированный тренировочный план
• Визуализирует распределение нагрузок по дням
• Экспортирует план в читаемом формате

9 MotionAge: система оценки биологического возраста по двигательным тестам

Разработать приложение на Python для оценки двигательного возраста: Приложение должно использовать базовые алгоритмы сравнения с нормативами. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает результаты двигательных тестов (CSV-файлы)
• Сравнивает показатели с возрастными нормативами
• Вычисляет интегральную оценку биовозраста
• Формирует заключение ("Двигательный возраст соответствует 45 годам")

10 GroupFit: система анализа групповой динамики на тренировках

• Разработать приложение на Python для анализа групповых тренировок: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Загружает данные всех участников (CSV-файлы)
• Анализирует распределение нагрузки в группе
• Визуализирует индивидуальные показатели на radar-диаграммах
• Формирует выводы ("Нагрузка распределена неравномерно: 3 участника работают на 120% от среднего")

40.03.01 Юриспруденция
40.05.01 Правовое обеспечение национальной безопасности

Цифровые юридические активы: Специалист по цифровым юридическим технологиям

1 ContractPattern: система анализа типовых условий в цифровых договорах

Разработать приложение на Python для анализа договорных условий:
Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки текста для выявления популярных юридических конструкций в цифровых договорах на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает упрощённые данные договоров (CSV-файлы с текстовыми фрагментами)
• Анализирует частоту встречаемости определённых условий (форс-мажор, конфиденциальность, срок действия)
• Визуализирует результаты в виде графиков или диаграмм
• Формирует текстовые рекомендации (например, "В 80% анализируемых договоров присутствует условие о конфиденциальности")

2 LawTrend: система анализа изменений в законодательстве о цифровых активах

• Разработать приложение на Python для анализа изменений в законодательстве: Приложение должно использовать базовые алгоритмы сравнения текстов для выявления правок в нормативных актах. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Загружает тексты разных редакций законов (TXT-файлы)
• Выявляет и подсвечивает изменения между версиями
• Визуализирует частоту изменений по статьям
• Формирует текстовый отчёт ("Наибольшее количество правок внесено в статьи 5 и 8")

3 JurisClaster: система классификации судебных решений по цифровым спорам

• Разработать приложение на Python для классификации судебных решений: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки текста для категоризации судебных актов. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Загружает тексты решений (TXT-файлы)
• Анализирует частоту ключевых терминов для классификации
• Визуализирует распределение категорий в виде диаграммы
• Формирует вывод ("60% дел относятся к спорам о криптовалютах")

4 SmartAudit: система проверки смарт-контрактов на соответствие законодательству

Разработать приложение на Python для анализа смарт-контрактов: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки текста для проверки контрактов. Результатом работы должен быть прототип, который:

• Загружает упрощённые тексты контрактов (TXT-файлы)
• Проверяет наличие обязательных условий
• Визуализирует результаты проверки
• Формирует отчёт ("В контракте отсутствует условие о форс-мажоре")

5 DocuMind: система анализа юридических документов с ИИ

• Разработать приложение на Python для анализа юридических текстов: Приложение должно использовать базовые алгоритмы NLP для обработки документов. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Загружает юридические документы (PDF/TXT)
• Извлекает ключевые положения
• Визуализирует частоту терминов
• Формирует краткое содержание документа

6 LegalBot: чат-бот для консультаций по цифровому праву

• Разработать приложение на Python для создания юридического чат-бота: Приложение должно использовать базовые алгоритмы NLP для обработки вопросов. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Принимает текстовые вопросы пользователя
• Анализирует запрос и находит соответствующий ответ
• Визуализирует частоту задаваемых вопросов
• Формирует текстовый ответ на запрос

7 RegMonitor: система мониторинга регуляторных изменений

• Разработать приложение на Python для мониторинга регуляторных изменений: Приложение должно использовать базовые алгоритмы веб-скрапинга для сбора данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Загружает данные с официальных сайтов регуляторов
• Анализирует новые нормативные акты
• Визуализирует частоту изменений
• Формирует отчёт о последних изменениях в регулировании

8 CasePredict: система анализа судебных перспектив

• Разработать приложение на Python для анализа судебных перспектив:
• Приложение должно использовать базовые алгоритмы анализа данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Загружает данные о прошлых решениях (CSV)
• Анализирует схожесть с текущим случаем
• Визуализирует статистику по аналогичным делам
• Формирует прогноз исхода ("70% вероятность положительного решения")

9 TokenComply: система проверки соответствия токенов

• Разработать приложение на Python для проверки токенов: Приложение должно использовать базовые алгоритмы анализа данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Загружает данные о токенах (CSV)
• Проверяет соответствие заданным критериям
• Визуализирует результаты проверки
• Формирует отчёт о соответствии ("Токен соответствует 4 из 5 требований")

10 LegalGraph: система визуализации правовых связей

• Разработать приложение на Python для визуализации правовых связей: Приложение должно использовать базовые алгоритмы работы с графами. Результатом работы должен быть прототип, который:
• Загружает данные о связях (CSV)
• Строит визуализацию графа
• Анализирует центральные узлы сети
• Формирует отчёт о структуре связей ("Выявлено 3 ключевых узла в сети")

37.03.01 Психология

Система искусственного интеллекта в профессиональной деятельности психолога: Специалист по применению систем искусственного интеллекта в психологической практике

1 EmotionScope: система автоматизированного анализа эмоционального состояния по текстовым данным для психологов

Разработать приложение на Python для анализа эмоционального окраса текстов: Приложение должно использовать методы обработки текста и классификации эмоций.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает набор текстовых сообщений в формате CSV;
• применяет предобученную модель для классификации эмоций в каждом сообщении;
• визуализирует распределение эмоций в виде графиков;
• реализует фильтрацию сообщений по выбранной эмоции;
• формирует текстовые выводы с рекомендациями для психолога.

2 SpeechLoad: система оценки когнитивной нагрузки по аудиозаписям речи в психологической практике

Разработать приложение на Python для анализа аудиозаписей речи: Приложение должно использовать аудиобиблиотеки для извлечения признаков и классификацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает аудиофайлы в формате WAV;
• извлекает акустические признаки (темп, паузы, частоту);
• визуализирует динамику параметров речи;
• классифицирует уровень когнитивной нагрузки;
• формирует текстовые рекомендации.

3 FaceEmotion: система автоматического распознавания эмоциональных состояний по видеоизображению лица

Разработать приложение на Python для анализа видео с лицом: Приложение должно использовать методы компьютерного зрения и модели распознавания эмоций.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• захватывает кадры из видео или камеры;
• классифицирует эмоции в каждом кадре;
• строит графики изменения эмоций во времени;
• формирует текстовые отчёты для психолога.

4 StressMonitor: система оценки уровня стресса по физиологическим данным в психологической практике

Разработать приложение на Python для анализа физиологических данных: Приложение должно использовать методы обработки сигналов и классификации.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает CSV-файлы с физиологическими данными;
• строит графики сигналов;
• классифицирует уровень стресса;
• формирует текстовые рекомендации.

5 PsySupportBot: интеллектуальный чат-бот для поддержки психологического состояния

Разработать приложение на Python для чат-бота: Приложение должно обеспечивать анализ текста и генерацию ответов.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• принимает текстовые сообщения пользователя;
• анализирует эмоциональный фон;
• генерирует ответы на основе шаблонов и моделей;
• сохраняет историю общения.

6 SurveyAnalyzer: система визуализации и анализа результатов психологических опросников

Разработать приложение на Python для анализа опросников: Приложение должно использовать статистические методы и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные опросников;
• рассчитывает средние значения, медианы, корреляции;
• строит гистограммы и диаграммы рассеяния;
• генерирует текстовые выводы.

7 CognitiveInsight: система автоматизированного анализа результатов когнитивных тестов

Разработать приложение на Python для анализа когнитивных тестов: Приложение должно использовать методы кластеризации и визуализации.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные в CSV;
• применяет алгоритмы кластеризации;
• строит интерактивные графики;
• генерирует диагностические отчёты.

8 SleepAnalyzer: система мониторинга и анализа сна на основе данных носимых устройств

Разработать приложение на Python для анализа данных сна: Приложение должно использовать методы анализа временных рядов и визуализацию.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает CSV-файлы с данными сна;
• анализирует временные ряды;
• строит графики;
• формирует текстовые рекомендации.

9 SocialConnect: система анализа социальных взаимодействий и коммуникаций для психологов

Разработать приложение на Python для анализа социальных данных: Приложение должно использовать библиотеки для работы с графами и визуализации.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает данные взаимодействий;
• строит графы с помощью NetworkX;
• визуализирует связи;
• генерирует отчёты.

10 MoodPredictor: система прогнозирования психологического состояния на основе многомодальных данных

Разработать приложение на Python для многомодального анализа: Приложение должно обеспечивать загрузку, обработку и интеграцию данных разных типов, обучение моделей и визуализацию результатов.

Результатом работы должен быть прототип, который:

• загружает и обрабатывает данные;
• обучает модели классификации;
• строит визуализации;
• формирует текстовые предупреждения и рекомендации.