Задание 1. 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.
|
Критерии оценивания задания
|
Баллы
|
|
Представлено описание одного выбранного кейса
|
1
|
|
Дано описание задачи, которая будет решения в процессе выполнения кейса
|
2/0
|
|
Выделены и описаны основные понятия и процессы профильной задачи, решаемой в кейсе (не менее 5 / менее 5)
|
2/0
|
|
|
5 баллов
|
P. S.: Работа может быть возвращена преподавателем на доработку (не более двух раз). Каждый возврат – снижение оценки на 1 балл.
Приложение 1
Перечень кейс-задач для решения в рамках производственной практики (практики в ИТ-сфере)
|
Направление подготовки / специальность |
Программа ДПП: Квалификация |
№ |
Название проекта по курсу «Проектная деятельность» |
Кейсы для практики
Производственная практика (практика в ИТ-сфере) |
|
54.03.01 Дизайн |
Макетирование и 3D моделирование в дизайне: Специалист по 3D-моделированию |
1 |
ShapeCraft: система автоматизированного анализа 3D-моделей для дизайнеров |
Разработать приложение на Python для анализа популярных форм в 3D-моделировании: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных (например, статистический анализ или кластеризацию) для выявления популярных геометрических форм в 3D-дизайне на основе предоставленных наборов данных.
Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает упрощённые данные 3D-моделей (например, CSV-файлы с координатами точек).
- Анализирует частоту встречаемости определённых форм (кубы, сферы, сложные полигональные структуры).
- Визуализирует результаты в виде графиков или диаграмм.
- Формирует текстовые рекомендации (например, "В текущих трендах преобладают округлые формы").
|
|
2 |
ColorMesh: система анализа цветовых трендов в 3D-дизайне |
Разработать приложение на Python для анализа цветовых трендов в 3D-графике: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки изображений для определения популярных цветов на основе предоставленных данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает изображения из указанной папки.
- Анализирует каждый файл и выделяет доминирующие RGB-значения.
- Строит график с топ-5 цветами и их процентным соотношением.
- Сохраняет результаты в CSV-файл с метаданными (название модели, стиль, дата анализа).
|
|
3 |
StyleMatch: рекомендательная система для подбора стиля 3D-модели |
Разработать приложение на Python для классификации стилей 3D-моделей: Приложение должно использовать алгоритмы обработки текста для анализа описаний и присвоения категорий. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Принимает текстовый ввод (например, "скифф в космическом стиле").
- Сравнивает его с базой данных и возвращает совпадения.
- Визуализирует результат в виде таблицы с релевантными моделями.
|
|
4 |
TextureHelper: система анализа текстурных трендов в 3D-дизайне |
Разработать приложение на Python для анализа текстур: Приложение должно использовать библиотеки обработки изображений (OpenCV, Pillow) для выявления особенностей текстур. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает текстуры из указанной папки.
- Анализирует каждое изображение (контраст, преобладающие цвета).
- Классифицирует текстуры по простым критериям (например: "тёмная/светлая", "высококонтрастная").
- Сохраняет результаты в таблицу с метаданными для дальнейшего анализа.
|
|
5 |
ModelMetrics: система оценки пропорций и эргономики 3D-моделей |
Разработать приложение на Python для проверки пропорций 3D-моделей: Приложение должно использовать базовые геометрические вычисления для анализа моделей. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Считывает CSV-файл с координатами ключевых точек модели.
- Вычисляет основные соотношения (например, высота/ширина).
- Сравнивает их с заданными идеальными значениями.
- Генерирует отчёт с отклонениями в процентах.
|
|
6 |
AnimStat: система анализа популярности анимационных техник |
Разработать приложение на Python для анализа анимационных трендов: Приложение должно использовать статистические методы для обработки данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает CSV с данными об анимациях (название, тип, популярность).
- Строит bar-чарт с распределением по категориям.
- Вычисляет и выводит 3 самых популярных типа анимаций.
- Сохраняет результаты в виде маркированного списка рекомендаций.
|
|
7 |
EcoDesign: система оценки экологичности 3D-моделей |
Разработать приложение на Python для расчета экологичности 3D-моделей: Приложение должно использовать базовые алгоритмы анализа данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Принимает на вход CSV-файл с параметрами модели
- Рассчитывает показатель экологичности по формуле: (1000/(количество полигонов + количество материалов×100))
- Выводит результат в виде числовой оценки и текстовой рекомендации
- Сохраняет историю анализов в отдельный файл
|
|
8 |
ModelGenerator: система автоматического создания 3D-моделей по параметрам для начинающих дизайнеров
|
Разработать приложение на Python для анализа сложности 3D-моделей: приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных.
Результатом работы должен быть прототип, который:
- Принимает на вход CSV-файл с параметрами моделей (например, радиус, высота, количество сегментов).
- Рассчитывает показатель сложности модели по формуле: Сложность=количество полигонов×коэффициент сложности\text{Сложность} = \text{количество полигонов} \times \text{коэффициент сложности}Сложность=количество полигонов×коэффициент сложности.
- Выводит числовую оценку сложности и текстовую рекомендацию по оптимизации ("Уменьшите количество сегментов на 20% для снижения сложности").
- Сохраняет историю анализов в отдельный файл (например, в формате CSV или JSON).
|
|
9 |
StyleClassifier: автоматическая классификация стилей 3D-моделей по простым признакам
|
Разработать приложение на Python для автоматической классификации стилей 3D-моделей: приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных и визуализации. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Принимает на вход CSV-файл с признаками моделей (например, количество граней, средняя длина ребра, сложность).
- Анализирует признаки и присваивает каждой модели стиль (минимализм, футуризм, классика и т. д.) по заданным правилам или простым алгоритмам.
- Визуализирует распределение моделей по стилям в виде диаграммы.
- Генерирует текстовые рекомендации по оптимизации модели для достижения желаемого стиля.
- Сохраняет результаты анализа и рекомендации в отдельный файл для дальнейшего использования.
|
|
10 |
BasicShapeCreator: создание простых 3D-форм по пользовательским параметрам |
Разработать приложение на Python для создания и анализа простых 3D-форм:
Приложение должно использовать базовые операции с массивами и визуализацию. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Принимает на вход параметры формы от пользователя (через ввод или файл).
- Строит 3D-модель (куб, сфера или цилиндр) с указанными параметрами.
- Рассчитывает показатель сложности модели на основе количества вершин и граней.
- Выводит числовую оценку сложности и текстовые рекомендации по упрощению модели.
- Визуализирует модель и результаты анализа (например, диаграмму сложности).
- Сохраняет историю созданных моделей и их характеристик в отдельный файл.
|
| 