Добавлен: 07.11.2023
Просмотров: 510
Скачиваний: 18
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
as plt
data_list = [] # создаем пустой список для данных
for i in range(1000):
data_list.append(random.randint(-10000, 10000)) # генерируем случайное число и добавляем в список
# преобразуем список в объект Series
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['Values'])
# Гистограмма распределения значений
df.hist(bins=20)
plt.title('Histogram of Values')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
Dataframe - это таблица данных, которая может содержать несколько столбцов и строк. Чтобы создать Dataframe, можно использовать данные, которые находятся в Series, и добавить их в столбцы таблицы.
Чтобы добавить новые столбцы в Dataframe, можно использовать метод `df['new_column_name']`, где `df` - имя таблицы, а `new_column_name` - имя нового столбца. Значения для нового столбца можно определить как список или другую форму массива.
Также можно добавлять новые строки в Dataframe с помощью метода `df.append()`. Новые строки могут быть представлены в виде списка словарей, где ключи словаря соответствуют названиям столбцов в Dataframe, а значения - значениям в столбцах.
После того, как Dataframe был создан и заполнен данными, можно использовать множество методов для обработки данных и анализа таблицы, таких как `df.groupby()`, `df.describe()`, `df.plot()` и многое другое.
Вот пример программного кода
import random
import pandas as pd
data_list = [] # создаем пустой список для данных
for i in range(1000):
data_list.append(random.randint(-10000, 10000)) # генерируем случайное число и добавляем в список
# преобразуем список в объект Series
data_series = pd.Series(data_list, name='Random Numbers')
# создаем объект DataFrame на основе объекта Series
df = pd.DataFrame(data_series)
# добавляем новый столбец с помощью метода assign()
df = df.assign(Positive=df['Random Numbers'] > 0)
# выводим первые 5 строк таблицы дял проверки
print(df.head())
Для визуализации данных, полученных во время анализа, потребовалось прибегнуть к использованию библиотеки Matplotlib Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх. Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх. Ххх хххх хххххххх ххххххх хххххх ххх ххххх ххх. Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх.
Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх.
Привести примеры своего программного кода
Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх. Ххх хххх хххххххх ххххххх хххххх ххх ххххх ххх. Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх.
Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх. Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх.
Выводы по разделу представлены в таблице 3.1:
Таблица 3.1
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе практики я:
data_list = [] # создаем пустой список для данных
for i in range(1000):
data_list.append(random.randint(-10000, 10000)) # генерируем случайное число и добавляем в список
# преобразуем список в объект Series
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['Values'])
# Гистограмма распределения значений
df.hist(bins=20)
plt.title('Histogram of Values')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
-
2.4 Формирование Dataframe из данных Series и добавление столбцов
Dataframe - это таблица данных, которая может содержать несколько столбцов и строк. Чтобы создать Dataframe, можно использовать данные, которые находятся в Series, и добавить их в столбцы таблицы.
Чтобы добавить новые столбцы в Dataframe, можно использовать метод `df['new_column_name']`, где `df` - имя таблицы, а `new_column_name` - имя нового столбца. Значения для нового столбца можно определить как список или другую форму массива.
Также можно добавлять новые строки в Dataframe с помощью метода `df.append()`. Новые строки могут быть представлены в виде списка словарей, где ключи словаря соответствуют названиям столбцов в Dataframe, а значения - значениям в столбцах.
После того, как Dataframe был создан и заполнен данными, можно использовать множество методов для обработки данных и анализа таблицы, таких как `df.groupby()`, `df.describe()`, `df.plot()` и многое другое.
Вот пример программного кода
import random
import pandas as pd
data_list = [] # создаем пустой список для данных
for i in range(1000):
data_list.append(random.randint(-10000, 10000)) # генерируем случайное число и добавляем в список
# преобразуем список в объект Series
data_series = pd.Series(data_list, name='Random Numbers')
# создаем объект DataFrame на основе объекта Series
df = pd.DataFrame(data_series)
# добавляем новый столбец с помощью метода assign()
df = df.assign(Positive=df['Random Numbers'] > 0)
# выводим первые 5 строк таблицы дял проверки
print(df.head())
-
2.5 Визуализация данных полученные в результате промежуточного анализа
Для визуализации данных, полученных во время анализа, потребовалось прибегнуть к использованию библиотеки Matplotlib Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх. Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх. Ххх хххх хххххххх ххххххх хххххх ххх ххххх ххх. Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх.
Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх.
Привести примеры своего программного кода
Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх. Ххх хххх хххххххх ххххххх хххххх ххх ххххх ххх. Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх.
Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх ххххххх хххххххх хххххх хххххх ххххх хххххх хххххх хххххх. Ххх ххх ххххххх ххххххх хххх ххххх ххххххх ххххххххх хххххх ххххххх. Ххххх хххх хх хх х хххх.
-
Выводы по разделу
Выводы по разделу представлены в таблице 3.1:
Таблица 3.1
| Выводы | Код и наименование компетенции выпускника программы бакалавриата | Код и наименование индикатора достижения компетенции |
| ЭТО ПРИМЕР ФОРМУЛИРОВКИ ВЫВОДОВ На основе стандартных математических правил и методов решены проблемы округления данных на графике Для разделения данных и фильтрации лишних полей был разработан декоратор «slice_by_countries». Разработаны алгоритмы и процедуры, использующие стандартные библиотеки для количественного анализа данных. Эти алгоритмы использовались параллельно с визуализацией. Для визуализации разработаны процедуры, использующие возможности библиотеки matplotlib Разработка велась с использованием современных информационных технологий – библиотек для визуализации и обработки данных на языке программирования Python, с использованием документации по использованию библиотек – информационной культуры Выполнен совместный ряд работ по стыковке процедур, функций в общий программный модуль; также проведены отладка и тестирование программного кода | ОПК-3. Способен управлять процессами создания и использования продуктов и услуг в сфере информационно-коммуникационных технологий, в том числе разрабатывать алгоритмы и программы для их практической реализации; | ОПК-3.1. Знать методы проектирования и развертывания программных продуктов и услуг, обеспечивающих поддержку бизнес-процессов предприятия. ОПК-3.2. Уметь использовать современные технологические платформы и средства разработки для создания программных продуктов и услуг в сфере информационно-коммуникационных технологий. ОПК-3.3. Владеть методами проектирования и развертывания продуктов и услуг в сфере информационно-коммуникационных технологий. |
| УК-1. Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач | УК-1.1. Знает принципы сбора, отбора и обобщения информации, методики системного подхода для решения профессиональных задач. УК-1.2. Умеет анализировать и систематизировать разнородные данные, оценивать эффективность процедур анализа проблем и принятия решений в профессиональной деятельности. УК-1.3. Владеет навыками научного поиска и практической работы с информационными источниками; методами принятия решений. | |
| ОПК-4. Способен понимать принципы работы информационных технологий; использовать информацию, методы и программные средства ее сбора, обработки и анализа для информационно-аналитической поддержки принятия управленческих решений | ОПК-4.1. Знать основы моделирования задач поддержки принятия управленческих решений, решаемых аналитическими методами. ОПК-4.2. Уметь использовать соответствующий математический аппарат для обработки, анализа и систематизации информации. ОПК-4.3. Владеть навыками использования инструментальных средств для обработки, анализа и систематизации информации для поддержки принятия управленческих решений. | |
| ОПК-1. Способен проводить моделирование, анализ и совершенствование бизнес-процессов и информационно-технологической инфраструктуры предприятия в интересах достижения его стратегических целей с использованием современных методов и программного инструментария | ОПК-1.1. Знать методы анализа бизнес-процессов предприятия ОПК-1.2. Уметь использовать программный инструментарий для моделирования бизнес-процессов ОПК-1.3. Владеть навыками анализа и модернизации информационно-технологической инфраструктуры предприятия. | |
| ОПК-5. Способен организовывать взаимодействие с клиентами и партнерами в процессе решения задач управления жизненным циклом информационных систем и информационно-коммуникационных технологий; | ОПК-5.1. Знать современные стандарты и методики управления процессами жизненного цикла информационных систем и информационно-коммуникационных технологий ОПК-5.2. Уметь обрабатывать запросы клиентов и партнеров в процессе решения задач управления жизненным циклом информационных систем ОПК-5.3. Владеть методиками коммуникации с клиентами и партнерами в процессе решения задач управления жизненным циклом информационных систем | |
| УК-3. Способен осуществлять социальное взаимодействие и реализовывать свою роль в команде | УК-3.1. Знает типологию и факторы формирования команд, способы социального взаимодействия. УК-3.2. Умеет действовать в духе сотрудничества; принимать решения с соблюдением этических принципов их реализации; проявлять уважение к мнению и культуре других; определять цели и работать в направлении личностного, образовательного и профессионального роста. УК-3.3. Владеет навыками распределения ролей в условиях командного взаимодействия; методами оценки своих действий, планирования и управления временем. | |
| УК-6. Способен управлять своим временем, выстраивать и реализовывать траекторию саморазвития на основе принципов образования в течение всей жизни | УК-6.1. Знает основные принципы самовоспитания и самообразования, исходя из требований рынка труда. УК-6.2. Умеет демонстрировать умение самоконтроля и рефлексии, позволяющие самостоятельно корректировать обучение по выбранной траектории. УК-6.3. Владеет способами управления своей познавательной деятельностью и удовлетворения образовательных интересов и потребностей. |
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 -
ЭТО ПРИМЕР СПИСКА ЛИТЕРАТУРЫ. Список литературы должен быть оформлен по ГОСТ Р 7.0.100-2018. На представленные в списке источники должны быть ссылки по тексту -
Провалов, В.С. Информационные технологии управления / В.С. Провалов. – 4-е изд., стер. – Москва : Издательство «Флинта», 2018. – 374 с. – (Экономика и управление). – Режим доступа: – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book HYPERLINK "http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=69111"& HYPERLINK "http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=69111"id=69111 (дата обращения: 11.11.2019). – ISBN 978-5-9765-0269-7. – Текст : электронный. -
Кравченко, Ю.А. Информационные и программные технологии / Ю.А. Кравченко, Э.В. Кулиев, В.В. Марков ; Министерство образования и науки Российской Федерации, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Южный федеральный университет», Инженерно-технологическая академия. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. – Ч. 1. Информационные технологии. – 113 с.: ил. – Режим доступа: – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book HYPERLINK "http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=499727"& HYPERLINK "http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=499727"id=499727 (дата обращения: 11.11.2019). – Библиогр. в кн. – ISBN 978-5-9275-2495-2. – Текст : электронный -
Парфенова М.Я., Маликов С.Н Методологические исследования эффективности информационных технологий: монография. Издательство: МУ им. С.Ю. Витте, 2017. https://online.muiv.ru/lib/pdf/117050.pdf -
Балдин, К.В. Информационные системы в экономике / К.В. Балдин, В.Б. Уткин. – 7-е изд. – Москва : Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2017. – 395 с. : ил. – Режим доступа: по подписке. – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book HYPERLINK "http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=454036"& HYPERLINK "http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=454036"id=454036 (дата обращения: 11.11.2019). – Библиогр. в кн. – ISBN 978-5-394-01449-9. – Текст : электронный. -
Соловьев, Н.А. Введение в программную инженерию / Н.А. Соловьев, Л.А. Юркевская ; Министерство образования и науки Российской Федерации, Оренбургский Государственный Университет. – Оренбург : ОГУ, 2017. – 112 с. : схем., табл., ил. – Режим доступа: – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book HYPERLINK "http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=481815"& HYPERLINK "http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=481815"id=481815 (дата обращения: 11.11.2019). – Библиогр.: с. 83. – ISBN 978-5-7410-1685-5. – Текст : электронный.