Готовый отчет по практике: Анализ данных на Python

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

Содержание практики
Период практики	Содержание работ	Планируемые результаты практики (формируемые компетенции)	Отметка о выполнении*
	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 Код компетенции	Содержание компетенции
ОПК-1	Способен применять естественнонаучные и общеинженерные знания, методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в профессиональной деятельности
ОПК-2	Способен использовать современные информационные технологии и программные средства, в том числе отечественного производства, при решении задач профессиональной деятельности
ОПК-3	Способен решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением
информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности
ОПК-4	Способен участвовать в разработке стандартов, норм и правил, а также технической документации, связанной с профессиональной деятельностью
ОПК-5	Способен инсталлировать программное и аппаратное обеспечение для информационных и автоматизированных систем
ОПК-6	Способен анализировать и разрабатывать организационно-технические и экономические процессы с применением методов системного анализа и
математического моделирования
ОПК-7	Способен разрабатывать алгоритмы и программы, пригодные для практического применения
ОПК-8	Способен принимать участие в управлении проектами создания информационных систем на стадиях жизненного цикла
ОПК-9	Способен принимать участие в реализации профессиональных коммуникаций с заинтересованными участниками проектной деятельности и в рамках проектных групп
УК-1	Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач
УК-2	Способен определять круг задач в рамках поставленной цели и выбирать оптимальные способы их решения, исходя из действующих правовых норм, имеющихся ресурсов и ограничений
УК-3	Способен осуществлять социальное взаимодействие и реализовывать свою роль в команде
УК-4	Способен осуществлять деловую коммуникацию в устной и письменной формах на государственном языке Российской Федерации и иностранном(ых) языке(ах)
УК-5	Способен воспринимать межкультурное разнообразие общества в социально-историческом, этическом и философском контекстах
УК-6	Способен управлять своим временем, выстраивать и реализовывать траекторию саморазвития на основе принципов образования в течение всей жизни
УК-7	Способен поддерживать должный уровень физической подготовленности для обеспечения полноценной социальной и профессиональной деятельности
УК-8	Способен создавать и поддерживать безопасные условия жизнедеятельности, в том числе при возникновении чрезвычайных ситуаций

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

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.

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.

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