kaizer22 / itmo_ict_dv_2020

# ITMO_ICT_-WebProgramming_2020 Репозиторий для реализации дистанционного обучения по дисциплине "Визуализация данных"

ITMO_ICT_DV_2020

Репозиторий для реализации дистанционного обучения по дисциплине "Визуализация данных"

Учебный журнал по дисциплине. Тут доступна информация о сроках сдачи работ, о текущей успеваемости студентов и описаны все материалы необходимые для реализации курса.

Лабораторная работа 1

Средства разработки: Python 3.7, Python envs (pip/conda/virtualenv), Jupyter notebook, Pandas, NumPy Для описания использовать разметку Markdown внутри Jupyter Сроки: давно прошли

Задачи

1. Найти датасет и согласовать с преподавателем
2. Развернуть Python 3.7 локально и список всех программ выше
3. Создать новый ноутбук, загрузить выбранный датасет, описать исходные данные (по кол-ву строк и колонок, по типу данных, по смыслу, по источнику (откуда датасет))
4. Описать основные гипотезы относительно датасета, не меньше 3-х Например:
5. Нормализовать данные (обработать) для каждой отдельной гипотезы. Сюда входит: нормализация дат, заполнение пропусков, очистка датафрейма, а также доработка для дальнейшего исследования.
6. Провести описательную статистику подготовленных данных, визуализируя инструментами Pandas (hist/plot/...)

Сдача работы

Экспортировать в PDF, сохранить в формате {группа} _ {фамилия} _ лр-1.pdf Полученный код и PDF-файл залить в папку этого репозитория students/группа/laboratory_works/фамилия_имя/laboratory_work_1. Инструкция о загрузке работы ниже. Не забывайте о файле гитигнор. Как делать пул реквест описано в разделе Сдача работ

Лабораторная работа 2

D3.js

Программное обеспечение

• WebStorm WebStorm 2018.3.6
• D3.js (3/4)
• CSS фреймворк (Bootstrap/Pure.CSS/...)

Практическая часть

1. Настроить рабочее окружение.

Скачать: библиотеку D3.js; CSS фреймворк, например Bootstrap и развернуть проект на локальном сервере, создав файл index.html и подключив библиотеки.

2. Создать 2 дополнительные страницы, bar-chart.html и line-chart.html, загрузить свои данные, переименовать названия столбцов и отобразить результат.

Примеры страниц bar-chart.html и line-chart.html в данном репозитории.

Лабораторная часть

По выбранному датасету построить минимум 5 разных графиков, используя библиотеку D3.js. В ходе выполнения использовать различные интерпретации данных, отталкиваясь от аналитических отчетов в первой работе.

Сдача работы

Полученный код и PDF-файл залить в папку этого репозитория students/группа/laboratory_works/фамилия_имя/laboratory_work_2. Инструкция о загрузке работы ниже. Не забывайте о файле гитигнор. Как делать пул реквест описано в разделе Сдача работ

Лабораторная работа 3

На основе выбранного датасета необходимо выполнить итоговую работу: короткий дата-сторителлинг, описывающий выбранный набор данных и иллюстрирующий его особенности. Для выполнения работы использовать сервис Datawrapper (https://www.datawrapper.de/charts/), представляющий из себя по сути шаблоны для графиков, требующие корректной предзагрузки данных. Дата-сторителлинг по сути представляет из себя лендинг , на котором представлено один или несколько графиков (на усмотрение студента) и история, их описывающая.

Хорошие примеры:

http://revealthedata.com/blog/all/kniga-grafiki-kotorye-ubezhdayut-vseh-i-kurs-interaktivnye-grafi/ https://academy.datawrapper.de/article/147-examples-of-datawrapper-line-charts

Сдача работ

Для сдачи работы в связи с переходом на дистанционку введеные дополднительные правила игры.

Все отчеты сохраняются в pdf (документы и презентации).

Все студенческие работы хранятся в папке Students Для сдачи работы необходимо:

1. Зарегиться на гите.
2. Сделать форк репозитория с заданиями в свой аккаунт (на странице https://https://github.com/TonikX/ITMO_IMRIP_DataBases_2020/ кнопка fork справа, сверху).
3. Установить гит на компьютер.
4. Открыть папку, где хранятся Ваши проекты. В контекстом меню нажать "Open Git Bash here". Склонировать форкнутый репозиторий на комьютер (git clone https://github.com/ваш аккаунт/ITMO_IMRIP_DataBases_2020/).
5. В файловой системе Вашего компрьютера, в склонированном репозитории создать в папке students/группа Вашу личную папку в формате Фамилия_Имя латиницей (Пример sutdents/k3340/Petrov_Vasya).
6. В личной папке сделать подпапку с текущей работой в формате lr_номер (Пример sutdents/k3340/Petrov_Vasya/Lr1).
7. Записать в папку отчетные материалы.
8. Сделать коммит, описать его адекватно (Пример "был добавлен файл перезентация_петров.pdf"). Набрать команлы git add и git commit -m "название комита".
9. Сделать push в Ваш форкнутый репозиторий (git push).
10. Сделать пул-реквест в мой репозиторий из вашего форкнутого, описать его адекватно. Пока пользуйтесь этой инструкцией, у нас нет веток с заданиями, как тут, но Вам поможет. Скоро запишу ролик. Все работы сдаются средствами создания Pull Requests в папку students в этом репозитории.

Еще один мануал о том, как сделать Pull Request описано тут.