Практическая работа на тему "Практическое задание 2 | Производственная практика (практика в ИТ-сфере) - Тольяттинский государственный университет [ID 69681]"

Практикум по предмету: Практическое задание 2. Производственная практика (практика в ИТ-сфере)
Направление/специальность подготовки: 40.03.01 Юриспруденция
Работа выполнена на отлично.
Вам останется только внести свои ФИО и номер группы, роспись.
Если вы хотите уникальную работу (под себя), можете дать мне индивидуальный заказ в моём профиле.

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тольяттинский государственный университет»
(наименование института полностью)
Кафедра «Прикладная математика и информатика»
(Наименование учебного структурного подразделения)
(код и наименование направления подготовки / специальности)
(направленность (профиль) / специализация)

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ №2
по учебному курсу «Производственная практика (практика в ИТ-сфере)»
Вариант ____ (при наличии)
Обучающегося
(И.О. Фамилия)
Группа
Преподаватель
(И.О. Фамилия)
Тольятти 2026

АКТ о прохождении практики
Данным актом подтверждается, что
ОБУЧАЮЩИЙСЯ
(И.О. Фамилия)
НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 40.03.01 Юриспруденция)
ГРУППА

Производственную практику (практику в ИТ-сфере)
ТГУ, кафедра "Прикладная математика и информатика"
(Наименование организации)

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ОЦЕНКА
«отлично»

Тольятти 2026

1. Постановка задачи на практику
В рамках производственной практики по направлению 40.03.01 Юриспруденция реализован проект «CasePredict: система анализа судебных перспектив». Тема связана с цифровой трансформацией юридической деятельности и применением инструментов анализа данных при оценке вероятности исхода судебного спора.
Проблема профессиональной деятельности заключается в необходимости прогнозирования результата дела до подачи иска или выбора процессуальной стратегии. Юрист анализирует судебную практику, сопоставляет фактические обстоятельства и оценивает риски. Данный процесс требует значительных временных затрат и зависит от объема изученных материалов.
Разрабатываемый инструмент представляет собой аналитический веб-сервис поддержки принятия юридических решений. Его назначение состоит в обработке массива судебных дел, выявлении сходных ситуаций и вычислении вероятности положительного исхода на основе статистики аналогичных решений.
Основные понятия предметной области:
Судебное решение как итоговый акт правоприменения по конкретному делу.
Категория спора как тип правовых отношений, лежащих в основе конфликта.
Правовая норма как статья закона, примененная судом при вынесении решения.
Аналогичное дело как судебный процесс со схожими юридически значимыми обстоятельствами.
Вероятностный прогноз как расчетная оценка шансов на удовлетворение требований.
Судебная статистика как совокупность данных о ранее рассмотренных делах.

2. Описание программного продукта и используемых технологий
Программный продукт предназначен для анализа базы судебных решений и расчета вероятности удовлетворения требований по заданным параметрам. Система выполняет фильтрацию дел по категории, статье и региону, рассчитывает долю положительных и частично положительных решений, а также формирует текстовые рекомендации.
Продукт реализован в виде веб-приложения, функционирующего в браузере. Пользователь выбирает параметры текущего дела, при необходимости загружает дополнительную базу решений в формате CSV и получает прогноз в процентном выражении.
Использованные технологии:
Язык программирования Python.
Фреймворк Streamlit для организации интерфейса.
Библиотека Pandas для обработки табличных данных.
Библиотека NumPy для генерации тестовой выборки и расчетов.
Библиотека Plotly для визуализации статистики.
Система управления базами данных SQLite для хранения судебных дел и истории прогнозов.

3. Структура и описание функциональности программного продукта
Структура приложения включает модуль хранения данных, модуль прогнозирования, модуль загрузки пользовательской базы и модуль визуализации статистики.
Фрагмент создания таблицы базы судебных дел отражает организацию структуры хранения информации.
Фрагмент алгоритма фильтрации аналогичных дел показывает отбор судебной практики по заданным критериям.
Фрагмент расчета вероятности положительного исхода.
Фрагмент формирования рекомендации.
Фрагмент визуализации распределения исходов.
Алгоритм работы программы включает этапы выбора критериев, отбора аналогичных дел, статистического анализа, вычисления вероятности, формирования рекомендации и отображения результатов пользователю.

4. Заключение
В ходе прохождения производственной практики разработан цифровой инструмент анализа судебных перспектив.
Созданное программное решение позволяет систематизировать массив судебных данных и использовать их для формирования аргументированной правовой позиции. Прогноз строится на основе фактической статистики рассмотренных дел, что способствует более взвешенной оценке рисков и перспектив обращения в суд.
В процессе выполнения проекта освоены практические навыки работы с юридическими данными, их структурирования и количественного анализа. Получен опыт применения методов обработки информации для решения задач правоприменительной практики.
Достигнута цель создания программного инструмента, повышающего обоснованность оценки судебных перспектив. Разработка демонстрирует возможности интеграции цифровых технологий в юридическую сферу и подтверждает актуальность подготовки специалистов, владеющих как правовыми знаниями, так и навыками работы с аналитическими инструментами.
Таким образом, выполненная работа имеет прикладное значение и может рассматриваться как основа для дальнейшего развития систем интеллектуальной поддержки принятия решений в правовой деятельности.

5. Список использованных источников
1. Python Software Foundation. Python 3. Официальная документация.
2. Python Software Foundation. Python Standard Library. Стандартная библиотека Python.
3. The Pandas Development Team. Pandas Documentation. Официальная документация библиотеки Pandas.
4. NumPy Developers. NumPy Documentation. Официальная документация библиотеки NumPy.
5. Plotly Technologies Inc. Plotly Python Graphing Library Documentation. Официальная документация библиотеки Plotly.
6. Streamlit Inc. Streamlit Documentation. Официальная документация фреймворка Streamlit.
7. SQLite Consortium. SQLite Documentation. Официальная документация системы управления базами данных SQLite.
8. JetBrains s.r.o. PyCharm. Официальная документация среды разработки PyCharm.
9. Python Software Foundation. PEP 8 – Style Guide for Python Code. Руководство по стилю кода Python.
10. Python Software Foundation. Packaging Python Projects. Руководство по структурированию и запуску проектов на Python.