Курсовая работа на тему "Высокоуровневые методы программирования - Разработка программного продукта для решения прикладных задач | Витте [ID 58193]"

Курсовая работа на тему: Разработка программного продукта для решения прикладных задач
Направление подготовки: Бизнес информатика
По дисциплине: Высокоуровневые методы программирования
Работа была сдана на 4-ку.
На момент публикации готовой работы- оригинальность составляет 50% по версии антиплагиат.ру. Так же прилагаю заявление на выбор темы.

Описание работы

МОСКОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ С.Ю. ВИТТЕ

КУРСОВАЯ РАБОТА
По дисциплине: Высокоуровневые методы программирования
По теме: Разработка программного продукта для решения прикладных задач

2024

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1 АНАЛИЗ ЗАДАНИЙ КУРСОВОЙ РАБОТЫ 5
1.1 Исходные данные к заданиям курсовой работы 5
1.2 Анализ методических указаний, входных и выходных данных к заданиям курсовой работы 10
1.3 Выбор и обоснование необходимых библиотек и среды разработки 11
Выводы по 1 главе 12
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ 13
2.1 Работа с наборами данных 13
2.2 Разработка экспертной системы……………………………………..14
2.4 Разработка логико-аналитической системы………………………...15
Выводы по 2 главе 16
3 РАЗРАБОТКА ТРЕБОВАНИЙ К ТЕХНИЧЕСКИМ СРЕДСТВАМ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ 17
ВЫВОДЫ 19
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 21
ПРИЛОЖЕНИЕ А – ЗАДАНИЕ №1 22
ПРИЛОЖЕНИЕ Б – ЗАДАНИЕ №2 23
ПРИЛОЖЕНИЕ В – ЗАДАНИЕ №3 29
ПРИЛОЖЕНИЕ Г – ЗАДАНИЕ №4 33

ВВЕДЕНИЕ
Python – высокоуровневый интерпретируемый язык программирования общего назначения, известный своей читаемостью и лаконичным синтаксисом, который часто описывается как «почти псевдокод». Его философия дизайна подчёркивает читаемость кода с использованием значимого отступа, а не фигурных скобок или ключевых слов для обозначения блоков кода. Это делает его относительно лёгким для изучения и освоения, особенно для новичков в программировании.
Python поддерживает множество парадигм программирования, включая процедурное, объектно-ориентированное и функциональное программирование, предоставляя разработчикам гибкость в выборе наиболее подходящего подхода для решения конкретной задачи. Его стандартная библиотека обширна и включает в себя модули для работы с сетью, файлами, базами данных, регулярными выражениями и многими другими областями.
Благодаря этому, Python часто используется для быстрой разработки прототипов и решения разнообразных задач, от веб-разработки и анализа данных до машинного обучения и автоматизации. Интерпретируемая природа Python означает, что код выполняется построчно, без предварительной компиляции в машинный код, что упрощает отладку и тестирование.
Однако это также может привести к несколько меньшей скорости выполнения по сравнению с компилируемыми языками, хотя современные оптимизирующие интерпретаторы и технологии, такие как PyPy, значительно сокращают этот разрыв. Большое и активное сообщество разработчиков Python обеспечивает постоянную поддержку, множество библиотек сторонних производителей (например, NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch) и обширную документацию, что делает его мощным и универсальным инструментом для решения самых разных задач в программировании. Его кроссплатформенность позволяет запускать код Python на различных операционных системах без существенных изменений. В целом, Python является одним из самых популярных и востребованных языков программирования в мире, благодаря своей простоте, универсальности и мощному экосистеме библиотек.
Объектом исследования является разработка приложений.
Предметом исследования является разработка приложений на языке питон. Целью данной работы, является решение прикладных задач.
Для реализации поставленных целей в работе решается ряд задач:
- привести исходные данные к заданиям курсовой работы;
- провести анализ методических указаний, входных и выходных данных к заданиям курсовой работы;
- осуществить выбор и обоснование необходимых библиотек и среды разработки;
- провести работу с наборами данных;
- осуществить разработку экспертной системы;
- осуществить разработку аналитической системы;
- осуществить разработку логико-аналитической системы.
Структурно работа состоит из трех глав, введения, заключения, списка использованных источников. 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бакетт, Крис Dart в действии / Крис Бакетт. - М.: ДМК Пресс, 2020. - 886 c.
2. Головатый, А. Django. Подробное руководство / А. Головатый. - М.: Символ-плюс, 2020. - 429 c.
3. Кристиансен, Том Программирование на Perl / Том Кристиансен и др. - М.: Символ-плюс, 2022. - 710 c.
4. Лутц, М. Программирование на Python. Том 2 / М. Лутц. - М.: Символ-плюс, 2021. - 270 c.
5. Любанович, Билл Простой Python. Современный стиль программирования / Билл Любанович. - М.: Питер, 2022. - 480 c.
6. Марк, Лутц Программирование на Python. Том 1 / Лутц Марк. - М.: Символ-плюс, 2020. - 878 c.
7. Прохоренок, Николай Python 3 и PyQt. Разработка приложений / Николай Прохоренок. - М.: БХВ-Петербург, 2020. - 704 c.
8. Сошников, Дмитрий Функциональное программирование на Python / Дмитрий Сошников. - М.: ДМК Пресс, 2021. - 752 c.
9. Уэсли, Дж. Чан Python. Создание приложений / Уэсли Дж. Чан. - М.: Вильямс, 2020. - 816 c.
10. Форсье, Джефф Django. Разработка веб-приложений на Python / Джефф Форсье , Пол Биссекс , Уэсли Чан. - М.: Символ-плюс, 2020. - 456 c.