Прогноз погоды (проект): различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
 
(не показано 9 промежуточных версий 4 участников)
Строка 6: Строка 6:
|course=1
|course=1
|summer=on
|summer=on
|number_of_students=4
|number_of_students=10
|categorize=yes
}}
}}


Строка 14: Строка 13:
Данные, которые они предоставляют порой сильно разнятся (особенно на длинных промежутках времени). Собрав статистику прогнозов и их изменений за какой-то промежуток времени (месяц-два), можно попробовать выявить какие-то закономерности: кто на какой период, в каком регионе лучше предсказывает погоду.
Данные, которые они предоставляют порой сильно разнятся (особенно на длинных промежутках времени). Собрав статистику прогнозов и их изменений за какой-то промежуток времени (месяц-два), можно попробовать выявить какие-то закономерности: кто на какой период, в каком регионе лучше предсказывает погоду.
После чего можно научиться строить свой прогноз (например, для начала, как какое-то среднее взвешенное значение), а также спроектировать наглядный интерфейс, в котором будет видно прогноз чьего авторства в какой степени повлиял на результат.
После чего можно научиться строить свой прогноз (например, для начала, как какое-то среднее взвешенное значение), а также спроектировать наглядный интерфейс, в котором будет видно прогноз чьего авторства в какой степени повлиял на результат.
[http://alt-j.github.io/weather-forecast-demo/ презентация проекта]


=== Чему вы научитесь? ===
=== Чему вы научитесь? ===
Строка 21: Строка 22:


=== Какие начальные требования? ===
=== Какие начальные требования? ===
Навыки разработки web-приложений очень пригодятся, но достаточно будет и большого желания разобрать и научиться.
Наличие и навыки использования UNIX систем (виртуалки будет достаточно).
Крайне желателен опыт работы с БД и знание JS.


=== Какие будут использоваться технологии? ===
=== Какие будут использоваться технологии? ===
Строка 28: Строка 30:
=== Темы вводных занятий ===
=== Темы вводных занятий ===


Уточняются


=== Направления развития ===
=== Направления развития ===
- мобильная версия
* мобильная версия.
- персонализация результатов (возможность оценки разных погодных сервисов/общего прогноза пользователем, с последующим влиянием оценки на результат)
 
* персонализация результатов (возможность оценки разных погодных сервисов/общего прогноза пользователем, с последующим влиянием оценки на результат).


=== Критерии оценки ===
=== Критерии оценки ===
4-5 - написать парсеры для существующих погодных сайтов, создать "самообучающийся" прогноз, который будет строится на основе распарсенных данных
3-4: написать парсеры для существующих погодных сайтов;
6-7 - спроектировать и реализовать интерфейс для этого прогноза
 
8-10 - визуализировать данные прогноза на карте
Первый вариант:
 
5-6: создать "самообучающийся" прогноз, который будет строится на основе распарсенных данных
 
7-9: спроектировать и реализовать интерфейс для просмотра созданного прогноза
 
Второй вариант:
 
5-6: визуализация данных прогноза на карте
 
7-9: расчет и визаулизация карты облачности/осадков
 
Третий вариант:
 
5-6: спроектировать и реализовать интерфейс для просмотра созданного прогноза
 
7-9 - добавление возможности анализировать прогнозы за длительный промежуток времени
 
Конкретный набор функциональности будет планироваться индивидуально, поэтому критерии оценок будут разные.


=== Ориентировочное расписание занятий ===
=== Ориентировочное расписание занятий ===

Текущая версия от 13:15, 28 июля 2017

Ментор Морозов Андрей
Учебный семестр Весна 2016
Учебный курс 1-й курс
Проект можно развивать на летней практике
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 10



Что это за проект?

Существует достаточно много разных прогнозов погоды (gismeteo, yandex, sinoptik, etc). Данные, которые они предоставляют порой сильно разнятся (особенно на длинных промежутках времени). Собрав статистику прогнозов и их изменений за какой-то промежуток времени (месяц-два), можно попробовать выявить какие-то закономерности: кто на какой период, в каком регионе лучше предсказывает погоду. После чего можно научиться строить свой прогноз (например, для начала, как какое-то среднее взвешенное значение), а также спроектировать наглядный интерфейс, в котором будет видно прогноз чьего авторства в какой степени повлиял на результат.

презентация проекта

Чему вы научитесь?

  • Node.js (для написания парсеров, можно заменить на любой другой скриптовый язык), MySQL (любая другая СУБД, лучше реляционная), JS, CSS, HTML.
  • Проектирование пользовательских интерфейсов.

Какие начальные требования?

Наличие и навыки использования UNIX систем (виртуалки будет достаточно). Крайне желателен опыт работы с БД и знание JS.

Какие будут использоваться технологии?

Обсуждаемо.

Темы вводных занятий

Уточняются

Направления развития

  • мобильная версия.
  • персонализация результатов (возможность оценки разных погодных сервисов/общего прогноза пользователем, с последующим влиянием оценки на результат).

Критерии оценки

3-4: написать парсеры для существующих погодных сайтов;

Первый вариант:

5-6: создать "самообучающийся" прогноз, который будет строится на основе распарсенных данных

7-9: спроектировать и реализовать интерфейс для просмотра созданного прогноза

Второй вариант:

5-6: визуализация данных прогноза на карте

7-9: расчет и визаулизация карты облачности/осадков

Третий вариант:

5-6: спроектировать и реализовать интерфейс для просмотра созданного прогноза

7-9 - добавление возможности анализировать прогнозы за длительный промежуток времени

Конкретный набор функциональности будет планироваться индивидуально, поэтому критерии оценок будут разные.

Ориентировочное расписание занятий

ПН-СР 10:00-12:00 или 18:00-21:00

СБ 10:00-11:00

ЧТ, ПТ недоступен