Цель: добавить функционал для LBS-платформы Geo2Tag.

Задачи:

1. Закончить реализацию REST интерфейса доступа к карте и написать для него тесты.
2. Добавить в логи платформы тип запроса (CRUD).
3. Любые задачи из backlog.

Ожидаемый результат:

1. Набор функций и тестов для платформы Geo2Tag

Навыки и знания:

1. python 2
2. html, css, js
3. MongoDB

Цель: автоматизация проверки задач преподавателя практики по курсу “Программирование” на образовательной платформе Stepik.

Задачи:

Консольное приложение на языке python, в котором на основе .csv файла с результатами прохождения модуля / курса студентов строится статистика Пример статистики

Консольное приложение на языке python, в котором на основе решения студента, функции-генератора тестовых данных, функции решения и проверки получаем место ошибки в коде студента.

Консольное приложение на языке python, в котором происходит проверка кода студента на выполнение некоторых правил задачи:

1. наличие определенных функций.
2. невмешательство в изначальный код, который был дан преподавателем.
3. использование неких определенных методов/инструментов языка.

Консольное приложение на языке python, в которое позволяет получить сводную таблицу о тех, кто жульничает.

Цель: рефакторинг и завершение проектов студентов, которое участвовали в курсе “Введение в ПИ” осенью 16го года.

Список проектов

Цель: разработка системы автоматической проверки лабораторных работ для курса “Введение в нереляционные БД”.

Задачи:

1. Изучение простых операций в MongoDb;
2. Разработка скриптов автоматизации для проверки лабораторных, связанных с программированием Python+Mongo;
3. Разработка эталонных и ошибочных решений;
4. Интеграция наработок в stepic.org;

Требование:

1. Python, Linux
2. MongoDB на самом базовом уровне

Результат: набор автоматически проверяемых заданий для изучающих связки Python + MongoDB.

https://bitbucket.org/mark_zaslavskiy/nosql_inroduction/overview http://se.moevm.info/doku.php/staff:courses:no_sql_introduction

Цель: доработка и внедрение сервиса (https://github.com/moevm/rePullet) на кафедре.

Задачи:

1. интеграция с Apache
2. доработка UI
3. интеграция с Github
4. автоматизация развертывания

Требования:

1. Python, Flask, JS

Результат: веб-сервис, развернутый на кафедральном сервере.

Цель: создание веб-интерфейса к утилите командной строки https://github.com/OSLL/stepic_uploader , позволяющего автоматизировать создание уроков/курсов:

1. по существующему набору тестов с ответами создать урок-контрольную
2. импорт/экспорт курса в систему контроля версий

Задачи:

1. создание UI
2. авторизация в Github/Stepik через OAuth2
3. автоматизация развертывания

Требования:

1. Python, Flask, JS

Результат: веб-сервис для импорта/экспорта курсов на stepik.org .

Цель: доработка бакенда, осуществляющих виртуализированную проверку студенческих решений.

Задачи:

1. создание и отладка проверящих скриптов для отдельных заданий
2. проксирование HTTP запросов и горизонтальное масштабирование системы
3. разделение проверяющей системы и заданий
4. разработка задач для изучения инструментов отладки и профилирования (gdb, valgrind, callgrind …)

Требования:

1. Ruby, C
2. большим плюсом будет знание следующих технологий: Vagrant, Docker, Libvirt, Kernel programming, Bash

Результат: изменения, заинтегрированные в основную ветку и развернутые в курсах на Stepic.

Цель: доработка и расширение функционала статистического фронтенда

Задачи:

1. изучение принципов статистического анализа в связке Python+Mongo
2. полнотекстовый поиск силами mongo
3. сбор и вычисление статистики курса (самые проблемные задачи/как быстро и часто решают и тд)
4. динамическая подгрузка лога
5. адаптивная и отзывчивая графика
6. генерация/экспорт отчетов

Требования:

1. Python, Django
2. JS библиотеки для визуализации графики

Результат: веб-сервис, который позволяет вести мониторинг статистики прохождения курса и отслеживать определенные события в логе.

Вводная часть: Разработать веб-сервис, который проводит анализ текста научной статьи/студенческого отчета с помощью систем полнотекстового поиска для проверки критериев. Критерии включают самые типичные (но при этом машинно-проверяемые) ошибки при подготовке данных документов, например:

1. личные предложения и личные формы глаголов
2. отсутствие ссылок или битые ссылки на элементы списка литературы/рисунки/таблицы
3. повторы слов в пределах двух предложений
4. стоп-слова:
   1. жаргонизмы: скачать, пост, либа, тул
   2. личные местоимения
   3. там, тут, здесь

Задачи:

1. парсинг docx/ppt/pdf
2. полнотекстовый поиск
3. проверка выполнения больших наборов стандартизированных правил для текста на естественном языке