====== Летняя практика 2017 ======

===== Geo2Tag =====

Цель: расширение возможностей использования для LBS-платформы Geo2Tag.

Задачи:

  - Завершение реализации REST интерфейса доступа к карте.
  - Автоматизация тестирования REST интерфейса доступа к карте. 
  - Любые задачи из backlog.

Ожидаемый результат:
  - Набор функций и тестов для платформы [[http://geo2tag.org/|Geo2Tag]].

Навыки и знания:
  - python 2
  - html, css, js
  - MongoDB

==== Stepik ====

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

Задачи:

=== Статистика ===

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

=== Предоставление обратной связи студентам ===

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.

=== Получение информации о коде студента ===

Консольное приложение на языке python, в котором происходит проверка кода студента на выполнение некоторых правил задачи: 
  - наличие определенных функций/методов, инструментов языка.
  - невмешательство в изначальный код, который был дан преподавателем.


=== Проверка на жульничество ===

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

==== Введение в ПИ ====

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

[[http://se.moevm.info/doku.php/start:mse:projects|Список проектов]]


===== Автоматизация проверки лабораторных для курса "Введение в нереляционные БД" =====

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

Задачи:
  - Изучение простых операций в MongoDb.
  - Разработка сценариев автоматизации для проверки лабораторных, связанных с программированием PyMongo.
  - Разработка эталонных и ошибочных решений лабораторных работ.
  - Интеграция наработок в stepik.org.

Требования:
  - Python, Linux
  - MongoDB на самом базовом уровне

Результат: набор автоматически проверяемых заданий для студентов, изучающих работу в MongoDB через Python-интерфейсы. 

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


===== Сервис анализа пулл-реквестов Pullet =====

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

Задачи:
  - Интеграция с веб-сервером Apache;
  - Повышение удобства использования веб-интерфейса.
  - Интеграция сервиса с Github API.
  - Автоматизация установки сервиса и настройки программной среды.

Требования:
  - Python, Flask, JS

Результат: веб-сервис, установленный на кафедральном сервере. 

===== Веб-интерфейс для инструмента версионируемой загрузки курсов на Stepik =====

Цель: создание веб-интерфейса к инструменту командной строки https://github.com/OSLL/stepic_uploader , позволяющего автоматизировать создание уроков и курсов в рамках платформы Stepik. Реализуемые сценарии использования:
  - Создание урока-контрольной по существующему набору вопросов с выбором ответа.
  - Загрузка и выгрузка курса в машиночитаемом виде в систему контроля версий. 

Задачи:
  - Создание пользовательского интерфейса.
  - Подключение авторизации с использованием данных Github и Stepik по протоколу OAuth2.
  - Автоматизация установки сервиса и настройки программной среды.

Требования:
  - Python, Flask, JS

Результат: веб-сервис загрузки и выгрузки для курсов на stepik.org .

===== Система проверки студенческих решений для онлайн-курсов "Основы программирования для Linux / Программирование в ядре Linux" =====

Цель: разработка системы, осуществляющей виртуализированную проверку студенческих решений. 

Задачи:
  - Создание и отладка сценариев проверки отдельных заданий.
  - Маршрутизация HTTP-запросов к системе и горизонтальное масштабирование экземпляров системы.
  - Архитектурное разделение проверяющей системы и сценариев проверки отдельных заданий. 
  - Разработка заданий для изучения инструментов отладки и профилирования (gdb, valgrind, callgrind).

Требования:
  - Основные технологии: Ruby, C.
  - Дополнительно: Vagrant, Docker, Libvirt, проргаммирование ядра Linux, Bash.

Результат: изменения, заинтегрированные в основную ветку репозитория проекта, и развернутые в курсах на Stepik. 


===== Веб-сервис сбора и анализа статистики курса "Основы программирования в Linux" =====

Цель: доработка и реализация новых функций веб-сервиса сбора статистики, использующем данные журнала проверяющей системы курса "Основы программирования в Linux". 

Задачи:
  - Изучение принципов статистического анализа с помощью Python и MongoDb.
  - Полнотекстовый поиск с помощью интерфейсов MongoDb. 
  - Сбор и вычисление статистики курса (самые сложные задачи, скорость решения отдельных задач, наиболее частые ошибки).
  - Оперативная загрузка данных журнала проверяющей системы курса "Основы программирования в Linux".
  - Реализация графического представления статистических показателей.
  - Создание и выгрузка отчетов.

Требования:
  - Python, Django
  - JS библиотеки для построения графиков и диаграмм. 

Результат: веб-сервис, который позволяет вести наблюдение за статистическими показателями прохождения курса и отслеживать появление определенных событий в журнале работы проверяющей системы. 

===== Система автоматической проверки наиболее частых ошибок в формальных текстах =====

Цель: создать веб-сервис анализа формальных текстов (научные статьи, курсовые работы, пояснительные записки, отчеты) на  соответствие критериям, определяемых пользователями сервиса. Критерии представляют собой типичные алгоритмически-верифицируемые ошибки, возникающие при подготовке документов. Примеры критериев:
  - Личные предложения и личные формы глаголов.
  - Отсутствие ссылок или неверные ссылки на элементы списка литературы, изображения, таблицы.
  - Повторы слов в пределах двух предложений.
  - Стоп-слова:
    - жаргонизмы: скачать, пост, либа, тул;
    - личные местоимения. 

Задачи:
  - Разбор и извлечение текста из файлов формата doc(x), ppt(x), odt, pdf.
  - Авторизация пользователей с помощью протокола OAuth2.
  - Хранение пользовательских критериев в стандартизированном виде.
  - Асинхронная проверка выполнения больших наборов критериев. 
  - Создание веб-интерфейса.

Требования:
  - Python, MongoDb
  - Представление о формате XML. 

Результат: 
  - Приложение командной строки для анализа документов на ошибки.
  - Веб-сервис, реализующий интерфейс пользователя к приложению, функции авторизации и хранения критериев.