На кафедре статистики и кибернетики прошла защита проектов по программе «Стартап как диплом»

Студенты бакалавриата и магистратуры направления подготовки «Информационные системы и технологии» успешно защитили выпускные квалификационные работы в формате «Стартап как диплом», в том числе и на английском языке.

22 Июнь / 2022

Тематика исследований студентов была связана с интеллектуальным анализом (Data Mining) и работой с большими данными (Big Data) в сельском хозяйстве, применением методов  Advanced Analytics, Machine Learning, Business Intelligence и др. технологий, на развитие которых направлен приоритетный Национальный проект «Цифровая экономика» и ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство». Все представленные разработки прошли апробацию, что подтверждают справки о внедрении в производство от стратегических партнеров кафедры статистики и кибернетики.

Выпускником магистратуры Невзоровым А.С. представлен проект на тему «Разработка мобильного приложения для сканирования молочной продукции», подготовленный под руководством доцента Романцевой Ю.Н. Результатом разработки является сканер молочной продукции, помогающий потребителю сделать выбор, основываясь на ее рейтинге и качественных характеристиках, а производителям и продавцам получать сведения о потребительских предпочтениях, что упрощает разработку маркетинговой стратегии предприятия.

Проект магистранта Титова А.Д. «Разработка модуля информационной системы распознавания лиц» был подготовлен под научным руководством доцента Харитоновой А.Е., он направлен на автоматизацию процесса идентификации личности по видеоизображению, может получить широкое применение как в образовательной деятельности при приеме экзаменов в онлайн-формате, так и в перспективе может быть внедрен в систему контроля и управления доступом любого предприятия.

 «Разработка информационной системы для классификации клиентских заявок от пользователей платформы (PaaS) с применением машинного обучения», выполненная  в рамках магистерской диссертации Фединым Д.А. (руководитель – доцент  Демичев В.В.), позволяет упростить работу с клиентами организации-поставщика и повысить ее качество.

Проект на тему «Методика использования технологии Data Mining для анализа годовой ведомственной отчетности сельскохозяйственных организаций» был подготовлен студентом бакалавриата Шестаковым И.А. под руководством доцента Уколовой А.В. и направлен на автоматизацию расчета относительных показателей деятельности  предприятий и процессов  корреляционно-регрессионного и кластерного анализа. Апробация проведена на совокупности, превышающей 8000 предприятий.

Выпускница бакалавриата Витковская А. М. представила проект на тему «Автоматизация анализа данных ведомственной отчетности сельскохозяйственных организаций», подготовленный под руководством доцента Уколовой А.В. и ассистента Быкова Д.В., результатом которого является информационная система, разработанная для автоматизации применения статистических методов, в том числе многомерных. Разработка позволяет в отличие от существующих пакетов прикладных статистических программ осуществлять кластеризацию единиц с получением сводных данных по выделенным типам, что расширяет аналитические возможности данного метода, упрощает расчет количественных и качественных характеристик кластеров. Информационная система может использоваться органами статистики и аналитическими подразделениями министерств и ведомств.

Студентка бакалавриата Осипова М.А. доложила результаты своего исследования и ответила на вопросы комиссии на английском языке. Проект на тему «Автоматизация статистического анализа производства  ячменя в разрезе регионов Российской Федерации» был подготовлен под руководством Кагировой М.В., его результатом является приложение, позволяющее устанавливать и описывать причинно-следственные связи на основе корреляционно-регрессионного анализа, выделять группы регионов по уровню развития производства ячменя, что может быть информационным основанием для осуществления дифференцированной политики в поддержке развития зернового подкомплекса АПК. Продукт, разрабатываемый в рамках проекта, может быть использован органами статистики разных уровней и аналитическими лабораториями государственных и коммерческих учреждений, частными исследователями.