В процессе изучения языка python было реализовано в жизнь несколько выставочных проектов, которым требовалось написание некоторых программных модулей, для работы определённых устройств. Для каждого из которых создавалось приложения на Linux для взаимодействия с теми или иными датчиками и т.д. Так, одним из наиболее масштабных проектов стал: программа «RC_Monitoring_1.0», которая предназначена для мониторинга параметров воздуха, окружающей среды и радиационного фона в режиме реального времени, с дальнейшим преобразованием регистрируемых сигналов в виде анимированных графиков, представляющих зависимость параметра в единицу времени. Также, программа «Модель распознавания звука беспилотного летательного аппарата Drone_Sound_Detection_1.0», Программа предназначена для регистрации звука беспилотного летательного аппарата. Программа способна обрабатывать аудиоматериал в режиме реального времени и с помощью обученной модели отличать звук дрона от других полученных аудиосообщений и собирать полученную информацию в базу данных с указанием времени и даты обнаружения соответствующей звуковой волны. И менее значительные программы: «DatStat_1.0», «ComDev_Nuclear_Detection_1.0», «Calculation_Fluid_1.0». На все вышеперечисленные программы оформлены заявки на эвм.

Дипломная работа написана на тему "Разработка пылеподавительного состава для углехранилищ". В данной дипломной работе столкнулся с потребность в обработке больших объемов экспериментальных данных по концентрации пыли в каждый момент времени проведения тестирования пылеподавителя с визуализацией изменения ее во времени и нахождение выбросов, для чего и применял алгоритмы, написанные на python. Ссылка на github: https://github.com/zatomaks/Monitoring-with-rasberry-pi5

В ходе реализации последнего проекта познакомился с технологиями машинного обучения и более подробно с обработкой данных, в том числе с предобработкой. Данные навыки и умения хотелось бы в дальнейшем развивать и совершенствовать.