T15.1
Як упакувати студентський проєкт у портфоліо
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Topic W15 · 19.05.2026
Фінальний захист та портфоліо
Фінальна презентація, live-demo, технічні відповіді, handover package, CV/portfolio summary.
Навчальний фокус
Що студент має зрозуміти
T15.2
Що має залишитися після курсу
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
T15.3
Різниця між оцінкою та інженерною цінністю
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Практика
Практична робота
Захист, оцінка, архів репозиторію, рекомендації для портфоліо.
- Підготувати 3 контрольні питання до теми і відповісти на них без LLM-підказок.
- Додати до Git короткий commit note: що змінилось і чому.
- Додати один графік, який показує не лише результат, а й проблему або обмеження моделі.
- Описати один ризик неправильного застосування методу в реальній інженерній задачі.
- Зробити мінімум один ручний розрахунок або sanity check для перевірки чисельної моделі.
Лабораторна
ЛР-15: final demo + handover package.
Очікуваний артефакт: Final report, slides, demo, code archive, portfolio note.
Додаткові матеріали
Final handover: онлайн-база для поглиблення
Ключові ресурси теми
Розгорнути
- Git DocumentationВерсійність, diff, історія технічних рішень.
- GitHub Docs · IssuesBacklog, task tracking, evidence через issues.
- GitHub Docs · ProjectsKanban/roadmap для командної роботи.
- GitHub Actions · Python build and testАвтоматичний запуск тестів для Python-моделей.
- Jupyter BookПеретворення notebook-матеріалів у структурований сайт/звіт.
- Sphinx DocumentationТехнічна документація для Python-проєктів.
- N-iX · Software Engineering ServicesЖиттєвий цикл інженерного продукту.
- N-iX · Robotics ConsultingРобототехніка, тест-стенди, інтеграція.
Практичне застосування
Розгорнути
- Знайти в одному з ресурсів приклад, близький до командного проєкту, і додати коротке посилання в README.
- Порівняти матеріал з власною моделлю: що збігається, а що відрізняється через фізичні припущення.
- Додати один sanity check або один графік, який підтверджує правильність обраного підходу.
- Зафіксувати у weekly status: що було використано, чому саме це джерело, який результат отримано.
Контроль якості та автентичності
Розгорнути
- Git DocumentationКоміти, branches, diff, історія рішень.
- Jupyter DocumentationNotebook як журнал експерименту.
- Matplotlib documentationГрафіки з підписаними осями та легендами.
- Не копіювати готові рішення без пояснення. Кожне посилання має завершитись власним висновком.
- У звіті окремо відмітити: source → застосований фрагмент → власна модифікація → результат.