В наших образовательных проектах используется проектный подход. Студенты Технопарка, Техносферы, Техноатома, Технотрека и других совместных с вузами образовательных программ под конец обучения объединяются в команды, работают над проектами и представляют жюри финальные работы. 7 декабря 2020 года прошла защита таких работ в онлайн-формате, по итогам голосования лучшими признали 4 проекта.
Recycle Points — интерактивная карта пунктов приёма вторсырья (Технопарк)
Проект подготовлен в сотрудничестве с GreenPeace.
У нас в стране нет единой упорядоченной системы экологичной утилизации отходов. В том числе поэтому одним из самых популярных проектов GreenPeace в России является онлайн-карта с пунктами сбора вторсырья. Но её функциональность устарела и нуждалась в доработке, чтобы достичь главной цели — помочь быстро находить ближайшие пункты, принимающие вторсырьё.
Команда студентов Технопарка проанализировала сервис, пообщалась с куратором от GreenPeace и подготовила собственное решение. В итоге получилось веб-приложение с картой пунктов для сбора отходов на переработку, которая загружается быстрее аналогичной на сайте.
Сервис позволяет настроить карту под себя и отфильтровать пункты по категориям, например, выбрать только пластик или стекло. При нажатии на каждый из пунктов можно посмотреть его адрес, фотографию, часы работы, ознакомиться с комментариями и добавить точку в избранное, чтобы не тратить время на поиск в будущем.
Карта интерактивна и может пополняться как модераторами, так и остальными пользователями. Любой человек может добавить новый пункт утилизации: необходимо задать имя и адрес, указать возможные категории мусора для сдачи и предложить описание. Заявка отправляется на премодерацию, информация проверяется и добавляется на сайт. За корректностью информации и активностью пользователей следят модераторы. Они могут редактировать информацию о каждом из пунктов, проверять заявки, рассматривать жалобы и комментарии. Обработанные обращения меняют цвет, рядом с ними отображается статус. Политика сервиса предполагает включение пользователей в работу над картой, и по своему усмотрению модератор может делиться правом модерации с любым пользователем.
Для фронтенд-разработки команда использовала библиотеки React, MobX и PWA. Бэкенд написан на Go. В качестве базы данных выбрали PostgreSQL вместе с PostGis. Сервис базируется на карте Mapbox из-за наличия у них спецификации MVT, с помощью которой сделали кластеризацию на сервере и ускорили поиск.
На сегодняшний день приложение содержит информацию о более чем 8000 точек раздельного сбора мусора, и данные регулярно обновляются. Команда планирует продолжить работу, создать открытый API, усовершенствовать административную панель для модераторов, настроить статистику и аналитику, усилить интерактивность и добавить геймификацию.
Команда: Дмитрий Андронов, Дарья Ефимова, Нозимжон Юнусов.
Видео с защитой проекта.
Приложение для Ответов Mail.ru во ВКонтакте (Технопарк)
Зачастую пользователи ищут ответы на свои вопросы в сети, в том числе через сервис Ответы Mail.ru. И команда выпускников решила создать продукт для привлечения новых пользователей сервиса. Для этого они интегрировали его в приложение во ВКонтакте. Так пользователи могут оставаться в привычном интерфейсе и одновременно использовать Ответы Mail.ru.
Для входа в приложение нужен аккаунт на Mail.ru. В начале пользователь выбирает интересующие категории, а приложение отображает ленту с потенциально интересными вопросами и ответами на них. Каждый из ответов можно развернуть и прокомментировать. Пользователям приложения, как и всем остальным, доступны опросы и видны рейтинги отвечающих.
Пользователи могут задавать и свои вопросы. Выбирать категорию вручную для этого не придется, сервис подберет нужную автоматически. Заданные вопросы, ответы, комментарии и другие события сохраняются в личном профиле. Там же можно отредактировать список интересующих категорий и просмотреть уведомления, увидеть новые ответы на свои вопросы и комментарии.
Бэкенд для разработки предоставил сам сервис Ответы Mail.ru, а фронтенд подготовлен студенческой командой. Все компоненты разрабатывались специально под продукт. Для платформы vkminiapp был выбран фреймворк React. Код писался на Typescript и SCSS, для управления состоянием приложения использовали библиотеку mobX.
Команда: Святослав Кряжев, Юлия Плаксина, Сергей Шепелев.
Видео с защитой проекта.
Petmate — приложение для поиска домашних животных в приютах (Технопарк)
Если человек хочет взять животное из приюта, ему приходится просматривать каждое место отдельно, писать множество писем, созваниваться и запоминать, какой зверь приглянулся, где это было и чем завершилось общение. Команда Petmate решила упростить поиск и переговоры с приютами.
Студенты разработали приложение-агрегатор, которое собирает данные приютов с их веб-страниц и из социальных сетей. Приюты получают доступ к личному кабинету, их сотрудники могут редактировать галереи, настраивать фильтры по имени, породе, статусу и тегам. Уведомления о запросах пользователей приюты получают на почту и через форму обратной связи на сайтах. Если будущий хозяин выбран, животное «бронируется» и исчезает из выдачи. Пользователь в приложении видит галерею животных, может посмотреть информацию о каждом, свайпнуть влево-вправо или лайком добавить в избранное.
Поиск в приложении оснащён фильтрами и использует геотеги для создания более точной выборки. Геотег приюта генерируется автоматически при введении адреса. А местоположение пользователей может задаваться автоматически или вручную. Выбранные пользователем анкеты животных собираются в галерею, после чего можно списаться с приютом для одобрения, уточнения деталей и прочих договоренностей.
Основное хранилище приложения — на основе PostgreSQL. В бэкенде использовали Django и Celery, фронтенд разработали с помощью React, MobX и styled-component. Геолокацию и рассылку почтовых уведомлений настроили с помощью «Mail.ru для бизнеса» и Yandex Map API.
Планируется доработка продукта и интеграция с крупными сервисами, например, с «Юлой» или «ВКонтактом».
Команда: Артем Бакулев, Елизавета Прохорова, Анастасия Сушина.
Видео с защиты проекта.
Ecosmetica — приложение для оценки безопасности состава косметики (Технотрек)
При покупке косметического средства сложно оценить потенциальную пользу или вред его ингредиентов. Научные, латинизированные и экзотические названия не подскажут обычному покупателю, содержит ли продукт вещества, опасные для потребителя или окружающей среды. Приходится самостоятельно искать информацию о каждом элементе или спрашивать консультанта. Согласно проведенному командой опросу, 51 % пользователей обращают внимание на состав продукта и хотели бы понимать, из чего на самом деле состоит косметика.
Студенты Технотрека предложили приложение Ecosmetica, которое позволяет отсканировать штрих-код и узнать о составе косметики и безопасности продукта. Если продукт не опознается по штрих-коду, можно сфотографировать описание состава и загрузить продукт в базу данных. Сервис автоматически распознает ингредиенты и даст оценку.
Оценка выставляется по шкале от 1 до 10 и зависит от натуральности и безопасности. «Грязные» ингредиенты имеют больший вес и снижают рейтинг косметического средства. Сведения о безопасности ингредиентов берутся с открытых экспертных сайтов. В декабре 2020 года база данных Ecosmetica насчитывала более 300 000 продуктов и хранила информацию о более чем 5000 ингредиентов.
Пользоваться приложением, читать про ингредиенты и оставлять отзывы можно с регистрацией или без. Авторизация позволяет сохранять историю поиска, легко находить запрошенные ранее товары и формировать список понравившихся средств через избранное.
Для распознавания текста в описании состава команда использовала Google Cloud Vision. Фронтенд создан на React Native. API, бизнес-логика и доступ к базе данных работают на Django, что позволяет быстро обрабатывать текстовую и визуальную информацию и оперативно выдавать данные.
Команда: Евгений Вихрев, Мария Керечанина, Татьяна Мельникова.
Видео с защиты проекта.
Почитать о других учебных проектах наших студентов можно по ссылкам:
- CRM, мессенджер и штрихкоды
- Экватор в Технопарке
- Выпускники семестрового курса «Разработка приложений на iOS»
- Выпускники семестрового курса «Разработка приложений на Android»
- Генератор жанровых постеров для фильмов и перенос стиля картинки — проекты студентов курса «Нейронные сети»
- Лучшие выпускные работы весеннего семестра Технопроектов
