Уровень 1 — Лёгкий

Задача 1: Доход кофейни за рабочую неделю

Контекст

Кофейня продаёт чашки кофе.
Количество проданных чашек каждый день случайное.

Вводные данные

• Дней: 6
• Продажи в день: 30–80 чашек
• Цена одной чашки: 4.5 €

Задача

1. Сгенерировать количество проданных чашек на каждый день.
2. Сохранить данные в список.
3. Рассчитать:
   • выручку за каждый день
   • общую выручку
   • день с максимальными продажами

Использовать

• random.randint
• список
• цикл for

⸻

Задача 2: Проверка количества возвратов товаров

Контекст

Интернет-магазин фиксирует количество возвратов товаров ежедневно.

Вводные данные

• Дней: 8
• Возвраты в день: 0–7
• Стоимость одного возврата: 20 €

Задача

1. Сгенерировать количество возвратов на каждый день.
2. Сохранить в список.
3. Рассчитать:
   • общее количество возвратов
   • общий убыток
   • среднее количество возвратов в день

Использовать

• список
• random.randint
• sum()

⸻

Уровень 2 — Средний

Задача 3: Распределение рекламного бюджета

Контекст

Компания распределяет рекламный бюджет по каналам.

Вводные данные

Каналы:

channels = [
"Google Ads",
"Facebook",
"Instagram",
"YouTube",
"LinkedIn"
]

Параметры:

• Бюджет на канал: 500–5000 €

Задача

1. Для каждого канала:
   • сгенерировать бюджет
   • сохранить в словарь
2. Рассчитать:
   • общий бюджет
   • канал с максимальным бюджетом
   • канал с минимальным бюджетом

Использовать

• dict
• random.randint
• цикл for

⸻

задача 4: работа службы доставки

контекст

служба доставки получает случайное число заказов.
каждый заказ имеет случайное время доставки.

вводные данные

• заказы в день: 12–25
• время доставки одного заказа: 10–60 минут

задача

1. сгенерировать список времени доставки.
2. рассчитать:
   • общее время доставки
   • среднее время доставки
   • количество заказов дольше 40 минут

использовать

• список
• random.randint
• условие if

⸻

Уровень 3 — Тяжёлый

Задача 5: Анализ продаж по филиалам

Контекст

Компания имеет несколько филиалов.
Каждый филиал делает продажи ежедневно.

Вводные данные

Филиалы:

branches = [
"Berlin",
"Hamburg",
"Munich",
"Cologne"
]

Параметры:

• Дней: 10
• Продажи филиала в день: 1000–7000 €

Структура хранения

{
"Berlin": [список продаж по дням],
...
}

Задача

1. Для каждого филиала:
   • сгенерировать продажи на каждый день
   • сохранить в словарь
2. Рассчитать:
   • общую выручку по каждому филиалу
   • самый прибыльный филиал
   • самый прибыльный день среди всех филиалов
   • среднюю выручку на день

Использовать

• вложенные циклы
• словари
• списки

⸻

Задача 6: Управление складскими заказами

Контекст

Склад принимает и отправляет заказы.
Каждый заказ содержит случайное количество товаров.

Вводные данные

Товары:

items = {
"Phone": 600,
"Tablet": 400,
"Smartwatch": 250,
"Camera": 750,
"Speaker": 150
}

Описание:

• ключ — товар
• значение — цена

Параметры:

• Заказов: 20
• Количество единиц товара в заказе: 1–5

Структура заказа

[
{
"item": "Phone",
"quantity": 3,
"total_price": 1800
}
]

Задача

1. Для каждого заказа:
   • выбрать случайный товар
   • сгенерировать количество
   • рассчитать стоимость заказа
2. Сохранить все заказы в список.
3. Рассчитать:
   • общую выручку
   • самый дорогой заказ
   • сколько заказов по каждому товару
   • средний чек

Использовать

• random.choice
• словари
• списки
• вложенные структуры

⸻

Дополнительные задачи (если нужна ещё нагрузка группе)

Задача 7: Контроль качества продукции

Контекст

На заводе проверяются партии товаров.

Вводные данные

• Партии: 15
• Изделий в партии: 50–120
• Брак в партии: 0–10

Задача

1. Сгенерировать данные по партиям.
2. Сохранить список словарей:

{
"produced": 100,
"defective": 4
}

Рассчитать:

• общий процент брака
• партия с максимальным браком
• средний процент брака

⸻

Задача 8: Симуляция очереди клиентов

Контекст

Банк обслуживает клиентов.
Каждый клиент требует случайное время обслуживания.

Вводные данные

• Клиентов: 30
• Время обслуживания: 3–20 минут

Задача

1. Сгенерировать список времени обслуживания.
2. Рассчитать:
   • общее время работы
   • количество клиентов, обслуженных более 15 минут
   • индекс клиента с самым долгим обслуживанием

⸻

Если нужно ещё

Могу отдельно сгенерировать:

• набор на pandas
• набор на функции
• набор на классы
• набор с файлами (CSV/JSON)
• набор на вероятности (random.random)
• набор на Monte Carlo модели