ВКР на тему: «Создание библиотеки для выявления предикторов риска негативных событий»

Как написать ВКР на тему: «Создание библиотеки для выявления предикторов риска негативных событий»

Полная структура ВКР: от введения до приложений

Нужна работа по этой теме?

Получите консультацию за 10 минут! Мы знаем все стандарты Синергия.

Telegram: @Diplomit
Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru

Заказать ВКР онлайн

С чего начать написание ВКР по теме «Создание библиотеки для выявления предикторов риска негативных событий»?

Создание библиотеки для выявления предикторов риска негативных событий — актуальная тема для студентов специальности 09.03.02 «Информационные системы и технологии» в вузе Синергия. Такие работы требуют знаний в области машинного обучения, статистического анализа, feature engineering и разработки программных библиотек для прогнозной аналитики.

По нашему опыту, основные сложности возникают при выборе алгоритмов для выявления предикторов (feature importance, SHAP, LIME), обеспечении интерпретируемости моделей и обосновании практической применимости разработанной библиотеки. В этой статье вы получите пошаговый план, адаптированные примеры для темы прогнозирования рисков в ООО «РискАналитика», шаблоны формулировок и реалистичную оценку трудоёмкости — от 150 до 200 часов качественной работы.

Подробнее о требованиях ГОСТ 7.32 к оформлению отчётов читайте в нашей статье «Оформление ВКР по ГОСТ».

Как правильно согласовать тему и избежать отказов

Этап утверждения темы с научным руководителем критически важен для работ по прогнозной аналитике. Для темы разработки библиотеки выявления предикторов риска важно заранее подготовить:

• Обоснование актуальности: рост потребности в риск-менеджменте, ограничения существующих решений, необходимость автоматизации выявления факторов риска;
• Конкретизацию предметной области: уточните тип рисков (финансовые, операционные, киберриски, медицинские), методы анализа (статистические, ML);
• Предварительный анализ инструментов: обзор scikit-learn, SHAP, Eli5, возможности кастомной разработки.

Типичные ошибки: слишком общая формулировка без указания конкретных методов выявления предикторов или отсутствие валидации результатов.

Пример диалога с руководителем:
Студент: «Я предлагаю разработать библиотеку для выявления предикторов риска».
Руководитель: «Хорошо, но уточните в теме конкретные методы feature importance и предусмотрите модуль интерпретации результатов».

Стандартная структура ВКР в Синергия по специальности Информационные системы и технологии: пошаговый разбор

Введение

Объём: 3-5 страниц

Цель раздела: Обосновать актуальность разработки библиотеки прогнозирования рисков, сформулировать цель, задачи, объект, предмет и методы исследования.

Пошаговая инструкция:

1. Начните с анализа проблем ручного выявления факторов риска: субъективность, длительность анализа, ошибки в интерпретации.
2. Сформулируйте цель: «Создание библиотеки для выявления предикторов риска негативных событий с целью автоматизации риск-анализа и повышения точности прогнозов».
3. Определите задачи: анализ методов feature importance, проектирование архитектуры библиотеки, реализация алгоритмов, валидация результатов, оценка эффективности.
4. Укажите объект (процессы выявления предикторов риска) и предмет (методы и средства автоматизированного анализа факторов риска).
5. Перечислите методы: машинное обучение, статистический анализ, объектно-ориентированное программирование, экономический анализ.

Конкретный пример для темы:
Актуальность: «70% решений в риск-менеджменте принимаются на основе интуиции. Автоматизированные системы повышают точность выявления предикторов на 40% и сокращают время анализа в 10 раз».

Типичные сложности и временные затраты:

• Ошибка 1: Формулировка цели без указания конкретных метрик (точность прогноза, время анализа, количество выявленных предикторов).
• Ошибка 2: Отсутствие количественных показателей актуальности (статистика ошибок прогнозирования, время анализа).
• Ориентировочное время: 15-20 часов.

Глава 1. Аналитический обзор предметной области и существующих решений

1.1. Характеристика объекта исследования: ООО «РискАналитика»

Цель раздела: Описать деятельность организации, процессы риск-анализа и обосновать необходимость разработки библиотеки.

Пошаговая инструкция:

1. Представьте организационную структуру и роли участников (аналитик рисков, дата-сайентист, руководитель, клиент).
2. Опишите существующие процессы: ручной анализ данных, использование разрозненных скриптов, отсутствие единого стандарта.
3. Выявите «узкие места»: длительность выявления предикторов, сложность интерпретации, проблемы воспроизводимости.
4. Сформулируйте требования к библиотеке: точность ≥ 90%, время анализа ≤ 5 минут, поддержка 10+ методов feature importance.

Конкретный пример:
Таблица 1. Сравнение ручного и автоматизированного анализа предикторов:

1.2. Обзор методов и инструментов выявления предикторов риска

Цель раздела: Провести сравнительный анализ методов feature importance и существующих программных решений.

Пошаговая инструкция:

1. Классифицируйте методы: статистические (корреляция, chi-square), модельные (feature_importance, coefficients), пост-хок (SHAP, LIME).
2. Сравните инструменты: scikit-learn (базовый), SHAP (интерпретация), Eli5 (визуализация), кастомная разработка.
3. Обоснуйте выбор: например, кастомная разработка позволяет объединить лучшие методы в едином интерфейсе.

Конкретный пример:
«Для ООО «РискАналитика» рассмотрены три варианта: scikit-learn (гибкий, но требует кода), SHAP (мощный, но медленный), кастомная библиотека (оптимальная настройка под внутренние задачи). Выбор сделан в пользу кастомной разработки».

Типичные сложности и временные затраты:

• Ошибка 1: Поверхностный обзор методов без сравнения по конкретным метрикам (точность, скорость, интерпретируемость).
• Ошибка 2: Отсутствие учёта требований к объяснимости моделей (XAI).
• Ориентировочное время: 30-40 часов.

Рекомендуется использовать схемы алгоритмов feature importance и сравнительные таблицы методов для наглядности.

Глава 2. Создание библиотеки для выявления предикторов риска негативных событий

2.1. Требования к библиотеке

Цель раздела: Сформулировать функциональные и нефункциональные требования в соответствии с ГОСТ 34.602-89.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите функциональные требования: загрузка данных, выбор метода анализа, расчет importance, визуализация, экспорт отчёта.
2. Укажите нефункциональные требования: точность ≥ 90%, время расчета ≤ 5 минут, поддержка pandas DataFrame.
3. Представьте требования в виде таблицы или спецификации с приоритизацией.

2.2. Архитектура и программная реализация библиотеки

Цель раздела: Разработать архитектуру библиотеки и реализовать ключевые модули анализа предикторов.

Пошаговая инструкция:

1. Спроектируйте структуру модулей: data_loader, feature_importance, shap_analyzer, visualizer, report_generator.
2. Разработайте классы для методов анализа: CorrelationAnalyzer, ModelImportance, SHAPAnalyzer с единым интерфейсом.
3. Опишите выбор технологического стека: Python 3.9+, numpy, pandas, scikit-learn, shap для вычислений.

Конкретный пример:
Фрагмент кода библиотеки анализа предикторов:

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Union, List, Dict, Optional, Tuple
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif, f_classif
import shap
import warnings
class BasePredictorAnalyzer(ABC):
    """Абстрактный базовый класс для анализаторов предикторов"""
    def __init__(self, target_column: str):
        self.target_column = target_column
        self.feature_importance_ = None
        self.is_analyzed_ = False
    @abstractmethod
    def analyze(self,  pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        """Анализ важности признаков"""
        pass
    def get_top_features(self,  int = 10) -> pd.DataFrame:
        """Получение топ-N наиболее важных признаков"""
        if not self.is_analyzed_:
            raise ValueError("Сначала вызовите analyze()")
        return self.feature_importance_.head(n)
    def plot_importance(self,  int = 20):
        """Визуализация важности признаков"""
        import matplotlib.pyplot as plt
        top_features = self.get_top_features(n)
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.barh(range(len(top_features)), top_features['importance'])
        plt.yticks(range(len(top_features)), top_features['feature'])
        plt.xlabel('Importance Score')
        plt.title('Feature Importance')
        plt.gca().invert_yaxis()
        plt.tight_layout()
        plt.show()
class CorrelationAnalyzer(BasePredictorAnalyzer):
    """Анализ предикторов на основе корреляции"""
    def analyze(self,  pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        # Расчет корреляции с целевой переменной
        correlations = []
        for column in data.columns:
            if column != self.target_column:
                if np.issubdtype(data[column].dtype, np.number):
                    corr = data[column].corr(data[self.target_column])
                    correlations.append({
                        'feature': column,
                        'importance': abs(corr),
                        'correlation': corr,
                        'method': 'correlation'
                    })
        self.feature_importance_ = pd.DataFrame(correlations)
        self.feature_importance_ = self.feature_importance_.sort_values(
            'importance', ascending=False
        ).reset_index(drop=True)
        self.is_analyzed_ = True
        return self.feature_importance_
class ModelImportanceAnalyzer(BasePredictorAnalyzer):
    """Анализ предикторов на основе важности признаков модели"""
    def __init__(self, target_column: str, model_type: str = 'random_forest'):
        super().__init__(target_column)
        self.model_type = model_type
        self.model = None
    def analyze(self,  pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        # Подготовка данных
        X = data.drop(columns=[self.target_column])
        y = data[self.target_column]
        # Выбор модели
        if self.model_type == 'random_forest':
            self.model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
        elif self.model_type == 'gradient_boosting':
            self.model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
        elif self.model_type == 'logistic_regression':
            self.model = LogisticRegression(random_state=42, max_iter=1000)
        else:
            raise ValueError(f"Неподдерживаемый тип модели: {self.model_type}")
        # Обучение модели
        self.model.fit(X, y)
        # Извлечение важности признаков
        if hasattr(self.model, 'feature_importances_'):
            importances = self.model.feature_importances_
        elif hasattr(self.model, 'coef_'):
            importances = np.abs(self.model.coef_[0])
        else:
            raise ValueError("Модель не поддерживает извлечение важности признаков")
        # Создание DataFrame с результатами
        self.feature_importance_ = pd.DataFrame({
            'feature': X.columns,
            'importance': importances,
            'method': self.model_type
        })
        self.feature_importance_ = self.feature_importance_.sort_values(
            'importance', ascending=False
        ).reset_index(drop=True)
        self.is_analyzed_ = True
        return self.feature_importance_
class SHAPAnalyzer(BasePredictorAnalyzer):
    """Анализ предикторов с использованием SHAP значений"""
    def __init__(self, target_column: str, model_type: str = 'random_forest'):
        super().__init__(target_column)
        self.model_type = model_type
        self.model = None
        self.explainer = None
    def analyze(self,  pd.DataFrame, sample_size: int = 1000) -> pd.DataFrame:
        # Подготовка данных
        X = data.drop(columns=[self.target_column])
        y = data[self.target_column]
        # Выборка для ускорения расчета SHAP
        if len(X) > sample_size:
            X_sample = X.sample(n=sample_size, random_state=42)
            y_sample = y.loc[X_sample.index]
        else:
            X_sample = X
            y_sample = y
        # Обучение модели
        if self.model_type == 'random_forest':
            self.model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
        elif self.model_type == 'gradient_boosting':
            self.model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
        self.model.fit(X_sample, y_sample)
        # Создание SHAP explainer
        self.explainer = shap.TreeExplainer(self.model)
        shap_values = self.explainer.shap_values(X_sample)
        # Расчет средней абсолютной SHAP ценности для каждого признака
        if isinstance(shap_values, list):
            # Для многоклассовой классификации
            shap_importance = np.mean(np.abs(shap_values[0]), axis=0)
        else:
            shap_importance = np.mean(np.abs(shap_values), axis=0)
        # Создание DataFrame с результатами
        self.feature_importance_ = pd.DataFrame({
            'feature': X.columns,
            'importance': shap_importance,
            'method': 'shap'
        })
        self.feature_importance_ = self.feature_importance_.sort_values(
            'importance', ascending=False
        ).reset_index(drop=True)
        self.is_analyzed_ = True
        return self.feature_importance_
class RiskPredictorLibrary:
    """Основной класс библиотеки анализа предикторов риска"""
    def __init__(self, target_column: str):
        self.target_column = target_column
        self.analyzers = {
            'correlation': CorrelationAnalyzer,
            'random_forest': lambda tc: ModelImportanceAnalyzer(tc, 'random_forest'),
            'gradient_boosting': lambda tc: ModelImportanceAnalyzer(tc, 'gradient_boosting'),
            'logistic_regression': lambda tc: ModelImportanceAnalyzer(tc, 'logistic_regression'),
            'shap': lambda tc: SHAPAnalyzer(tc, 'random_forest')
        }
        self.results = {}
    def analyze(self,  pd.DataFrame, 
               methods: List[str] = None) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
        """Запуск анализа предикторов выбранными методами"""
        if methods is None:
            methods = list(self.analyzers.keys())
        for method in methods:
            if method not in self.analyzers:
                warnings.warn(f"Метод {method} не поддерживается. Пропущен.")
                continue
            try:
                analyzer = self.analyzers[method](self.target_column)
                result = analyzer.analyze(data)
                self.results[method] = result
                print(f"✓ Анализ методом {method} завершен")
            except Exception as e:
                warnings.warn(f"Ошибка при анализе методом {method}: {e}")
        return self.results
    def get_consensus_features(self,  int = 10) -> pd.DataFrame:
        """Получение согласованных предикторов (присутствуют в топ-N всех методов)"""
        if not self.results:
            raise ValueError("Сначала вызовите analyze()")
        # Получение топ-N признаков из каждого метода
        top_features_sets = []
        for method, result in self.results.items():
            top_features = result.head(n)['feature'].tolist()
            top_features_sets.append(set(top_features))
        # Поиск пересечения
        if top_features_sets:
            consensus_features = set.intersection(*top_features_sets)
        else:
            consensus_features = set()
        # Расчет средней важности
        consensus_df = []
        for feature in consensus_features:
            avg_importance = np.mean([
                result[result['feature'] == feature]['importance'].values[0]
                for result in self.results.values()
            ])
            consensus_df.append({
                'feature': feature,
                'avg_importance': avg_importance,
                'methods_count': len(self.results)
            })
        return pd.DataFrame(consensus_df).sort_values(
            'avg_importance', ascending=False
        ).reset_index(drop=True)
    def generate_report(self, output_path: str = 'risk_predictors_report.html'):
        """Генерация HTML-отчёта по результатам анализа"""
        # Генерация отчёта
        html = [
            '<!DOCTYPE html>',
            '<html><head><title>Отчёт по анализу предикторов риска</title>',
            '<style>body{font-family:Arial,sans-serif;margin:40px;} '
            'table{border-collapse:collapse;width:100%;} '
            'th,td{border:1px solid #ddd;padding:8px;text-align:left;} '
            'th{background-color:#f5f5f5;}</style>',
            '</head><body>',
            f'<h1>Отчёт по выявлению предикторов риска</h1>',
            f'<p>Целевая переменная: {self.target_column}</p>',
            f'<p>Количество методов анализа: {len(self.results)}</p>'
        ]
        for method, result in self.results.items():
            html.append(f'<h2>Метод: {method}</h2>')
            html.append('<table><tr><th>Признак</th><th>Важность</th></tr>')
            for _, row in result.head(10).iterrows():
                html.append(f'<tr><td>{row["feature"]}</td><td>{row["importance"]:.4f}</td></tr>')
            html.append('</table>')
        # Согласованные предикторы
        if self.results:
            consensus = self.get_consensus_features(10)
            html.append('<h2>Согласованные предикторы (топ-10)</h2>')
            html.append('<table><tr><th>Признак</th><th>Средняя важность</th><th>Методов</th></tr>')
            for _, row in consensus.iterrows():
                html.append(f'<tr><td>{row["feature"]}</td><td>{row["avg_importance"]:.4f}</td><td>{row["methods_count"]}</td></tr>')
            html.append('</table>')
        html.append('</body></html>')
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write('\n'.join(html))
        return output_path
# Пример использования
if __name__ == '__main__':
    # Создание тестовых данных
    np.random.seed(42)
    n_samples = 1000
    data = pd.DataFrame({
        'age': np.random.randint(18, 70, n_samples),
        'income': np.random.exponential(50000, n_samples),
        'credit_score': np.random.randint(300, 850, n_samples),
        'debt_ratio': np.random.uniform(0, 1, n_samples),
        'employment_years': np.random.exponential(5, n_samples),
        'loan_amount': np.random.exponential(20000, n_samples),
        'target': np.random.randint(0, 2, n_samples)  # 0 - нет риска, 1 - риск
    })
    # Инициализация библиотеки
    library = RiskPredictorLibrary(target_column='target')
    # Запуск анализа всеми методами
    results = library.analyze(data)
    # Получение согласованных предикторов
    consensus = library.get_consensus_features(n=10)
    print("\nСогласованные предикторы:")
    print(consensus)
    # Генерация отчёта
    report_path = library.generate_report()
    print(f"\nОтчёт сохранён: {report_path}")

Типичные сложности и временные затраты:

• Ошибка 1: Отсутствие валидации результатов на тестовых данных.
• Ошибка 2: Недостаточная документация и обработка граничных случаев.
• Ориентировочное время: 50-70 часов.

Глава 3. Расчёт экономической эффективности внедрения библиотеки

3.1. Методика расчёта и исходные данные

Цель раздела: Обосновать выбор методики расчёта и собрать данные для оценки эффективности.

Пошаговая инструкция:

1. Определите показатели: затраты на разработку, экономия от автоматизации анализа, снижение риска ошибочных решений.
2. Соберите данные по организации: количество анализов в месяц, стоимость часа аналитика, затраты на ошибки прогнозирования.
3. Выберите методику: расчёт предотвращённых затрат или ROI с горизонтом планирования 3 года.

3.2. Расчёт показателей эффективности

Цель раздела: Выполнить расчёты и интерпретировать результаты.

Конкретный пример:
Таблица 2. Расчёт экономической эффективности за 1 год:

Результат: Экономия составляет 530 000 рублей, срок окупаемости ≈ 14 месяцев, ROI за первый год = 88%.

Типичные сложности и временные затраты:

• Ошибка 1: Завышенные прогнозы по снижению количества ошибок.
• Ошибка 2: Отсутствие учёта затрат на поддержку и обновление библиотеки.
• Ориентировочное время: 20-30 часов.

Заключение и приложения

Цель раздела: Сформулировать выводы по работе и оформить вспомогательные материалы.

Пошаговая инструкция:

1. В заключении кратко повторите цель, перечислите решённые задачи, укажите достигнутые результаты (точность 90%, время анализа сокращено на 98%).
2. Дайте рекомендации по внедрению в ООО «РискАналитика» и направлениям развития (интеграция с BI-системами, веб-интерфейс).
3. В приложения вынесите: листинги ключевых модулей, документацию API, примеры отчётов, акт внедрения.

Важно: оформление списка литературы должно соответствовать требованиям ГОСТ 7.1-2003, а уникальность текста — не менее 85% по системе «Антиплагиат.ВУЗ».

Кажется, что структура слишком сложная?

Наши эксперты помогут разобраться в требованиях Синергия и подготовят план exactly под вашу тему.

Свяжитесь с нами — @Diplomit или +7 (987) 915-99-32

Практические инструменты для написания ВКР «Создание библиотеки для выявления предикторов риска негативных событий»

Шаблоны формулировок

Актуальность:
«Создание библиотеки обусловлено необходимостью повышения точности риск-анализа в ООО «РискАналитика» за счёт снижения ошибок прогнозирования с 15% до 3% и ускорения анализа в 72 раза».

Цель:
«Создать библиотеку для выявления предикторов риска негативных событий с целью автоматизации риск-анализа и повышения точности прогнозов».

Вывод по главе:
«В результате аналитического обзора установлено, что объектно-ориентированная архитектура с поддержкой множественных методов анализа обеспечивает оптимальное соотношение расширяемости и удобства использования для библиотеки выявления предикторов».

Интерактивные примеры

Примеры оформления

Пример оформления списка литературы (фрагмент по ГОСТ 7.1-2003):

1. ГОСТ 34.602-89. Техническое задание на создание автоматизированной системы. — М.: Изд-во стандартов, 1989.
2. Lundberg, S.M. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions / S.M. Lundberg, S.-I. Lee. — NIPS, 2017.
3. Методические указания по выполнению выпускных квалификационных работ для направления 09.03.02 «Информационные системы и технологии». — М.: Синергия, 2024.

Чек-лист самопроверки

• Есть ли у вас реализованные алгоритмы для всех методов анализа?
• Уверены ли вы в правильности выбранной методики оценки качества предикторов?
• Знакомы ли вы со всеми требованиями ГОСТ 7.32 к оформлению текста, таблиц и списка литературы?
• Проверили ли вы уникальность текста в системе «Антиплагиат.ВУЗ» до сдачи руководителю?
• Согласовали ли вы архитектуру библиотеки и модель данных с научным руководителем?

Не знаете, как рассчитать экономическую эффективность?

Мы сделаем все расчёты и поможем с проектной частью. Опыт работы с Синергия — более 10 лет.

Заказать расчёт

Два пути к успешной защите ВКР

Путь 1: Самостоятельная работа

Вы можете пройти весь путь самостоятельно: изучить методические указания Синергия, собрать данные по ООО «РискАналитика», спроектировать архитектуру библиотеки, реализовать алгоритмы анализа, выполнить валидацию и оформить работу по ГОСТ. Это потребует 150-200+ часов сосредоточенной работы. Мы ценим вашу целеустремлённость, но честно предупреждаем о рисках: возможные замечания руководителя на поздних этапах, стресс перед дедлайном, необходимость дорабатывать реализацию при изменении требований.

Путь 2: Профессиональная помощь как стратегическое решение

Этот путь — взвешенное решение, позволяющее сфокусироваться на подготовке к защите, а не на технических сложностях реализации и тестирования. Наши специалисты гарантируют соответствие работы требованиям Синергия, корректность расчётов экономической эффективности и оформление по актуальным ГОСТ. Вы получаете готовый материал для защиты, экономя время и минимизируя риски.

Остались вопросы? Задайте их нашему консультанту — это бесплатно.

Telegram: @Diplomit | Тел.: +7 (987) 915-99-32

Что показывают наши исследования?

В 2025 году мы проанализировали 75 работ по направлению 09.03.02 и выявили: 64% студентов испытывают трудности с обоснованием выбора методов feature importance и корректной валидацией результатов. Чаще всего научные руководители Синергия обращают внимание на необходимость конкретики в формулировке цели и задач, а также на достоверность статистических расчётов. По нашему опыту, работы с проработанной аналитической главой и реальными тестами получают оценку «отлично» в 3 раза чаще.

Комментарий эксперта:

Мы работаем с выпускными квалификационными работами более 10 лет и сопровождаем студентов до защиты. Именно поэтому в статье разобраны не «идеальные», а реальные требования и типовые ошибки, с которыми сталкиваются студенты Синергия при разработке библиотек для анализа предикторов риска.

Итоги: ключевое для написания ВКР «Создание библиотеки для выявления предикторов риска»

Написание выпускной квалификационной работы по данной теме требует последовательного прохождения всех этапов: от согласования актуальности с руководителем до расчёта экономической эффективности. Ключевые факторы успеха — чёткое следование структуре, наличие валидированных реализаций алгоритмов и строгое оформление по ГОСТ. Выбор пути зависит от ваших ресурсов: времени, экспертизы в машинном обучении и готовности к самостоятельному решению сложных задач программирования.

Финальный акцент: Написание ВКР — это финальный этап обучения. Если вы хотите пройти его с максимальной надёжностью и минимальным стрессом, профессиональная помощь может быть оптимальным решением.

Готовы обсудить вашу ВКР?

Оставьте заявку прямо сейчас и получите бесплатный расчет стоимости и сроков по вашей теме.

Получить расчет бесплатно

Почему 350+ студентов выбрали нас в 2025 году

• Оформление по ГОСТ: Соблюдение всех требований вашего вуза.
• Поддержка до защиты: Включается в стоимость.
• Бессрочные доработки: По замечаниям научного руководителя.
• Уникальность 90%+: Гарантия по системе "Антиплагиат.ВУЗ".
• Конфиденциальность: Все данные защищены.
• Опыт с 2010 года: Работаем с различными вузами.

Полезные материалы:

• Условия работы и как сделать заказ
• Наши гарантии
• Отзывы наших клиентов
• Другие статьи и руководства по написанию работ