البيانات الكبيرة هي المورد الطبيعي الجديد: تتضاعف البيانات كل أشهر 12-18. تغطي دورة تحليلات البيانات الضخمة الجديدة هذه المفاهيم والأدوات الأساسية لتعدين مجموعات كبيرة من البيانات لتوليد رؤى جديدة. سوف تتقن استخدام لغة R لإنشاء Wordcloud ، و Pagerank ، و Data Visualization ، و Decision Trees ، و Regression ، و Clustering ، و Neural Networks ، وأكثر من ذلك. ستعمل مع بعض مجموعات البيانات الضخمة التي تبلغ عدة ملايين من المرات ، وكذلك مع خلاصات Twitter. سوف تتعلم مفاهيم Hadoop / MapReduce و Streaming Data ، وسوف تستكشف مشاريع Apache Big Data الأخرى مثل Spark و Flink و Kafka و Storm و Samza و NoSQL من خلال أوراق بحثية فردية. سوف تعمل في مجموعات على مشاريع مفتوحة من Kaggle.com للتنافس للحصول على جائزة مالية من خلال حل أفضل التحديات لتحليل البيانات. ستتعلم أيضًا استخدام IBM SPSS Modeler الرائد في الصناعة ومنصات استخراج البيانات مفتوحة المصدر. يتم كتابة الكتاب الأكثر مبيعا #1 الكتب المدرسية المستخدمة في هذه الدورة من قبل المدرب نفسه. وستستخدم الدورة التدريبية أيضًا مجموعة واسعة من مواد تدريب الفيديو من MIT و Coursera و Google وأماكن أخرى. (وحدات 4) المتطلب السابق: موافقة أعضاء هيئة التدريس بالكلية

في غضون بضع سنوات قصيرة ، انتقلت تقنيات البيانات الضخمة من عالم الضجيج إلى واحد من المكونات الأساسية للعصر الرقمي الجديد. هذه التقنيات مفيدة جدا لتحويل المعلومات إلى المعرفة.

الهدف من الدورة هو إضافة بعض الأدوات المهمة حقًا في ترسانتك لمساعدتك في حل العديد من مشكلات البيانات الضخمة. سنبدأ بإعطاء إجابات لأسئلة مثل "ما هي البيانات الضخمة؟ لماذا هو مهم أو مفيد؟ كيف تخزن هذه البيانات الضخمة؟ " سنقوم بعد ذلك بدراسة أدوات ونماذج برمجة مختلفة من مجموعة تكنولوجيا البيانات الضخمة والتي ستساعدنا في تحليل البيانات. تشمل الموضوعات بعض المشاريع في نظام Hadoop البيئي مثل MapReduce و Pig و Hive و Sqoop و Flume و HBase (NoSQL DB) و Zookeeper و Apache Spark. سنغطي أيضًا مقدمة إلى AWS و EMR. ستعمل بشكل أساسي مع توزيع Hadoop واحد لعقدة Cloudera. (4 وحدات) (لا توجد متطلبات مسبقة)

تقوم أنظمة قواعد البيانات بتنظيم واسترجاع المعلومات ، مما يسمح للمستخدم بالوصول إلى المعلومات المطلوبة بسهولة وكفاءة. وتشمل المواضيع: نموذج البيانات العلائقية ؛ SQL. نمذجة ER الجبر العلائقي تطبيع البيانات ؛ المعاملات؛ كائنات في قاعدة البيانات ؛ أمن وسلامة البيانات تخزين البيانات ، OLAP ، وتعدين البيانات ؛ قواعد البيانات الموزعة ودراسة نظام قاعدة بيانات تجارية محدد. (وحدات 4) المتطلب السابق: CS 401 أو موافقة هيئة التدريس بالكلية.

التعلم الآلي (لم يتم تدريسه ربيع 2021. تحقق من التوفر) ، مجال الدراسة الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم من البيانات ، يقع في قلب كل تخصص علمي تقريبًا ، ودراسة التعميم (أي التنبؤ) من البيانات هي الموضوع الرئيسي للتعلم الآلي. تقدم هذه الدورة مقدمة على مستوى الخريجين للتعلم الآلي والتغطية المتعمقة للطرق الجديدة والمتقدمة في التعلم الآلي ، بالإضافة إلى النظرية الأساسية الخاصة بهم. يركز على الأساليب ذات الصلة العملية ويناقش عددًا من التطبيقات الحديثة للتعلم الآلي ، مثل التنقيب في البيانات (في البيانات الضخمة / علوم البيانات ، وتحليلات البيانات) ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر ، والروبوتات ، والمعلوماتية الحيوية ، ومعالجة النصوص وبيانات الويب. يستخدم التعلم الآلي في العديد من الصناعات بما في ذلك الخدمات المالية والنفط والغاز والرعاية الصحية والتسويق والإعلان والحكومة والإنترنت وإنترنت الأشياء.

تغطي هذه الدورة مجموعة متنوعة من نماذج التعلم والخوارزميات والنتائج النظرية والتطبيقات. يستخدم مفاهيم أساسية من الذكاء الاصطناعي ، ونظرية المعلومات ، والإحصاء ، ونظرية التحكم بقدر ارتباطها بالتعلم الآلي. تشمل الموضوعات: التعلم الخاضع للإشراف (التعلم التوليدي / التمييزي ، التعلم البارامترية / غير المعلمي ، الشبكات العصبية ، آلات ناقلات الدعم ، شجرة القرار ، التعلم Bayesian والتحسين) ؛ التعلم غير الخاضع للإشراف (التجميع ، تقليل الأبعاد ، طرق النواة) ؛ نظرية التعلم (مقايضات التحيز / التباين ؛ نظرية VC ؛ هوامش كبيرة) ؛ التعلم المعزز والتحكم التكيفي. تشمل الموضوعات الأخرى HMM (نموذج ماركوف المخفي) ، والحوسبة التطورية ، والتعلم العميق (باستخدام الشبكات العصبية) وتصميم الخوارزميات التي يمكن تحليل أداؤها بدقة لحل مشكلات التعلم الآلي الأساسية.

جزء مهم من الدورة هو مشروع جماعي. سيتم تغطية أدوات المصدر المفتوح الرئيسية المستخدمة في التعلم الآلي المتوازي والموزع والقابل للتطوير لفترة وجيزة لمساعدة الطلاب في تنفيذ المشاريع. (وحدات 4) المتطلب السابق: لا شيء.

برزت أهمية برمجة الأجهزة المحمولة على مدى السنوات الأخيرة كمجال جديد في تطوير البرمجيات. تعد هذه الدورة الطلاب لتطوير التطبيقات التي تعمل على الأجهزة المحمولة مثل IPhone أو IPad أو هاتف Android. هذا هو سوق سريع التطور. يركز المقرر على تثبيت تطبيقات الجوال وتطويرها واختبارها وتوزيعها. في نهاية هذا البرنامج الدراسي ، يستطيع الطلاب تطوير تطبيق للأنظمة التي يتم تغطيتها ، ومحاكاتها ، واختبارها على الجهاز الحقيقي ، ونشرها في النهاية على متجر التطبيقات لإتاحة المستخدمين. (وحدات 4) المتطلب السابق: CS472 أو موافقة هيئة التدريس بالكلية.

في هذه الدورة سوف تتعلم هندسة البرمجة التفاعلية في SPA (تطبيقات الويب صفحة واحدة) جنبا إلى جنب مع جميع المهارات اللازمة لبناء تطبيق ويب الحديث الكامل. تتضمن التقنيات: قواعد بيانات NodeJS و ExpressJS و TypeScript و AngularJS2 و Firebase و NoSQL (MongoDB). سوف تغطي الدورة:

• كيف يعمل محرك C ++ V8 و رمز غير متزامن في عقدة و عقدة الحدث عقدة.
• كيفية بناء التعليمات البرمجية الخاصة بك لإعادة الاستخدام وبناء API مريحة باستخدام وحدات و ExpressJS.
• كيف تعمل قواعد بيانات NoSQL: Mongo Shell، Aggregation framework، Replica Sets، Clustering، Shards، Mongoose ORM.
• فهم عميق لكيفية عمل Angular (المدعوم من Google) ، وتغيير الكشف ، وبرمجة RxJs التفاعلية مع المراقبين والموضوعات ، و Shadow DOM ، والمناطق ، والمكونات والمكونات ، والتوجيهات المخصصة والأنابيب ، والخدمات وحقن التبعية ، المترجم الزاوي ، JIT و AOF Compilation ، نماذج (قالب مدفوعة وبيانات مدفوعة) ، ربط البيانات ، التوجيه ، الحراسة وحماية الطريق ، عميل HTTP ، JWT JSON Web Token Authentication.

(وحدات 4)

المعالج القياسي لجميع أجهزة الكمبيوتر الجديدة هو الآن معالج متعدد النواة ، والذي لديه القدرة على تنفيذ البرامج بسرعة أكبر بكثير. ومع ذلك ، للاستفادة من هذه الإمكانات ، يجب أن يكون لدى المبرمج بعض المعرفة بتقنيات البرمجة المتوازية. خلال هذه الدورة ، سيقضي الطلاب معظم وقتهم في الكتابة وتصحيح البرامج المتوازية. ستكون النتيجة المتوقعة لتطوير مستوى جديد من مهارات البرمجة العملية. هذه المهارة لن تكون مفيدة فقط لبرمجة المعالجات متعددة النواة ، ولكن أيضا برمجة أنظمة التشغيل والبرمجة الموزعة لقاعدة البيانات. تتضمن أدوات البرامج المستخدمة أثناء هذه الدورة Microsoft Visual C / C ++ ، مكتبة multithreading Java ، و OpenMP threading standard. (وحدات 4) المتطلب السابق: معرفة برمجة الكمبيوتر باستخدام Java أو C أو C ++.

في هذه الدورة ، سنلقي نظرة على تقنيات ومبادئ وأنماط كيفية تصميم أنظمة برمجية مرنة وقابلة للتطوير وقابلة للاختبار ومرنة باستخدام خدمات ميكروية. سوف ندرس كيف يمكننا تقسيم التطبيقات الكبيرة إلى خدمات ميكروية أصغر يسهل بناءها ومزايا أخرى مقارنة بتطبيقات المؤسسات المتجانسة. هندسة معمارية موزعة كما يعطي العديد من التحديات. سوف ندرس هذه التحديات وكيفية معالجتها. موضوعات هذه الدورة هي الأنماط المعمارية وأساليب التكامل وأنماطه وتصميمه المدفوع والمجال القائم على الأحداث والبرامج التفاعلية. (اعتمادات 4). (لا توجد متطلبات مسبقة)