Pwosesis enfòmasyon modèn yo defini pa repositories vas nan done ki pa ka okipe pa sistèm baz done tradisyonèl yo. Kou sa a kouvri dènye teknoloji devlope ak itilize pa lidè endistri yo rezoud pwoblèm sa a nan fason ki pi efikas. Sijè espesifik ki kouvri gen algoritm MapReduce, algorithm modèl konsepsyon algorithm, HDFS, Hadoop grafik achitekti, YARN, informatique relatif relatif, klasman segondè, rantre entènèt, endèks Envèse ak konpresyon endèks, algoritm Spark ak Scala. (Inite ksma) Avantou: CS algoritm CSNUMX.

Gwo Done se nouvo resous natirèl: done ap double chak mwa 12-18. Sa a nouvo kou Done Analytics kou kouvri konsèp fondamantal yo ak zouti pou min gwo divès done kouche jenere nouvo Sur. Ou pral metrize itilizasyon lang R pou kreye Wordcloud, Pagerank, Done vizyalizasyon, Pye desizyon, Regression, Clustering, Rezo nè, ak plis ankò. Ou pral travay ak kèk gwo rekò dosye milti-milyon dola, ak tou m 'Twitter Feeds. Ou pral aprann Hadoop / MapReduce ak Streaming Done konsèp, epi yo pral eksplore lòt Apache Big Done Pwojè tankou Spark, Flink, Kafka, Tanpèt, Samza, NoSQL atravè papye rechèch endividyèl. Ou pral travay nan gwoup sou pwojè ouvè soti nan Kaggle.com pou kapab fè konpetisyon pou lajan prize pa rezoud pwoblèm pi bon-of-kwaze done-analitik. Ou pral aprann tou sèvi ak endistri ki mennen IBM SPSS Modeler, ak louvri-sous done tribin min. Yo te anrejistre bèktè liv #1 ki itilize nan kou sa a pa enstriktè a tèt li. Kou a pral itilize tou nan yon pakèt domèn materyèl fòmasyon videyo soti nan MIT, Coursera, Google, ak lòt kote. (Inite ksma) Kondisyon: Konsantman nan depatman fakilte a

Nan jis yon kèk ane kout, gwo done teknoloji yo te ale nan domèn nan battage nan youn nan eleman debaz yo nan nouvo laj dijital la. Teknoloji sa yo trè itil pou transfòme enfòmasyon sou konesans.

Objektif la nan kou a se ajoute kèk zouti vrèman enpòtan nan asenal ou a ede ou rezoud divès kalite pwoblèm gwo. Nou pral kòmanse ak bay repons a kesyon tankou "Ki sa ki Done Big? Poukisa li enpòtan oswa itil? Ki jan ou fè magazen sa a gwo done? "Nou pral Lè sa a, etidye zouti diferan ak modèl pwogramasyon nan chemine a gwo teknoloji done ki pral ede nou analize done yo. Sijè gen ladan kèk nan pwojè yo nan ekosistèm nan Hadoop tankou MapReduce, kochon, ruch, Sqoop, Flume, HBase (NoSQL DB), Zookeeper ak pwojè Apache Spark ekosistèm. Nou pral kouvri tou yon entwodiksyon nan AWS ak EMR. Ou pral sitou k ap travay ak yon sèl ne Hadoop distribisyon nan Cloudera. (Inite ksma) (pa gen okenn condition)

Objektif la nan kou sa a se yo aprann konsèp yo, prensip achitekti, ak tèminoloji nan rezo òdinatè pa eksplore ki jan rezo travay ak pou devlope aplikasyon pou rezo. Kou sa a swiv apwòch nan tèt-desann nan konprann rezo lè l sèvi avèk achitekti entènèt la ak pwotokòl kòm egzanp prensipal la nan yon aplikasyon nan prensip rezo. Nou kòmanse nan kouch aplikasyon an epi kontinye nan kouch transpò a, kouch rezo, kouch lyen, ak kouch fizik nan rezo òdinatè. Elèv yo devlope plizyè aplikasyon pou rezo epi yo konplete plizyè laboratwa ki fèt pou trase ak konprann pwotokòl rezo dominant yo itilize nan entènèt la. (Inite ksma) Avantou: CS 4 oswa konsantman nan depatman fakilte a.

Kou sa a ale pwofondman nan twa aspè yo nan sekirite òdinatè: konfidansyalite, entegrite ak disponiblite. Plizyè modèl pou règleman sekirite konfidansyèl ak entegrite yo etidye. Wòl nan chifreman nan asire konfidansyalite ak entegrite se egzamine. Lòt sijè gen ladan otantifikasyon, odit, tès pénétration, frajilite komen ak deteksyon entrizyon. Kou a konkli ak ka etid la nan yon sistèm reyalis an sekirite. Elèv yo ap mande pou li papye ki soti nan literati sekirite epi aplike yo nan materyèl yo bay nan konferans yo. (Kredi 4) Avantou: CS 401 oswa konsantman nan depatman fakilte a.

Sistèm baz done òganize ak rekipere enfòmasyon, sa ki pèmèt itilizatè a gen aksè a enfòmasyon an vle fasil epi avèk efikasite. Sijè yo enkli: relasyon done modèl; SQL; ER modèl; relasyon aljèb; done nòmalizasyon; tranzaksyon; objè nan baz done a; done sekirite ak entegrite; done depo, OLAP, ak done min; distribiye baz done; ak etid nan yon espesifik sistèm baz done komèsyal yo. (Inite ksma) Avantou: CS 4 oswa konsantman nan depatman fakilte a.

Machine Learning, jaden etid la ki bay òdinatè kapasite pou aprann nan done, se nan kè prèske chak disiplin syantifik, ak etid la nan jeneralizasyon (ki se, prediksyon) soti nan done se sijè santral la nan aprantisaj machin. Kou sa a bay yon entwodiksyon gradye nan nivo nan aprantisaj machin ak nan pwofondè kouvèti asirans nan nouvo ak avanse metòd nan aprantisaj machin, osi byen ke teyori kache yo. Li mete aksan sou apwòch ak enpòtans pratik ak diskite yon kantite aplikasyon ki sot pase nan aprantisaj machin, tankou Data Mining (nan Big Done / Done Syans, Done Analytics), Processing Language Natural, Vizyon Odinatè, Robotics, Bioinformatics ak tèks ak done done entènèt. Machin Aprantisaj yo itilize nan divès endistri ki gen ladan Sèvis Finans, lwil oliv ak gaz, Swen Sante, Maketing ak Piblisite, Gouvènman, Entènèt ak entènèt nan bagay sa yo.

Kou sa a kouvri yon varyete paradigms aprantisaj, algoritm, rezilta teyorik ak aplikasyon. Li itilize konsèp fondamantal nan entèlijans atifisyèl, teyori enfòmasyon, estatistik, ak teyori kontwòl sof si yo gen rapò ak aprantisaj machin. Sijè yo enkli: aprantisaj sipèvize (aprantisaj jeneratif / diskriminatwa, aprantisaj parametric / non-parametric, rezo neral, machin vektè sipò, pye desizyon, aprantisaj ak optimize Bayesian); aprantisaj san sipèvizyon (clustering, rediksyon dimansyon, metòd du); teyori aprantisaj (patipri / divèjans komès; teyori VC; gwo marges); aprantisaj ranfòsman ak kontwòl adaptasyon. Lòt sijè yo enkli HMM (Hidden Markov ki gen konpòtman egzanplè), Computational evolisyonè, Aprantisaj fon (ak nè nè) ak algoritm konsepsyon ki gen pèfòmans yo ka egzamine règleman pou pwoblèm aprantisaj machin fondamantal.

Yon pati enpòtan nan kou a se yon pwojè gwoup. Gwo zouti sous ouvè ki itilize pou aprantisaj paralèl, distribiye ak évolutive machin yo pral yon ti tan kouvri pou ede elèv yo fè pwojè yo. (Inite ksma) Kondisyon: Okenn.

Gen enpòtans ki genyen nan pwogram mobil aparèy parèt sou dènye ane yo kòm yon domèn nouvo nan devlopman lojisyèl. Kou sa a prepare elèv yo pou devlope aplikasyon ki kouri sou aparèy mobil tankou yon IPhone, iPad oswa android telefòn. Sa a se yon mache rapidman devlope. Kou konsantre sou enstale, devlope, tès, ak distribye aplikasyon mobil. Nan fen kou sa a elèv yo kapab devlope yon app pou tribin yo kouvri, simulation yo, tès yo sou aparèy la reyèl epi finalman pibliye sou magazen an app fè disponiblite itilizatè yo. (Inite ksma) Kondisyon: CS4 oswa konsantman nan depatman fakilte a.

Nan kou sa a ou pral aprann Achitekti nan Programming reyaksyon nan SPA (Single paj entènèt aplikasyon) ansanm ak tout ladrès ki nesesè yo bati yon plen Aplikasyon entènèt modèn. Teknoloji gen ladan: NodeJS, ExpressJS, TypeScript, AngularJS2, Firebase ak NoSQL baz done (MongoDB). Kou a ap kouvri:

• Ki jan C + + V8 motè a ak travay asenkron kòd nan ne ak bouk la evènman ne.
• Ki jan nan estrikti kòd ou a pou reutilize ak bati rèspè API lè l sèvi avèk modil ak ExpressJS.
• Ki jan baz done NoSQL travay: Mongo Shell, fondasyon Aggregation, ansanbl Replica, Clustering, Shards, Mongoose ORM.
• Gwo konpreyansyon sou kijan Angular (ki apiye pa Google) travay, Chanje Deteksyon, Pwogram RxJs reyaktif ak Obsèvatwa ak sijè, Dom lonbraj la, Zòn, Modil ak Eleman, Direktiv Custom ak tiyo, Sèvis ak Depandans depandans, Compilation angilè, JIT ak AOF konpilasyon , Fòm (modèl kondwi ak done kondwi), Done obligatwa, itinerèr, Gad ak pwoteksyon Route, HTTP kliyan, JWT JSON Otantifikasyon otantik entènèt.

(Inite ksma)

Yon sistèm operasyon kontwole resous santral sistèm konpitè a epi asiyen yo itilizatè endividyèl yo. Sijè kou yo gen ladan pwosesis sekans ak konkouran, esklizyon mityèl, pataje resous, koperasyon pwosesis, enpas, alokasyon resous, orè processeur, jesyon memwa, segmentation ak algoritm paging, sistèm timesharing, algoritm orè, ak pwoteksyon resous. (Inite ksma) Avantou: CS 4 oswa konsantman nan depatman fakilte a.

Pwosesis estanda a pou tout òdinatè nouvo se kounye a yon processeur milti-debaz, ki gen potansyèl la nan egzekite pwogram pi vit. Sepandan, pou itilize potansyèl sa a, yon pwogramè dwe gen kèk konesans nan teknik pwogramasyon paralèl. Pandan kou sa a, elèv yo ap pase pi fò nan tan yo ekri ak debogaj pwogram paralèl. Rezilta a espere pral devlope yon nivo nouvo nan konpetans pwogramasyon pratik. Konpetans sa a pa pral sèlman itil pou pwogramasyon nan processeur milti-nwayo, men tou, sistèm operasyon pwogram ak distribye pwogramasyon baz done. Zouti lojisyèl yo itilize pandan kou sa a gen ladan Microsoft vizyèl C / C ++, Java multitreading bibliyotèk, ak OpenMP anfile estanda. (Inite ksma) Avantou: Konesans nan pwogram òdinatè lè l sèvi avèk Java, C, oswa C ++.

Nan kou sa a nou pral gade teknik yo, prensip ak modèl kijan pou konsepsyon sistèm lojisyèl fleksib, évolutive, tèsab ak fleksib lè l sèvi avèk mikro sèvis yo. Nou pral etidye ki jan nou ka divize aplikasyon pou gwo nan pi piti mikroservices ki pi fasil yo bati ak lòt avantaj konpare ak aplikasyon monolitik antrepwiz. Yon achitekti mikroservice distribiye tou bay anpil defi. Nou pral etidye defi sa yo ak kouman yo adrese yo. Sijè nan kou sa a se estil achitekti, teknik entegrasyon ak modèl, konsepsyon domèn kondwi, evènman kondwi achitekti ak pwogramasyon reyaktif. (Kredi 4). (Pa gen okenn condition)