現代の情報処理は、従来のデータベースシステムでは処理できない膨大なデータのリポジトリによって定義されています。 このコースでは、この問題を最も効率的に解決するために業界のリーダーによって開発および使用されている最新の技術について説明します。 具体的なトピックとしては、MapReduceアルゴリズム、MapReduceアルゴリズム設計パターン、HDFS、Hadoopクラスタアーキテクチャ、YARN、相対頻度の計算、2次ソート、Webクロール、逆索引と索引圧縮、SparkアルゴリズムとScalaがあります。 （4ユニット）前提条件：CS 435アルゴリズム。

ビッグデータは新しい天然資源です：データは12-18月ごとに倍増しています。 この新しいビッグデータ分析コースでは、多様なデータセットをマイニングして新しい洞察を生み出すための基本的な概念とツールについて説明します。 あなたはWordcloud、Pagerank、データ可視化、決定木、回帰、クラスタリング、ニューラルネットワークなどを作成するためにR言語の使用を習得するでしょう。 あなたはいくつかの巨大な何百万ものレコードデータセットを扱うでしょう、そしてまた私のTwitterフィードを採掘するでしょう。 Hadoop / MapReduceとストリーミングデータの概念を学び、Spark、Flink、Kafka、Storm、Samza、NoSQLなどの他のApache Big Dataプロジェクトを個々の研究論文を通して探求します。 あなたはKaggle.comからのオープンプロジェクトにグループで取り組み、最善のデータ分析の課題を解決することによって賞金を競います。 また、業界をリードするIBM SPSS Modeler、およびオープンソースのデータマイニングプラットフォームの使用方法についても学びます。 このコースで使用される#1ベストセラーの教科書は講師自身によって書かれています。 このコースでは、MIT、Coursera、Googleなどのさまざまなビデオトレーニング教材も使用されます。 （4台）前提条件：学部教員の同意

ほんの数年で、ビッグデータ技術は誇大広告の世界から新しいデジタル時代のコアコンポーネントの1つになりました。 これらのテクノロジは、情報を知識に変換するのに非常に役立ちます。

このコースの目的は、さまざまなビッグデータ問題を解決するのに役立つ、非常に重要なツールをアーセナルに追加することです。 「ビッグデータとは何ですか？」のような質問に対する回答から始めましょう。 なぜそれが重要なのでしょうか？ 次に、ビッグデータテクノロジスタックのさまざまなツールやプログラミングモデルを調べて、データの分析に役立てます。 トピックには、MapReduce、Pig、Hive、Sqoop、Flume、HBase（NoSQL DB）、Zookeeper、Apache Sparkエコシステムプロジェクトなど、Hadoopエコシステム内のプロジェクトの一部が含まれています。 また、AWSとEMRについても紹介します。 主にClouderaのシングルノードHadoopディストリビューションを使って作業します。 （4ユニット）（前提条件なし）

このコースの目的は、ネットワークがどのように機能するかを調べ、ネットワークアプリケーションを開発することによって、コンピュータネットワークの概念、アーキテクチャの原則、および用語を学ぶことです。 このコースでは、インターネットのアーキテクチャとプロトコルをネットワークの原則の実装の主な例として使用して、ネットワークを理解するためのトップダウンのアプローチに従います。 私たちはアプリケーション層から始めて、トランスポート層、ネットワーク層、リンク層、そしてコンピュータネットワークの物理層まで続けます。 学生はいくつかのネットワークアプリケーションを開発し、インターネットで使用されている主なネットワークプロトコルを追跡し理解するように設計されたいくつかのラボを完成させます。 （4単位）前提条件：CS 401または部門の教員の同意。

このコースでは、機密性、完全性、および可用性という3つのコンピューターセキュリティの側面について詳しく説明します。 機密性と完全性のセキュリティポリシーのためのいくつかのモデルが研究されています。 機密性と完全性を保証する上での暗号化の役割が調べられます。 その他のトピックには、認証、監査、侵入テスト、一般的な脆弱性、侵入検知などがあります。 コースは現実的な安全なシステムのケーススタディで終わります。 学生は安全保障文献からの論文を読み、それらを講義で与えられた資料に適用するように求められます。 （4クレジット）前提条件：CS 401または部門の教員の同意。

データベースシステムは情報を組織化し検索し、ユーザが所望の情報に容易かつ効率的にアクセスすることを可能にする。 トピックは次のとおりです。リレーショナルデータモデル。 SQL; ERモデリング 関係代数; データの正規化 トランザクション データベース内のオブジェクト。 データのセキュリティと整合性 データウェアハウス、OLAP、およびデータマイニング。 分散データベース 特定の商用データベースシステムの研究。 （4単位）前提条件：CS 401または部門の教員の同意。

機械学習は、コンピュータにデータから学習する能力を与える研究分野であり、ほとんどすべての科学分野の中核をなすものであり、データからの一般化（つまり予測）の研究は、機械学習の中心的なトピックです。 このコースでは、機械学習、および機械学習における新しい方法と高度な方法についての基礎的な理論について、大学院レベルで紹介します。 実用的な関連性を持つアプローチを強調し、データマイニング（ビッグデータ/データサイエンス、データ分析）、自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボティクス、バイオインフォマティクス、テキストおよびWebデータ処理など、機械学習の最近の応用例について説明します。 機械学習は、金融サービス、石油＆ガス、ヘルスケア、マーケティング＆広告、行政、インターネット、モノのインターネットなど、さまざまな業界で使用されています。

このコースは、さまざまな学習パラダイム、アルゴリズム、理論的な結果、そして応用を網羅しています。 機械学習に関連する限り、人工知能、情報理論、統計、および制御理論の基本概念を使用します。 監視学習（生成/識別学習、パラメトリック/ノンパラメトリック学習、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、デシジョンツリー、ベイズ学習および最適化）。 教師なし学習（クラスタリング、次元削減、カーネル法）。 学習理論（バイアスと分散のトレードオフ、VC理論、大きなマージン） 強化学習と適応制御。 その他のトピックには、HMM（隠れマルコフモデル）、進化的コンピューティング、ディープラーニング（With Neural Nets）、および基本的な機械学習の問題に対してパフォーマンスを厳密に分析できるアルゴリズムの設計が含まれます。

コースの重要な部分はグループプロジェクトです。 並列、分散、およびスケーラブルな機械学習に使用される主要なオープンソースツールについて、プロジェクトを行う学生を支援するために簡単に説明します。 （4単位）前提条件：なし。

モバイルデバイスプログラミングの重要性は、近年、ソフトウェア開発の新しい領域として浮上しています。 このコースでは、IPhone、iPad、Androidフォンなどのモバイルデバイス上で動作するアプリケーションを開発するための準備をします。 これは急速に発展している市場です。 コースは、モバイルアプリケーションのインストール、開発、テスト、および配布に焦点を当てています。 このコースの終わりには、生徒は対象となるプラットフォーム用にアプリを開発し、それらをシミュレートし、実際のデバイスでテストし、最後にアプリストアで公開してユーザーが利用できるようにすることができます。 （4単位）前提条件：CS472または部門の教員の同意。

このコースでは、SPAのReactive Programming Architecture（シングルページWebアプリケーション）と、フルモダンWebアプリケーションを構築するために必要なすべてのスキルを学びます。 テクノロジには、NodeJS、ExpressJS、TypeScript、AngularJS2、Firebase、およびNoSQLデータベース（MongoDB）があります。 コースはカバーします：

• C ++ V8エンジンと非同期コードがノードおよびノー​​ドイベントループでどのように機能するか。
• モジュールとExpressJSを使用してRestful APIを再利用および構築するためのコードの構築方法。
• NoSQLデータベースのしくみ：Mongo Shell、集計フレームワーク、レプリカセット、クラスタリング、シャード、Mongoose ORM。
• Angular（Googleに支援されている）のしくみ、変更検出、ObservablesとSubjectを使ったReactive RxJプログラミング、Shadow DOM、ゾーン、モジュールとコンポーネント、カスタムディレクティブとパイプ、サービスと依存性の注入、Angular Compiler、JITとAOF Compilation 、フォーム（テンプレート駆動型およびデータ駆動型）、データバインディング、ルーティング、ガードとルート保護、HTTPクライアント、JWT JSON Webトークン認証。

（4ユニット）

オペレーティングシステムは、コンピュータシステムの中心的なリソースを制御し、それらを個々のユーザーに割り当てます。 コースのトピックには、順次および並行プロセス、相互排除、リソース共有、プロセス協力、デッドロック、リソース割り当て、プロセッサスケジューリング、メモリ管理、セグメンテーションおよびページングアルゴリズム、タイムシェアリングシステム、スケジューリングアルゴリズム、ならびにリソース保護が含まれます。 （4単位）前提条件：CS 401または部門の教員の同意。

すべての新しいコンピュータの標準プロセッサは、マルチコアプロセッサになりました。これにより、プログラムをより迅速に実行できる可能性があります。 しかし、この可能性を利用するためには、プログラマーは並列プログラミング技法についてある程度の知識が必要です。 このコースでは、学生はほとんどの時間を並列プログラムの作成とデバッグに費やします。 期待される成果は、新しいレベルの実用的なプログラミングスキルを身に付けることです。 このスキルは、マルチコアプロセッサのプログラミングだけでなく、オペレーティングシステムプログラミングや分散データベースプログラミングにも役立ちます。 このコースで使用されるソフトウェアツールには、Microsoft Visual C / C ++、Javaマルチスレッドライブラリ、およびOpenMPスレッド規格があります。 （4単位）前提条件：Java、C、またはC ++を使用したコンピュータープログラミングの知識。

このコースでは、マイクロサービスを使用して柔軟で、スケーラブルで、テスト可能で、回復力のあるソフトウェアシステムを設計するための手法、原則、およびパターンについて説明します。 大規模なアプリケーションを、モノリシックなエンタープライズアプリケーションと比較して、構築が容易な他の利点など、より小さなマイクロサービスに分割する方法を検討します。 分散マイクロサービスアーキテクチャにも多くの課題があります。 これらの課題とその対処方法を検討します。 このコースのトピックは、アーキテクチャスタイル、統合手法とパターン、ドメイン駆動設計、イベント駆動アーキテクチャとリアクティブプログラミングです。 （4クレジット） （前提条件なし）