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の問題を解決するのに役立つ、非常に重要なツールを武器庫に追加することです。 まず、「ビッグデータとは何ですか？」などの質問に答えることから始めます。 なぜそれが重要または有用なのですか？ このビッグデータをどのように保存しますか？」 次に、データの分析に役立つビッグデータテクノロジースタックのさまざまなツールとプログラミングモデルについて学習します。 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エコシステムのいくつかのプロジェクトが含まれます。 AWSとEMRの概要についても説明します。 主にClouderaの単一ノードのHadoopディストリビューションで作業します。 （4ユニット）（前提条件なし）

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（2021年春には教えられていません。可用性を確認してください）は、コンピューターがデータから学習できるようにする研究分野であり、ほぼすべての科学分野の中心であり、一般化（つまり予測）の研究はデータは機械学習の中心的なトピックです。 このコースでは、大学院レベルで機械学習を紹介し、機械学習の新しい高度な方法とその基礎となる理論について詳しく説明します。 実用的な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、データアナリティクス）、自然言語処理、コンピュータービジョン、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、機械学習の最近のアプリケーションについて説明します。 機械学習は、金融サービス、石油とガス、ヘルスケア、マーケティングと広告、政府、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。

このコースでは、さまざまな学習パラダイム、アルゴリズム、理論結果、およびアプリケーションについて説明します。 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。 トピックは次のとおりです。教師あり学習（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、決定木、ベイジアン学習と最適化）。 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/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）、進化的計算、深層学習（ニューラルネットを使用）、および基本的な機械学習の問題につい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）

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）