COVID განახლება: ჩვენ ღია ვართ!

კამპუსის გაკვეთილები და სავიზო ინფორმაცია

ვებინარის გამეორება: განავითარეთ თქვენი IT კარიერა ჩვენს MSCS– ს საშუალებით

გაზარდეთ თქვენი კარიერა კომპიუტერულ მეცნიერებათა მაგისტრის ხარისხით

ნახეთ ჩვენი ვიდეო:

თამაში

შეიტყვეთ პროგრამირების უახლესი ტექნოლოგიები რაც დამსაქმებლებს სურთ

სწავლა
კამპუსი 12-13 თვე

იწყება 8-13 თვის სწავლის შესახებ აშშ-ს კამპუსში. სმზადყოფნაში ჩაატარეთ ექსპერტი ფაკულტეტი, უმაღლესი აკადემიები და პერსონალური ზრდის კურსები.

საკლასო ინსტრუქციები ნიღბებით და სოციალური დისტანცირებით უსაფრთხო და ეფექტურია.

შეიტყვეთ უახლესი დაკოპირების ტექნოლოგიები

სტაჟირება ორ წელიწადში მუშაობს სრულ განაკვეთზე გადახდილი სტაჟირებით, როგორც პროგრამული უზრუნველყოფის დეველოპერი აშშ-ში ნებისმიერ კომპანიაში.

მიიღეთ საუკეთესო სამუშაო (ჩვენი კარიერული მხარდაჭერით)

დასრულება თქვენი დარჩენილი კურსები მანძილი განათლება საღამოობით და შაბათ-კვირის განმავლობაში მუშაობისას.

დაამთავრე მაგისტრის ხარისხი

სამაგისტრო და სამაგისტრო პროგრამა კომპიუტერულ მეცნიერებაში. გილოცავთ!

ჩვენი კურსდამთავრებულების საშუალო საწყისი ხელფასი 94,000 XNUMX აშშ დოლარზე მეტია

საწყისი ხელფასები $ 70,000-დან $ 130,000-მდეა

ფედერალური სტუდენტური სესხები შესაძლებელია თქვენი ხარჯების დასაფარად

დაბალი საპროცენტო ფედერალური სტუდენტური სესხები შესაძლებელია სწავლის, საცხოვრებლისა და კვებების დასაფარავად, ასევე ფულადი სახსრების დასაფარად.

დაეთანხმე ახლავე

დაწყება A
ახალი კარიერა
დღეს

სწავლა კარიერაზე ორიენტირებული კურსები პრაქტიკული დავალებებით

სტანდარტული Core კურსები

  • ეს კურსი გთავაზობთ ფოკუსირებულ პროგრამას პროგრამირებისა და ანალიტიკური უნარების ასამაღლებლად ხუთი მიმართულებით: პრობლემების გადაჭრა, მონაცემთა სტრუქტურები, ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირება, Java პროგრამირების ენა და ჯავას პროგრამებში რეკურსის გამოყენება.

    ამ თემებს განსაკუთრებული მნიშვნელობა აქვს, როგორც კომპიუტერული მეცნიერების სამაგისტრო პროგრამაში კურსების წინაპირობა.

    თემებში შედის Java პროგრამირების ელემენტები, ობიექტზე ორიენტირებული დიზაინი და განხორციელება, მონაცემთა სტრუქტურები (მათ შორის სიები, სტეკები, რიგები, ორობითი საძიებო ხეები, ჰეშის მაგიდები და სიმრავლეები), გამონაკლისი იერარქია, ფაილის i / o და ნაკადები და JDBC. (4 კრედიტი) წინაპირობა: ბაკალავრიატის სტუდენტებისათვის: CS 221; ასპირანტებისთვის: დეპარტამენტის ფაკულტეტის თანხმობა

  • ეს კურსი წარმოადგენს ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირების ფუნდამენტურ პრინციპებს. მოსწავლეები შეისწავლიან თუ როგორ უნდა დაწერონ ხელსაყრელი და უკეთესად დაცული პროგრამული უზრუნველყოფა და ინტეგრირება ეს ცოდნა ლაბორატორიული დავალებებისა და პროექტების გამოყენებით. თემები მოიცავს: ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირების ფუნდამენტური პრინციპები და მოდელები, UML კლასის დიაგრამები და დიზაინის პრინციპები, რომლებიც ხელს უწყობენ ხელახალი გამოყენებადობას და პროგრამული უზრუნველყოფის შენარჩუნებას. (4 ერთეული)

  • ეს კურსი მიიჩნევს მიმდინარე მეთოდებს და პრაქტიკას პროგრამული სისტემის კარგ დიზაინზე. თემები მოიცავს: პროგრამული დიზაინის ნიმუშებს, ჩარჩოებს, არქიტექტორებს და დიზაინის სისტემებს, რომლებიც გამოიყენება ამ მრავალ დონის აბსტრაქციებზე. (2-4 კრედიტი) წინაპირობა: CS 401 ან დეპარტამენტის ფაკულტეტის თანხმობა.

  • ეს კურსი წარმოადგენს ალგორითმების ეფექტურობის ანალიზს (მათ შორის ყველაზე უარესი და საშუალო შემთხვევების ანალიზი) და აცნობიერებს სხვადასხვა ცნობილი, მაღალეფექტური ალგორითმებით. ალგორითმების ანალიზი, დიზაინი და დანერგვა თანაბარი აქცენტით არის მოცემული. თემები მოიცავს მონაცემთა სტრუქტურებში (მათ შორის სიები, hashtables, დაბალანსებული ორობითი ძიების ხეები, პრიორიტეტული რიგები), გრაფიკული ალგორითმები, კომბინატორი ალგორითმები, განმეორებითი ურთიერთობები, დინამიური პროგრამირება, NP- სრული პრობლემები და ზოგიერთი სპეციალური თემა, საშუალებას იძლევა. (სპეციალური თემები მოიცავს კომპიუტერული გეომეტრიას, ალგორითმს კრიპტოსისტების, დაახლოების, დიდი მონაცემთა და პარალელური გამოთვლითი).

  • ეს კურსი ყურადღებას ამახვილებს სწავლების პრინციპებსა და პრაქტიკებზე, რომლებიც გამოიყენება მსხვილი საწარმოო პროგრამების შემუშავებისას. ჩვენ შევისწავლით სხვადასხვა სახის არქიტექტურულ ფენებს, რომლებიც გამოიყენება ამ ფენებთან, მათ შორის ობიექტის Relational Mapping (ORM), საიმედო ინჟექტორი (DI), ასპექტის ორიენტირებული პროგრამირება (AOP) და სხვა პროგრამებთან ინტეგრაცია Web Services (RESTfull და SOAP), მიმოწერა და დისტანციური მეთოდი invocation. უნდა ჰქონდეს ცოდნა მონაცემთა ბაზებთან და SQL- სთან. თუ არ გაქვთ ძლიერი კურსი ან SQL- ის კარგი ცოდნა, თქვენ უნდა დარეგისტრირდეთ CS422 DBMS- ისთვის EA- სთვის ხელმოწერამდე. (4 ერთეული)

  • პროგრამული საინჟინრო არის კურსი, რომელიც სტუდენტს წარუდგენს პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებას პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების მეთოდოლოგიით. მოსწავლეებს უკვე ჰქონდათ გარკვეული გამოცდილება წინა საგანით, რომლებიც ობიექტზე ორიენტირებულ პარადიგმაში იყვნენ და ზოგიერთ ძირითად UML დიაგრამაზე იყენებდნენ პროგრამული უზრუნველყოფის ობიექტებს შორის მოდელების შექმნის მიზნებს. პროგრამული საინჟინრო, სტუდენტი შეიმუშავებს უნარების ამ ინსტრუმენტების ერთად, რათა წარმოედგინა ძლიერი, ადვილად შენარჩუნება პროგრამული. პროგრამული უზრუნველყოფის დამუშავების მეთოდოლოგია აღწერს, თუ როდის და როგორ უნდა მოხდეს OO კონცეფციები და UML დიაგრამები ხარისხის პროგრამული უზრუნველყოფის შესაქმნელად. კურსი მოიცავს მცირე პროექტს, სადაც ილუსტრირებული და გამოყენებული იქნება ლექციის ფორმატში განხილული პრინციპები. რა თქმა უნდა, სტუდენტს ექნება რბოლის რაციონალური სტანდარტების (რაციონალური ერთიანი პროცესი) განვითარების მეთოდოლოგიის შესაბამისად აშენებული აპლიკაცია.

  • ეს კურსი ფოკუსირებულია ვებ აპლიკაციებში საწარმოს გარემოში. საწარმოს განაცხადის დიდი პროგრამული სისტემის შემუშავება, რომელიც ფუნქციონირებს მსხვილ ორგანიზაციაში, როგორიცაა კორპორაცია ან მთავრობა. საწარმო განაცხადები კომპლექსური, სკალადირებული, კომპონენტირებული, გავრცელებული და მისიის კრიტიკული. ეს კურსი, CS545, ფოკუსირებულია საწარმოს ვებ აპლიკაციის წინა ბოლომდე ან პრეზენტაციაზე. CS544 Enterprise არქიტექტურა არის პარტნიორული კურსი, რომელიც ფოკუსირებულია უკან ბოლომდე ან ბიზნეს ფენის, მათ შორის ბიზნეს ლოგიკაზე, ტრანზაქციებზე და არსებულობაზე. CS472, ვებ პროგრამირება, არის წინაპირობა, რომელიც მოიცავს HTML, CSS, JavaScript, servlets და JSP.

    კურსი ასწავლის პრინციპებსა და ნიმუშებს, რომლებიც ზოგადად პლატფორმებსა და ჩარჩოებშია. კურსი შეისწავლის და იმუშავებს ორ უპირატესი ჯავის ვებ-პროგრამასთან, Java Server Faces (JSF) და SpringMVC- სთან. JSF არის კომპონენტის დაფუძნებული ჩარჩო და არის ოფიციალური პრეზენტაცია ჩარჩო სპეციფიკაცია Java Enterprise Edition ტექნოლოგიის დასტისთვის. SpringMVC არის ნაწილი Core საგაზაფხულო ჩარჩო და გახდა ყველაზე ფართოდ გამოიყენება ჯავის ვებ ფარგლებში ბოლო წლებში. (4 ერთეული) წინაპირობა: CS 472 ან დეპარტამენტის ფაკულტეტის თანხმობა.

  • ეს კურსი გთავაზობთ სისტემურ შესავალს ინტერაქტიული და დინამიური ვებ – პროგრამების პროგრამირებაში. კურსი განკუთვნილია იმ პირებისთვის, რომელთაც მცირე ან საერთოდ არ აქვთ ვებ პროგრამირების პროგრამირების გამოცდილება. ეს შეთავაზება გამოიყენებს ჯავის სერვიტებს და JSP სერვერის დამუშავების პროცესს. კურსში შევა HTML და CSS. JavaScript არის კურსის ფოკუსირება და მოიცავს როგორც პროგრამირების ფუნქციონალურ ენას, მათ შორის jQuery, Ajax და JavaScript სახელების სივრცეები და მოდულები. ეს არის წინაპირობა CS545 ვებ აპლიკაციის არქიტექტურისთვის. ეს არ მოიცავს AngularJS- ს ან NodeJS- ს, მაგრამ აქ მოცემული JavaScript მოამზადებს ამ ტექნოლოგიების შესასწავლად. (4 ერთეული)
    წინაპირობა: CS 220 ან CS XXX ან დეპარტამენტის ფაკულტეტის თანხმობა.

  • თქვენი პირველი კურსი სპეციალურად შექმნილია იმის დასადგენად, თუ როგორ შეგიძლიათ გახდეთ კომპიუტერული მეცნიერების საუკეთესო პროფესიონალი. კურსი დაფუძნებულია ტრანსცენდენტალური მედიტაციის პრაქტიკაში, რაც იწვევს თქვენი რეალური პოტენციალის ასრულებას. თქვენ გაეცნობით TM- ს უპირატესობებს, მათ შორის კომპლექსური პრობლემების გადაჭრის შესაძლებლობას უმაღლესი გონებრივი ფუნქციონირებით, კრეატიულობის ამაღლებისა და ”ყუთში” აზროვნების გზით. კურსი ფოკუსირდება პრინციპებზე, რომლებიც უდევს საფუძვლად საქმიანობის პიკს, დასვენებისა და აქტივობის ოპტიმალური ნაზავის შემუშავებით. თქვენ შეიმუშავებთ და განიცდით იდეალურ ყოველდღიურობას, რომელიც მხარს უჭერს ცხოვრებაში წარმატებას. (2 ერთეული)

  • ამ კურსის მიზანია მოსწავლეებისთვის ცოდნისა და უნარ-ჩვევების უზრუნველყოფა, მათ შორის საკომუნიკაციო უნარ-ჩვევები, როგორც მომავალი ლიდერობის როლებისთვის მომზადება.

    ამ კურსის დასრულების შემდეგ მოსწავლეები გაიგებენ პასუხს საკვანძო კითხვებზე ეფექტური ხელმძღვანელობის შესახებ, მათ შორის:

    არსებობს თუ არა "ბუნებრივი დაბადებული" ლიდერები?

    გაქვთ ქარიზმა ეფექტურად უხელმძღვანელო?

    რომელი აქტივი უნდა იყოს ლიდერი?

    რა განსხვავებაა მმართველობასა და ხელმძღვანელობას შორის?

    რა არის ბევრი "ინტელექტუალური" საჭიროა ამ ეპოქაში?

    რა არის "მენეჯმენტის malpractice" და როგორ ეს გამოიწვევს თვითმმართველობის საბოტაჟი?

    იცის, რომ ეს თემა მნიშვნელოვანია წამყვანი პროცესისთვის, როგორ უნდა მივიღოთ იმის გამო, რომ ჩვენ ვიღებთ შიშის მიცემასა და მიღებას?

    რა არის წყარო სამუშაო ადგილების ნაპოვნი პრობლემების 80%?

    არსებობს სამეცნიერო კვლევა, რომელიც ორგანიზაციას დაეხმარება ინდივიდუალური და გუნდური ხელმძღვანელობის უნარების გაუმჯობესებაში?

    სტუმარს მოიცავს გამოჩენილი მეწარმეები, კომპიუტერის მეცნიერები, ფილანტროპებისტები, მეცნიერები და სხვა გამოჩენილი ლიდერები საზოგადოებაში.

    (2 ერთეული)

კურსის დამატებითი პარამეტრები

  • თანამედროვე ინფორმაციის დამუშავება განისაზღვრება მონაცემთა ვრცელი საცავებით, რომლითაც ტრადიციული მონაცემთა ბაზის სისტემები ვერ მოხერხდება. ეს კურსი მოიცავს თანამედროვე ტექნოლოგიების განვითარებას და იყენებს ინდუსტრიის ლიდერებს ამ პრობლემის გადაჭრაში ყველაზე ეფექტური გზით. სპეციალურ თემებზე დაფარული მოიცავს MapReduce ალგორითმები, MapReduce ალგორითმის დიზაინი შაბლონები, HDFS, Hadoop კასეტური არქიტექტურა, YARN, კომპიუტერული ნათესავი სიხშირეები, საშუალო დახარისხება, ვებ მცოცავი, ინვერსიული ინდექსები და ინდექსის შეკუმშვის, Spark ალგორითმები და Scala. (4 ერთეული) წინაპირობა: CS X ალგორითმები.

  • დიდი მონაცემები ახალი ბუნებრივი რესურსია: მონაცემები გაორმაგდება ყველა 12-18 თვის განმავლობაში. ეს ახალი დიდი მონაცემთა ანალიტიკა კურსი მოიცავს ფუნდამენტურ კონცეფციებს და ინსტრუმენტები სამთო მრავალფეროვანი მონაცემების კომპლექტი გენერირება ახალი insights. თქვენ დაეუფლებინ R- ს გამოყენებას Wordcloud, Pagerank, მონაცემთა ვიზუალიზაცია, გადაწყვეტილების ხეები, რეგრესია, კლასტერული, ნევროლოგიური ქსელები და სხვა. თქვენ იმუშავებთ რამდენიმე მსხვილი მილიონიანი ჩანაწერის მონაცემებით, ასევე ჩემი Twitter- ის საშუალებით. თქვენ შეისწავლით Hadoop / MapReduce და Streaming Data Concepts და შეისწავლის სხვა Apache დიდი მონაცემთა პროექტები, როგორიცაა Spark, Flink, Kafka, Storm, Samza, NoSQL ინდივიდუალური კვლევითი ნაშრომები. თქვენ იმუშავებთ ჯგუფებში ღია პროექტებში Kaggle.com- ს კონკურენციის მისაღებად საუკეთესო-ჯიშის მონაცემთა ანალიზური გამოწვევების მოსაგვარებლად. თქვენ ასევე ისწავლით გამოიყენოთ ინდუსტრიის წამყვანი IBM SPSS Modeler და ღია მონაცემთა სამთო პლატფორმები. ამ კურსში გამოყენებული #1 ბესტსელერი სახელმძღვანელოს თავად ინსტრუქტორი უწერია. კურსი ასევე გამოიყენებს MIT, Coursera, Google და სხვაგან ვიდეოს ტრეინინგის ფართო სპექტრს. (4 ერთეული) წინაპირობა: დეპარტამენტის ფაკულტეტის თანხმობა

  • მხოლოდ რამდენიმე მოკლე წლის განმავლობაში, დიდი მონაცემთა ტექნოლოგიები გაიზარდა სფეროში Hype ერთი ძირითადი კომპონენტების ახალი ციფრული ასაკი. ეს ტექნოლოგიები ძალიან სასარგებლოა ინფორმაციის ცოდნაზე.

    კურსის მიზანია თქვენს არსენალში დაამატოთ მართლაც მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტები, რომლებიც დაგეხმარებათ დიდი მონაცემების პრობლემების მოგვარებაში. ჩვენ დავიწყებთ კითხვებზე პასუხის გაცემით, როგორიცაა „რა არის დიდი მონაცემები? რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი ან სასარგებლო? როგორ ინახავთ ამ დიდ მონაცემებს? ” შემდეგ ჩვენ შეისწავლით სხვადასხვა ინსტრუმენტებს და პროგრამირების მოდელებს დიდი მონაცემთა ტექნოლოგიის დასტისგან, რაც მონაცემთა ანალიზში დაგვეხმარება. თემები მოიცავს Hadoop ეკოსისტემის ზოგიერთ პროექტს, როგორიცაა MapReduce, Pig, Hive, Sqoop, Flume, HBase (NoSQL DB), Zookeeper და Apache Spark ეკოსისტემის პროექტები. ჩვენ ასევე განვახილავთ AWS და EMR შესავალს. თქვენ ძირითადად იმუშავებთ Cloudera– ს ერთი კვანძის Hadoop– ის განაწილებაზე. (4 ერთეული) (წინაპირობები არ არის)

  • მონაცემთა ბაზის სისტემებს ორგანიზება და ინფორმაციის მიღება, რაც საშუალებას მისცემს მომხმარებელს სასურველი ინფორმაციის ხელმისაწვდომობა ადვილად და ეფექტურად. თემები მოიცავს: SQL; ER მოდელირება; რელიგიური ალგებრა; მონაცემთა ნორმალიზაცია; გარიგებები; ობიექტების მონაცემთა ბაზაში; მონაცემთა უსაფრთხოება და მთლიანობა; მონაცემთა სასაწყობო, OLAP და მონაცემთა სამთო; განაწილებული მონაცემთა ბაზები; და კონკრეტული კომერციული მონაცემთა ბაზის სისტემის შესწავლა. (4 ერთეული) წინაპირობა: CS 401 ან დეპარტამენტის ფაკულტეტის თანხმობა.

  • მანქანური სწავლება, სასწავლო სფერო, რომელიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ მონაცემები, თითქმის ყველა სამეცნიერო დისციპლინის ცენტრშია და მონაცემების განზოგადების (ანუ პროგნოზირების) შესწავლა წარმოადგენს მანქანური სწავლების ცენტრალურ თემას. ამ კურსში მოცემულია სამაგისტრო დონის გაცნობა მანქანური სწავლებისა და მანქანური სწავლების ახალი და მოწინავე მეთოდების სიღრმისეული გაშუქება, აგრეთვე მათი ძირითადი თეორია. იგი ხაზს უსვამს პრაქტიკულ მნიშვნელობასთან დაკავშირებულ მიდგომებს და განიხილავს მანქანათმშენებლობის ბოლოდროინდელ პროგრამებს, როგორიცაა მონაცემთა მოპოვება (დიდ მონაცემთა / მონაცემთა მეცნიერებაში, მონაცემთა ანალიტიკა), ბუნებრივი ენის დამუშავება, კომპიუტერის ხედვა, რობოტები, ბიოინფორმატიკა და ტექსტური და ვებ მონაცემთა დამუშავება. მანქანური სწავლება გამოიყენება სხვადასხვა ინდუსტრიებში, მათ შორის ფინანსური მომსახურება, ნავთობი და გაზი, ჯანმრთელობის დაცვა, მარკეტინგი და რეკლამა, მთავრობა, ინტერნეტი და ნივთების ინტერნეტი.

    ეს კურსი მოიცავს სხვადასხვა სასწავლო პარადიგმებს, ალგორითმებს, თეორიულ შედეგებსა და პროგრამებს. იგი იყენებს ხელოვნურ ინტელექტის, ინფორმაციის თეორიის, სტატისტიკის და კონტროლის თეორიის ძირითად ცნებებს, რამდენადაც ისინი რელევანტურია მანქანური სწავლისთვის. თემებში შედის: ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლება (გენერაციული / დისკრიმინაციული სწავლება, პარამეტრიული / არამეპარამეტული სწავლება, ნერვული ქსელები, დამხმარე ვექტორული მანქანები, გადაწყვეტილების ხე, ბაიესური სწავლა და ოპტიმიზაცია); ზედამხედველობის გარეშე სწავლა (კლასტერიზაცია, განზომილების შემცირება, ბირთვის მეთოდები); სწავლის თეორია (კომპენსაციის / ვარიანტის ურთიერთგაგება; VC თეორია; დიდი მინდვრები); განმტკიცების სწავლა და ადაპტაციური კონტროლი. სხვა თემებში შედის HMM (დამალული მარკოვის მოდელი), ევოლუციური გამოთვლა, ღრმა სწავლა (ნერვული ქსელებით) და ალგორითმების შემუშავება, რომელთა შესრულებაც შეიძლება მკაცრად გაანალიზდეს მანქანური სწავლების ფუნდამენტური პრობლემებისათვის. (კურსი არ არის შემოთავაზებული 2021 წლის გაზაფხული)

    კურსის მნიშვნელოვანი ნაწილია ჯგუფური პროექტი. პარალელური, დისტრიბუციისა და სკალირებადი მანქანების სწავლების ძირითადი საშუალებები მოკლედ დაფარავს სტუდენტებისთვის პროექტების განხორციელებაში. (4 ერთეული) წინაპირობა: არა.

  • მობილური მოწყობილობების პროგრამირების მნიშვნელობა ბოლო წლების განმავლობაში წარმოიშვა როგორც ახალი დომენი პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებაში. ეს კურსი მოსწავლეებს ამზადებს აპლიკაციების განვითარებისთვის, რომლებიც აწარმოებენ მობილურ მოწყობილობებს, როგორიცაა IPhone, iPad ან Android ტელეფონი. ეს არის სწრაფად განვითარებადი ბაზარი. კურსი ყურადღებას ამახვილებს მობილური აპლიკაციების დაყენებაზე, განვითარებაზე, ტესტირებაზე და გავრცელებაზე. ამ კურსის ბოლოს სტუდენტებს საშუალება აქვთ შეიმუშაონ პლატფორმის აპლიკაცია, შეიმუშაონ ისინი, შეამოწმონ ისინი რეალურ მოწყობილობაზე და საბოლოოდ გამოაქვეყნონ აპლიკაციის მაღაზიაში მომხმარებლების ხელმისაწვდომობა. (4 ერთეული) წინაპირობა: CS472 ან დეპარტამენტის ფაკულტეტის თანხმობა.

  • ამ კურსის განმავლობაში თქვენ შეისწავლით SPA- ს (Single Page Web Applications) რეაქტიული პროგრამირების არქიტექტურას, ისევე როგორც ყველა საჭირო უნარით სრული ვებ-გვერდის სრული ვებსაიტის შესაქმნელად. ტექნოლოგიები მოიცავს: NodeJS, ExpressJS, TypeScript, AngularJS2, Firebase და NoSQL მონაცემთა ბაზები (MongoDB). კურსი მოიცავს:

    • როგორ C ++ V8 ძრავა და ასინქრონული კოდი მუშაობს Node და Node Event loop.
    • როგორ სტრუქტურა თქვენი კოდი reuse და ავაშენოთ Restful API გამოყენებით მოდულები და ExpressJS.
    • როგორ ფუნქციონირებს NoSQL მონაცემთა ბაზები: მონგო შელი, აგრეგაციის ჩარჩო, რეპლიკა კომპლექტი, კლასტერული, შარდსი, მონგოეის ORM.
    • ღრმა გაგება, თუ როგორ Angular (მხარდაჭერით Google) მუშაობს, შეცვლა დიაგნოსტიკა, რეაქტიული RxJs პროგრამირების ერთად Observables და სუბიექტები, Shadow DOM, ზონების, მოდულები და კომპონენტები, საბაჟო დირექტივები და მილები, მომსახურება და საიმედო ინჟექტორი, კუთხოვანი შემდგენელი, JIT და AOF Compilation , ფორმები (თარგი დრაივანი და მონაცემთა ორიენტირებული), მონაცემთა აკინძვა, მარშრუტიზაციის, დაცვა და მარშრუტის დაცვა, HTTP კლიენტი, JWT JSON Web Token Authentication.

    (4 ერთეული)

  • ყველა ახალი კომპიუტერის სტანდარტული პროცესორი არის მრავალპროგრამული პროცესორი, რომელსაც აქვს პროგრამების შესრულება უფრო სწრაფად. თუმცა, ამ პოტენციალის გამოყენებისას, პროგრამისტს უნდა ჰქონდეს გარკვეული ცოდნა პარალელური პროგრამირების ტექნიკაზე. ამ კურსის მსვლელობისას მოსწავლეები უმეტესწილად ატარებენ პარალელურ პროგრამებს. მოსალოდნელი შედეგი იქნება პრაქტიკული პროგრამების ახალი უნარის შემუშავება. ეს უნარი არა მხოლოდ სასარგებლოა მრავალპროგრამის დამამუშავებელი პროგრამებისთვის, არამედ ოპერაციული სისტემების პროგრამირების და მონაცემთა ბაზის პროგრამირების განაწილებაზე. პროგრამაში გამოყენებული პროგრამული ინსტრუმენტები მოიცავს Microsoft Visual C / C ++, Java multithreading library და OpenMP threading სტანდარტი. (4 ერთეული) წინაპირობა: კომპიუტერული პროგრამების ცოდნა Java, C, ან C ++.

  • ამ კურსში გადავხედავთ ტექნიკას, პრინციპებსა და შაბლონებს, თუ როგორ უნდა შეიმუშავონ მოქნილი, სკალადი, ტესტირებადი და სტაბილური პროგრამული სისტემები, რომლებიც იყენებენ მიკროორგანიზაციებს. ჩვენ შეისწავლით, თუ როგორ შეგვიძლია გაყოფილი მცირე აპლიკაციები პატარა მიკროპროცესებში, რომლებიც უფრო ადვილად ააშენებენ და სხვა უპირატესობებს მონოლითურ საწარმოსთან შედარებით. განაწილებული მიკროსერვის არქიტექტურა ასევე აძლევს უამრავ გამოწვევას. ჩვენ შევისწავლით ამ გამოწვევებს და როგორ მივმართოთ მათ. ამ კურსის თემაა არქიტექტურული სტილები, ინტეგრაციის ტექნიკა და ნიმუშები, დომინანტური დიზაინი, მოვლენათა ორიენტირებული არქიტექტურა და რეაქტიული პროგრამირება. (X კრედიტები). (წინაპირობები არ არის)

  • ამ პრაქტიკულ კურსში სტუდენტები ასრულებენ კომპიუტერთან დაკავშირებულ დავალებებს ტექნიკურ პროფესიულ პოზიციაში. შესრულებული ამოცანები შეიძლება იყოს ახალი სისტემების შემუშავება და განვითარება ან არსებული სისტემების კონკრეტული მიზნების გამოყენება. პრაქტიკულ სამუშაოთა აღწერილობა შემუშავებულია დამსაქმებლისა და სტუდენტის მიერ და საჭიროებს წინასწარ დამტკიცებას დეპარტამენტის ერთ-ერთი სამაგისტრო ფაკულტეტის მიერ, პრაქტიკის ხელმძღვანელის კონსულტაციით, სადაც განთავსდება სტუდენტი. (ეს კურსი ძირითადად განკუთვნილია სტაჟირების ან კოოპერატიული პროგრამების სტუდენტებისათვის.) (0.5-1 ერთეული ბლოკზე - შეიძლება განმეორდეს.)

  • MIU განათლების 50 წლიანი საპატივცემულოდ, კომპიუტერული მეცნიერების დეპარტამენტი სიამოვნებით იწყებს ჩვენი ახალი Golden Jubilee ComPro Tech Talks სერიას.

    ამ ყოველთვიური სერიის ორგანიზატორი და მოდერატორია პროფესორი რენუკა მოჰანრაჯი.

    მოლაპარაკებები ხელმისაწვდომია https://www.youtube.com/playlist?list=PLoBuI1C_-EtrAMdD45sldMnd8HXNhmyBQ.

    ყველას მისასალმებელია ნახოთ ჩვენი უახლესი ჩაწერილი ტექნიკური საუბარი შაბათიდან, 23 აპრილიდან:

    MIU ComPro-ს სტუდენტებმა Quoc Vinh Pham-მა და Jialei Zhang-მა წარმოადგინეს ტექნიკური ვებინარი, „გამოსახულებისა და ვიდეოს სინთეზი GAN-ისა და ღრმა სწავლის გამოყენებით“.

    გენერაციული საპირისპირო ქსელები (GANs) არის ალგორითმული არქიტექტურები, რომლებიც იყენებენ ორ ნერვულ ქსელს, რომლებიც ერთმანეთს უპირისპირდებიან (ანუ „მოწინააღმდეგე“), რათა გამოიმუშაონ მონაცემების ახალი, სინთეზური მაგალითები, რომლებიც შეიძლება გადავიდეს რეალურ მონაცემებზე. ისინი ფართოდ გამოიყენება გამოსახულების, ვიდეო გენერირებისა და ხმის გენერირებისთვის.

გსურთ გახდეთ Javascript– ის სრული დასტის შემქმნელი?

თუ გირჩევნიათ ყურადღება გაამახვილოთ Javascript– ზე, გახდეთ სრული სტეკის დეველოპერი, ეწვიეთ სამაგისტრო პროგრამის განვითარების პროგრამის ვებსაიტზე >

MIU მე –2 ყველაზე დიდია კომპიუტერული მეცნიერების სამაგისტრო პროგრამა აშშ-ში

1. სამხრეთ კალიფორნიის უნივერსიტეტი
2. მაჰარიშის მენეჯმენტის უნივერსიტეტი (2019 წელს დაარქვეს მაჰარიშის საერთაშორისო უნივერსიტეტს)
3. კოლუმბიის უნივერსიტეტი ქალაქ ნიუ-იორკში
4. ილინოისის უნივერსიტეტი ურბანა-შამპანში
5. სტენფორდის უნივერსიტეტი

6. არიზონას სახელმწიფო უნივერსიტეტი-ტემპე
7. კალიფორნიის უნივერსიტეტი-სან დიეგო
8. ილინოისის ტექნოლოგიის ინსტიტუტი
9. მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტი
10. სტივენსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტი
11. ჩრდილოეთ კაროლინას სახელმწიფო უნივერსიტეტი რალიში
12. კორნელის უნივერსიტეტი
13. ილინოისის უნივერსიტეტი ჩიკაგოში
14. მასაჩუსეტსის უნივერსიტეტი-ამერსტი
15. ილინოისის უნივერსიტეტი Springfield- ში
16. ჩრდილოეთ კაროლინას უნივერსიტეტი შარლოტაში
წყარო:  https://nces.ed.gov/ipeds/use-the-data (7-10-2020)

რატომ სწავლობთ კომპიუტერულ მეცნიერებას

მაჰარიშის საერთაშორისო უნივერსიტეტი

  • შეიტყვეთ მოწინავე Edge ტექნოლოგიები

  • კარიერაზე ორიენტირებული სამაგისტრო პროგრამა

  • კარიერის დახმარება, სამუშაოს მიღებაში დაგეხმარებათ

  • საშუალო საწყისი ანაზღაურება $ 94,000 წელიწადში

ჩვენს 3,400 კურსდამთავრებულს აქვს სამუშაო
Fortune 500 კომპანიასთან და წამყვან ბიზნესთან

”MIU საუკეთესო ადგილია, რადგან კურსები ემყარება უახლეს ტექნოლოგიებს”

”MIU არის საუკეთესო ადგილი მისასვლელად, რადგან კურსები დაფუძნებულია უახლესი ტექნოლოგიების საფუძველზე.”

გაზარდეთ თქვენი კარიერა კომპიუტერული პროფესიონალების პროგრამაში გაწევრიანებით

არ გამოტოვოთ ეს შესაძლებლობა თქვენი ცხოვრების გასაუმჯობესებლად.

აპლიკაცია მოახმარეთ

მაჰარიშის საერთაშორისო უნივერსიტეტი აკრედიტებულია
უმაღლესი სასწავლო კომისიის მიერ

შეხვდნენ ჩვენი სტუდენტები

en English
am Amharicar Arabichy Armenianaz Azerbaijanizh-CN Chinese (Simplified)hr Croatiancs Czechnl Dutchen Englishet Estoniantl Filipinofr Frenchka Georgiande Germanht Haitian Creoleiw Hebrewhi Hindiid Indonesianit Italianja Japanesekk Kazakhko Koreanky Kyrgyzlo Laolt Lithuanianml Malayalammn Mongolianmy Myanmar (Burmese)ne Nepalifa Persianpt Portuguesesr Serbiansd Sindhies Spanishsu Sudanesesv Swedishta Tamilte Teluguth Thaitr Turkishuk Ukrainianur Urduuz Uzbekvi Vietnamese