Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудегі ең жаңа технологиялармен «қолмен жұмыс жасау» дағдыларын үйреніңіз

Сіз дайынсыз ба? Сіздің мансапыңызды жақсартасыз ба?

Сіз мансапты көтеруге дайынсыз ба?

Барлық студенттер өздерінің Эдвайзерлерімен кеңесе отырып, төмендегі сол жақтағы бағандағы Негізгі курстарды және оң жақтағы бағандағы Қосымша курстарды таңдайды.

Студенттер қалашыққа келген кезде алынған біліктілік емтихандарына негізделген Дайындық кіру жолы 4 апталық Негізгі бағдарламалау практикасы (CS 390) сабағын өту керек. FOR 506 және CS 401 барлық студенттер үшін қажет. Бітіруге қойылатын талаптарды көру >

Негізгі курстар

  • Сіздің бірінші курсыңыз информатика саласындағы ең жақсы маман бола алатындығыңыздың негізін қалауға арналған. Курс трансцендентальды медитация тәжірибесінен бастау алады, бұл сіздің нақты әлеуетіңізді жүзеге асыруға әкеледі. Сіз TM-нің артықшылықтары туралы білесіз, оның ішінде ақыл-ойдың жоғары қабілеті арқылы шығармашылықты арттыру және «ойдан тыс» ойлау арқылы күрделі мәселелерді шешу мүмкіндігі бар. Курста демалыс пен белсенділіктің оңтайлы қоспасын құру арқылы белсенділіктің жоғары деңгейіне негіз болатын принциптерге назар аударылады. Сіз өмірдегі сәттілікті қолдайтын күнделікті өмірді дамытып, сезінесіз. (2 бірлік)

  • FPP курсы бес салада бағдарламалау және аналитикалық дағдыларды арттыруға бағытталған бағдарламаны ұсынады: есептерді шешу, деректер құрылымдары, объектіге бағытталған бағдарламалау, Java бағдарламалау тілі және Java бағдарламаларында рекурсияны пайдалану.

    Бұл тақырыптар информатика магистратурасындағы курстардың алғышарты ретінде ерекше маңызды.

    Тақырыптарға мыналар кіреді: Java бағдарламалау элементтері, объектіге бағытталған жобалау және енгізу, деректер құрылымдары (тізімдер, стектер, кезектер, екілік іздеу ағаштары, хэш кестелер мен жиынтықтарды қосқанда), ерекше иерархия, файл шығару / шығару және ағындар және JDBC. (4 кредит) Пререквизит: Бакалавриат студенттері үшін: CS 221; аспиранттар үшін: факультеттің келісімі (4 бірлік)

  • MPP курсы объектіге бағытталған бағдарламалаудың негізгі принциптерін ұсынады. Студенттер қайта пайдалануға болатын және жақсы қызмет көрсетілетін бағдарламалық жасақтаманы жазуды үйренеді және бұл білімді зертханалық тапсырмалармен және жобалармен біріктіреді. Тақырыптарға мыналар кіреді: объектілі-бағытталған бағдарламалаудың негізгі принциптері мен үлгілері, UML класс диаграммалары және бағдарламалық қамтамасыз етуді қайта пайдалануға және техникалық қызмет көрсетуге ықпал ететін дизайн принциптері. (4 бірлік)

  • Бұл курс ДҚ жобалау принциптерінің негіздерін және SQL және NoSQL дерекқорларына кіріспелерді қамтиды.

    Тақырыптар: Реляциялық ДҚ жобалау принциптері, Қалыпты пішіндер, Бастапқы және Сыртқы және Бірегей кілттер; Сұраныс (агрегация, біріктіру, сұрыптау); транзакциялар; Құжат негізіндегі ДҚ жобалау принциптері, индекстер, деректер қорын масштабтау; Қол жетімділік және қалпына келтіру (демп, қалпына келтіру, экспорт, импорт); Деректер базасы қызмет ретінде. Алдын ала реквизиттер жоқ.

    (4 бірлік)

  • Деректер базасы жүйесі пайдаланушыларға қажетті ақпаратты оңай және тиімді пайдалануға мүмкіндік беретін ақпаратты ұйымдастырады және шығарады. Тақырыптар: реляциялық деректер моделі; SQL; ER моделдеу; реляциялық алгебра; деректерді қалыпқа келтіру; мәмілелер; дерекқордағы объектілер; деректер қауіпсіздігі және тұтастығы; деректерді сақтау, OLAP және деректерді өңдеу; таратылған дерекқорлар; коммерциялық деректер базасының нақты жүйесін зерделеу. (4 бірл.) Пререквизит: CS 401 немесе кафедра оқытушыларының келісімі.

  • Бағдарламалық жасақтаманы жобалау - бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу әдіснамасы арқылы студентті бағдарламалық қамтамасыз етуді дамытудағы озық тәжірибеге енгізетін курс. Студенттер бұрынғы курстарда Object-Oriented paradigm-мен тәжірибе жинақтады және бағдарламалық жасақтама объектілері арасындағы қатынастарды моделдеу мақсатында негізгі UML диаграммаларын қолданды. Бағдарламалық жасақтама инженериясында студент осы құралдарды сенімді, оңтайлы бағдарламалық қамтамасыз етуді жасау үшін біріктіру дағдыларын дамытады. Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу әдіснамасы сапалы бағдарламалық қамтамасыз етуді құру мақсатын орындау үшін OO тұжырымдары мен UML диаграммаларын қашан және қалай қолдануға болатынын сипаттайды. Курс лекциялық форматта талқыланған принциптерді көрсетуге және қолдануға болатын шағын жобаның айналасында орналасқан. Курстың соңында студенттің RUP (Rational Unified Process) әдіснамасының жоғары стандарттарына сәйкес салынған қолданыстағы қосымшасы болады.

  • Бұл курс алгоритмдердің тиімділігін талдау әдістерін ұсынады (соның ішінде, ең жаман және орташа жағдайды талдау) және белгілі, жоғары тиімді алгоритмдерді енгізеді. Алгоритмдерді талдау, жобалау және іске асыруға бірдей көңіл бөлінеді. Тақырыптар деректер құрылымдары (соның ішінде тізімдер, хэштеттер, теңдестірілген екілік іздеу ағаштары, басым кезектер), графикалық алгоритмдер, комбинаторлық алгоритмдер, қайталану қатынастары, динамикалық бағдарламалау, NP-толық проблемалары және кейбір арнайы тақырыптар бойынша іздеу және сұрыптау, тиімділікті қамтиды мүмкіндік береді. (Арнайы тақырыптарға есептеу геометриясы, криптожүйелерге арналған алгоритмдер, жуықтау, үлкен деректер және параллель есептеулер кіреді.)

  • Бұл курс асинхронды веб-бағдарламалау тұжырымдамаларына терең енеді және бақылаушы үлгісін, зауытты, декораторды және т.б. қамтитын JS үшін ең маңызды дизайн үлгілерін қамтиды. Ол сонымен қатар Web API және Immutable деректер құрылымдарымен жұмысты қамтиды.

    Тақырыптар: Бірлескен Git; TypeScript және Bundlers бағдарламасына кіріспе; Асинхронды JavaScript; Оқиға циклі; History API, Geolocation API; Ajax (HTTP, Ajax, JSON, Fetch, CORS-ке кіріспе, жөндеу); Promises және Async/Await; Реактивті бағдарламалау; RxJS бақылау құралдары және операторлары; Дизайн үлгілері: модуль, прототип, синглтон, бақылаушы, қасбет, фабрика, декоратор, прокси, стратегия, есте сақтау; Қазіргі веб-браузерлер. Алдын ала талаптар жоқ.

    (4 бірлік)

  • Есептеу техникасының болашағы параллель. Процессор конструкциялары миниатюризация, тактілік жиілік, қуат және жылу шегіне жеткендіктен, жүйелі өнімділіктің артуы төмендеді. 2005 жылы процессор ядроларының саны бірден бір ядродан бірнеше ядроға дейін өсе бастады, бұл бағдарламаларды әлдеқайда жылдам орындауға мүмкіндік берді. Дегенмен, бұл әлеуетті пайдалану үшін бағдарламашы параллельді бағдарламалау әдістерін білуі керек.

    Бұл курс студенттерге Java 9 контекстінде параллельді бағдарламалаудың іргелі тұжырымдамаларын үйретеді. Параллельді бағдарламалау әзірлеушілерге бір уақытта бірнеше ядроларды пайдалану арқылы қолданбаларды жылдамырақ іске қосу үшін көп ядролы компьютерлерді пайдалануға мүмкіндік береді. Бұл курстың соңында сіз серверлерді, жұмыс үстелдерін немесе мобильді құрылғыларды қоса алғанда, көп ядролы платформалардың кең ауқымы үшін параллельді бағдарламаларды жазу үшін танымал параллельді Java құрылымдарын (мысалы, Multi-Threading, Streams және Executors) пайдалануды үйренесіз.

    Бұл курста қолданылатын бағдарламалық құралдарға Microsoft Visual Studio, Java көп ағынды кітапханасы және OpenMP ағынының стандарты кіреді. (4 бірлік) Шарты: Java, C немесе C++ көмегімен компьютерлік бағдарламалауды білу.

    Қосымша ақпарат алу үшін осы курстың профессоры жасаған бес минуттық бейнені қараңыз:

    https://www.youtube.com/watch?v=dWcWAnn0Ppc

  • Бұл курс интерактивті және динамикалық веб-қосымшаларды бағдарламалауға жүйелі кіріспе береді. Курс веб-қосымшаларды бағдарламалау тәжірибесі аз немесе мүлдем жоқ адамдарға арналған. Бұл ұсыныс серверлік өңдеу үшін NodeJS және Express құрылымын пайдаланады.

    Курс HTML және CSS негіздерін шолудан басталады, CSS көмегімен веб-беттердің орналасуына ерекше назар аударылады. JavaScript – функцияларды, нысандарды, модульдерді, jQuery құрылымын, Ajax және Promises сияқты курста толық қолданылатын бағдарламалау тілі. Студенттер уақытының көп бөлігін барған сайын күрделі және жетілдірілген веб-сайттарды бағдарламалауға жұмсайды. Курстың соңғы аптасындағы басты жоба оңтайлы өнімділік үшін клиент асинхронды түрде қатынасатын SQL дерекқор сервері бар веб-сайтты жасайды.

    Бұл курс CS545 Web Application Architecture және CS572 Modern Web Applications үшін міндетті шарт болып табылады. Шарты: CS 220 немесе CS 401 немесе кафедра оқытушысының келісімі

    (4 бірлік)

  • Android бағдарламаларын жасау - қызықты және ықтимал табыс әкелетін тәжірибе. Android әзірлеу бағдарламашыға шығармашылық әлемін ашады. Ол бір түймені басу арқылы өнімді жасап, оны миллиардтаған пайдаланушыларға қолжетімді ете алатын цифрлық әлемде ешқашан армандамаған тәсілдермен өзіңізді көрсетуге мүмкіндік береді. Бұл курс Kotlin бағдарламалау тілі арқылы Android қосымшаларын жасауды үйретеді.

    Тақырыптар мыналарды қамтиды: Android бағдарламалау үшін компьютерді орнату; Манифест негіздері; Орналасулар, әрекеттер, көріністер және UI құрамдастары; Мақсаттармен, фрагменттермен және ортақ теңшелімдермен жұмыс істеу; Web View және HTML; Мультимедиамен жұмыс істеу; Android Jetpack құрамдастары, Room Database және JSON; Түсініксіз сенсорлар; Локализация; Қолданбаны Google Play дүкенінде жариялау. (4 бірлік) Ешқандай алғышарттар талап етілмейді.

  • Бұл курс JavaScript-ті серверде (NodeJS) пайдалануға бағытталған. Студенттер NodeJS қалай жұмыс істейтінін біліп, оның негізгі қолданбалы бағдарламалау интерфейсі (API) туралы терең түсінік алады. Курс JS компилятор механизмінің (V8) қалай жұмыс істейтінін, модульдер арқылы кодты қалай құрылымдау керектігін және Түйін мен Түйін оқиғалар циклінде асинхронды код қалай жұмыс істейтінін қамтиды. Курс сонымен қатар Node Package Manager (NPM), веб-серверді құруды, Express Framework-пен жұмыс істеуді және MongoDB басқару үшін Mongoose сияқты ODM пайдалануды үйретеді. Студенттер заманауи веб-қосымшаны анықтайтын барлық әдістерді, соның ішінде JSON Web Tokens көмегімен пайдаланушыларды аутентификациялауды, дерекқордағы деректерді сақтауды және Restful API құруды үйренеді. Басқа информатика ұғымдары да қамтылған.

    Тақырыптар: HTTP & Rest API дизайны; Азаматтығы жоқ және күйі бар қосымшалар; Түйін API; Түйін пакетінің менеджері (npm); Модель-контроллер архитектурасы, экспресс фреймворк және аралық бағдарламалар; Сервер жағындағы маршруттау; Токенге негізделген аутентификация. Алдын ала реквизиттер жоқ.

    (4 бірлік)

  • Big Data - бұл жаңа табиғи ресурс: мәліметтер әр 12-18 айда екі есеге артады. Бұл Big Data Analytics жаңа курсы жаңа түсініктер қалыптастыру үшін әртүрлі мәліметтер жиынтығын өндіруге арналған негізгі ұғымдар мен құралдарды қамтиды. Wordcloud, Pagerank, деректерді визуалдау, шешім ағаштары, регрессия, кластерлеу, жүйке желілері және басқаларын құру үшін R тілін қолдануды игересіз. Сіз бірнеше миллиондық жазбалар жиынтығымен жұмыс істейтін боласыз, сонымен қатар Twitter фидтерінде жұмыс істейтін боласыз. Сіз Hadoop / MapReduce және Streaming Data тұжырымдамаларын үйренесіз, және басқа зерттеу жұмыстары арқылы Spache, Flink, Kafka, Storm, Samza, NoSQL сияқты басқа Apache Big Data жобаларын зерттейсіз. Сіз Kaggle.com ашық жобаларында топтарда жұмыс істейсіз, ең жақсы мәліметтер-аналитикалық міндеттерді шешу арқылы ақшалай сыйлыққа таласыңыз. Сондай-ақ, сіз өнеркәсіптік жетекші IBM SPSS Modeler-ді және дереккөздерді бастапқы дереккөздермен жинау платформаларын пайдалануды үйренесіз. Сондай-ақ, курста MIT, Coursera, Google және басқа да жерлерден бейне оқыту материалдарының кең спектрі қолданылады. (4 бірлік) Қажетті жағдай: Кафедра профессор-оқытушылар құрамының келісімі

  • Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу – бұл қандай да бір Жүйелік немесе Қолданбалы Бағдарламалық қамтамасыз етуді өндіруге қатысатын ойластыру, нақтылау, талдау, жобалау, бағдарламалау, тестілеу, құжаттау және қолдаудың жүйелі процесі.

    Бұл курста студенттер тұжырымдамадан талдау, жобалау, енгізу және тестілеу арқылы жұмыс бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу және орналастыруға дейінгі талаптарды қабылдау арқылы кәсіпорын деңгейіндегі бағдарламалық шешімдерді қалай шығару керектігін үйренеді. Ол бірқатар принциптерді, озық тәжірибелерді және қатысты құралдар мен технологияларды және олардың жоғары сапалы, сенімді бағдарламалық шешімдерді өндіруде қалай қолданылатынын және қолданылатынын үйретеді. Қамтылған әдістер мен құралдар негізінен Java бағдарламалық платформасымен шектелмесе де, орталықтандырылады.

    Біз бағдарламалық өнімге дұрыс талаптарды анықтау және анықтау әдістерін, осы талаптарды талдауды және бағдарламалық шешімнің сәйкес архитектурасын таңдауды және сәйкес дизайнды жасауды үйренеміз. Дизайнды кодта қалай іске асыру керек, соның ішінде тестілеу және ақырында жеткізу/орналастыру үшін алынған артефакті құру және буыптау. Біз әртүрлі заманауи орналастыру механизмдерін, соның ішінде бұлтты қарастырамыз. Алдын ала талап: CS 401

    Тақырыптар мыналарды қамтиды:

    • Мәліметтер базасын жобалау және әзірлеу
    • Нысанға бағытталған талдау және жобалау
    • Доменді модельдеу
    • Жүйе архитектурасы
    • Spring Web MVC көмегімен веб-қосымшаларды әзірлеу
    • Жүйені енгізу және тестілеу; оның ішінде бірлік тестілеу, мазақ ету және интеграциялық тестілеу
    • Бағдарламалық қамтамасыз ету қауіпсіздігі – сәйкестендіру және қол жеткізуді басқаруды қоса
    • Контейнерлеу және контейнерлік технологиялар

    (4 бірлік)

  • Бұл курстың мақсаты студенттерді көшбасшылыққа, оның ішінде болашақ көшбасшылық рөлдерге дайындық ретінде қарым-қатынас дағдыларына үйрету.

    Курстың соңында студенттер тиімді басшылыққа қатысты негізгі сұрақтардың жауаптарын түсінеді, соның ішінде:

    «Табиғи туған» көшбасшылар бар ма?

    Сізді тиімді басқаруға харизма болуы керек пе?

    Жетекші болуға қандай бір актив қажет?

    Басқарушы және жетекші арасындағы айырмашылық неде?

    Осы дәуірде басшылық ету керек көптеген «ақылдылар» деген не?

    «Басқаруды бұзу» деген не және ол өзін-өзі саботажға қалай әкеледі?

    Жетекші процестер үшін кері байланысты білу маңызды екенін біліп, оны беруден және қорқудан қорқуды қалай аламыз?

    Жұмыс орнында кездесетін мәселелердің 80% көзі қандай?

    Ұйымның жеке және топтық көшбасшылық қабілеттерін арттыруға көмектесетін ғылыми зерттеулер бар ма?

    Қонақүйдің спикерлері көрнекті кәсіпкерлер, компьютерлік ғалымдар, филантроптар, академиктер және қоғамдағы басқа да беделді көшбасшыларды қамтиды.

    (2 бірлік)

Қосымша курстар

  • Жобаларды басқару студентті жобаны практикалық әзірлеу, лекциялар, оқу, Жобаны басқару құрылымын, оның білім салаларының жиынтығын (10 білім саласы және оған қатысты процестер) және қолдану арқылы тәжірибеден өткізу арқылы үйренуге ұсынады. Студенттер нақты жобаны жүзеге асыру арқылы жұмыс істейді және қолданбаларды әзірлеу әдістемесін пайдалана отырып, бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің өмірлік циклінің барлық кезеңдерінде жобаны басқару рөлін сезінеді.

    Студенттер жобаны жоспарлау, талаптарды басқару, ауқымды басқару, кодтау стандарттары, доллар құны бойынша модуль/код құнын бағалау, сондай-ақ адам сағаты, кестелерді басқару, сапаны басқару, тәуекелдерді басқару және коммуникацияларды басқару бойынша нақты тәжірибе алады. Курстың соңында студенттерде өнеркәсіпте қолданылатын PM процестері арқылы әзірленген жұмыс істейтін қолданба болады. (Талаптардан бастап өндірісті орналастыру арқылы). Жоба ең соңғы Java технологияларын және олардың веб-қызметтері мен дизайн үлгілерімен негіздемелерін пайдалана отырып әзірленген.

  • Бұл курс формалды әдістерге және абстракцияның механизмдеріне баса назар аудара отырып, бағдарламалау тілін жобалаудың озық тақырыптарын қарастырады. Тақырыптар деректерді және басқаруды абстракцияны, синтаксисті және семантиканы формалды спецификациялауды, бағдарламаның дұрыстығын дәлелдеуді, детерминистикалық бағдарламалауды, кеңейтілген басқару құрылымдарын және нақты тілдерді зерттеуді қамтиды. (4 бірл.) Пререквизит: CS 401 немесе кафедра оқытушыларының келісімі.

  • Бұл курс бұлтты бағдарламалау үлгілерін қамтиды және студенттерге әртүрлі веб-бұлттық қызметтермен, соның ішінде AWS Serverless функцияларымен жұмыс істеуге машықтандыруға мүмкіндік береді.

    Тақырыптар мыналарды қамтиды: Identity & Access Management (IAM); Виртуалды жеке бұлт (VPC), желіге кіруді басқару тізімдері – NACL, ішкі желілер, қолжетімділік аймақтары, қарапайым сақтау қызметі (S3), серпімді бұлтты есептеу (EC2), қарапайым хабарландыру қызметі (SNS), серпімді жүктемені теңестіргіш (ELB), автоматты масштабтау, 53 маршрут, бұлттағы API; AWS Lambda, серверсіз; Web Services; Қолданбаны орналастыру, қорытынды жоба. (4 кредит). (Алғышарттар жоқ)

  • Қазіргі ақпаратты өңдеу дәстүрлі дерекқор жүйелерімен өңделмейтін деректердің үлкен репозиторийлері арқылы анықталады. Бұл курс осы мәселені ең тиімді жолмен шешу үшін салалық көшбасшылар әзірлеген және қолданатын ең соңғы технологияны қамтиды. Арнайы тақырыптарда MapReduce алгоритмдері, MapReduce алгоритмінің дизайны үлгілері, HDFS, Hadoop кластерлік сәулет, YARN, есептеу жиіліктері, қайталама сұрыптау, веб-сканерлеу, инверттелген индекстер және индексті сығымдау, Spark алгоритмдері және Scala қамтиды. (4 бірліктері) Пререквизит: CS 435 алгоритмдері.

  • Бірнеше қысқа жылдың ішінде үлкен деректер технологиялары хайп аймағынан жаңа цифрлық дәуірдің негізгі құрамдастарының біріне айналды. Бұл технологиялар ақпаратты білімге айналдыру үшін өте пайдалы. Курстың мақсаты - әртүрлі үлкен деректер мәселелерін шешуге көмектесетін арсеналыңызға кейбір маңызды құралдарды қосу.

    Курс «Үлкен деректер дегеніміз не және оның маңыздылығы» сияқты сұрақтарға жауап беруден басталады. Үлкен деректерді қалай сенімді және арзан сақтайсыз? Осы үлкен деректерден пайдалы ақпаратты табу үшін қандай құралдарды пайдалану керек? т.б.» Бұл курста студенттер үлкен деректерді талдау үшін әртүрлі құралдар мен бағдарламалау модельдерін зерттейді. Тақырыптарға MapReduce, Pig, Hive, Sqoop, Flume, HBase (NoSQL DB), Zookeeper сияқты Hadoop экожүйесінің жобалары, сондай-ақ Spark SQL және Spark Streaming сияқты Apache Spark экожүйесінің жобалары кіреді. Сондай-ақ студенттерге нақты уақыт режимінде деректерді жинау, өңдеу, талдау және нәтижелерді бақылау тақталарында графикалық форматта қараудан бастап толық үлкен деректер құбырын құруға мүмкіндік беріледі. Студенттер негізінен Cloudera таратуының Hadoop кластерімен жұмыс істейді. (4 бірлік) (MPP – жалғыз шарт)

  • Әртүрлі көздерден алынған деректердің жылдам өсуімен көптеген кәсіпорындар мен ұйымдар деректерге негізделген. Мұндай деректерден негізгі ақпаратты алу және оны білім мен интеллектке түрлендіру Big Data Analytics қызметінің негізгі функциясы болып табылады. Сондықтан көптеген компаниялар Data Analytics-ке көбірек ақша жұмсайды. Бұл енді қарқынды өсу арқылы одан әрі жеделдеді сандық Трансформация. Бұл Big Data Analytics курсы жаңа бизнес түсініктерін қалыптастыру үшін үлкен әртүрлі деректер жиынын өндіруге арналған аналитиканың негізгі тұжырымдамаларын, алгоритмдерді және құралдарды қамтиды.

    Барлық негізгі аналитика, соның ішінде Сипаттамалық, болжамдық, нұсқаушы және диагностикалық қамтылатын болады. Ол үлкен деректер жиынын (құрылымсыз, аралас, құрылымдық, график және ағынды) талдаудың алгоритмдік тәсілдерін қамтиды: машиналық оқыту (нейрондық желілер, терең оқыту, шешім ағаштары, кездейсоқ орман және т.б.), AI, табиғи тілді өңдеу (NLP), статистикалық және Регрессияға (болжауға), классификацияға, кластерлеуге, ұсыныс жүйелеріне және т.б. арналған заманауи таратылған талдау платформалары (мысалы, MapReduce, Hadoop, Spark,) арқылы ағынды алгоритмдер. Жетілдірілген үлкен деректерді талдау, әсіресе Себептік талдау да қамтылады. Негізінен Python/R бағдарламалау тілдері қолданылады. Сондай-ақ студенттер Big Data Analytics көмегімен нақты өмірлік мәселені шешу үшін топтық жоба жасайды.

    (4 бірлік) Шарты: Кафедра оқытушыларының келісімі

  • Бұл курс бағдарламалық жүйелерді жақсы жобалаудың қазіргі әдістері мен тәжірибесін қарастырады. Тақырыптарға бағдарламалық жасақтаманы жобалау үлгілері, құрылымдар, архитектуралар және осы көп деңгейлі абстракцияларды қолдану үшін жобалау жүйелері кіреді. (2-4 кредит) Пререквизит: CS 401 немесе кафедра оқытушыларының келісімі.

  • Бұл курс ауқымды кәсіпорын қосымшаларын әзірлеу кезінде қолданылатын принциптер мен тәжірибелерді үйретуге бағытталған. Біз жиі қолданылатын әртүрлі архитектуралық қабаттарды және осы қабаттармен байланысты әртүрлі технологияларды, соның ішінде Объектілік қатынасты карталау (ORM), тәуелділікті енгізу (DI), аспектіге бағытталған бағдарламалау (AOP) және Web Services (RESTfull) арқылы басқа қолданбалармен интеграцияны қарастырамыз. және SOAP), Хабарлама және қашықтағы әдісті шақыру. Реляциялық деректер қоры мен SQL бойынша жұмыс білімі болуы керек. Егер сізде күшті курс немесе SQL бойынша жақсы жұмыс білімі болмаса, EA жүйесіне жазылу алдында CS422 ДҚБЖ-ға тіркелу керек. (4 бірлік)

  • Бұл курс веб-қосымшаларды кәсіпорын параметріне аударады. Кәсіпорын қосымшасы корпорация немесе үкімет секілді ірі ұйымда жұмыс істеуге арналған үлкен бағдарламалық құрал болып табылады. Кәсіпорын қосымшалары күрделі, ауқымды, құрамдас бөлікке бөлінген, бөлінген және миссиясы сыни. Бұл курс, CS545, корпоративтік веб-қосымшаның алдыңғы жағына немесе көрсетілім қабатына бағытталған. CS544 Enterprise Architecture - бизнес-логика, транзакциялар және табандылықты қоса, артқы жағына немесе бизнес қабатына бағытталған компаньон курсы. CS472, Web Application Programming - HTML, CSS, JavaScript, сервлеттерді және JSP-ды қамтитын міндетті курс.

    Курс платформалар мен шеңберлерде жалпы болып табылатын қағидаттар мен үлгілерді үйретеді. Курс екі Java Web Framework, Java Server Faces (JSF) және SpringMVC-мен зерттеліп, жұмыс істейді. JSF компоненттік негіздеме болып табылады және Java Enterprise Edition технологиясының стекінің ресми көрсетілімінің негіздеме сипаттамасы болып табылады. SpringMVC - бұл негізгі деректер базасының бөлігі болып табылады және соңғы жылдары Java-ның ең кең таралған желісі болды. (4 бірл.) Пререквизит: CS 472 немесе кафедра оқытушыларының келісімі.

  • React - қуатты веб-қосымшаларды құруға арналған ең танымал кітапхана. Бұл курста студенттер React және ES6 қолданбаларын қолдану күйін сақтау үшін соңғы Redux үлгілерін пайдалана отырып, басынан бастап сенімді, масштабталатын қосымшаларды құру үшін қалай пайдалану керектігін үйренеді.

    Тақырыптарға мыналар кіреді: құрамдасқа негізделген веб-бағдарламаларды әзірлеу, құрамдас бөліктерді жобалау үлгілері, демалыс API интерфейстерін тұтыну, шолғыш API-мен тұрақтылық, JSX және React API (реквизиттер, проптиптер, оқиғалар, рефтерлер), қолданба деректер ағыны және React қолданбаларын орналастыру. Пререквизиттер WAP немесе CS 477.

    (4 бірлік)

  • Бұл курста студенттер бір беттік веб-қосымшалардың (SPA) реактивті бағдарламалау архитектурасын және TypeScript және Angular көмегімен толық заманауи веб-қосымшаны құру үшін барлық қажетті дағдыларды үйренеді. Оқушылар бұрыштың қалай жұмыс істейтінін терең түсінеді, соның ішінде: Өзгерістерді анықтау; Бақыланатын және субъектілері бар реактивті RxJs бағдарламалау; Shadow DOM; аймақтар; Модульдер, компоненттер, пайдаланушы директивалары және құбырлар; Қызметтер және тәуелділік инъекциясы; Бұрыштық компилятор: JIT және AOF компиляциясы; Пішіндер (үлгіге негізделген және деректерге негізделген); Маршрут, күзет және маршрутты қорғау; HTTP клиенті; және JWT JSON Web Token аутентификациясы. Пререквизиттер: WAP немесе CS 477.

    (4 бірлік)

  • Бұл курс веб-әзірлеуден мобильді қосымшаларды әзірлеуге ауысады, бұл Facebook-тің танымал негізі, кросс-платформалық жергілікті қолданбаларды Java немесе Swiftсіз JavaScript көмегімен іске қосуға мүмкіндік беретін React Native. Курс заманауи JavaScript–JavaScript XML (JSX) – JavaScript кеңейтімімен таныстырады. Студенттер React Native және оның парадигмалары, қолданбалар архитектурасы және пайдаланушы интерфейстерімен тәжірибе жинақтайды. Курс қорытынды жобамен аяқталады, онда студенттер мобильді қосымшаны толығымен өз дизайнымен жүзеге асырады. Пререквизиттер: WAA немесе CS568.

    (4 бірлік)

  • Бұл курста СПА-ның Reactive Programming Architecture (Single Page Web Applications) және толыққанды заманауи веб-қосымшаны құру үшін барлық қажетті дағдыларды үйренесіз. Технологияларға мыналар жатады: NodeJS, ExpressJS, TypeScript, AngularJS2, Firebase және NoSQL дерекқорлары (MongoDB). Курс келесідей болады:

    • C ++ V8 қозғалтқышы және асинхронды код Node және Node оқиғалар циклі қалай жұмыс істейді.
    • Кодты қайта пайдалану және модульдер мен ExpressJS арқылы тыныштандырылған API құрастыру үшін қалай құрастыруға болады.
    • NoSQL деректер қорлары қалай жұмыс істейді: Mongo Shell, агрегаттық жүйе, көшірме жиынтықтары, кластеризация, шарлар, Mongoose ORM.
    • Көрнекі (Google қолдау көрсеткен) бұрыштық жұмысын, Detect Detection өзгертуін, Observables and Subjects, Shadow DOM, аймақтар, модульдер мен компоненттері, арнайы директивалар және құбырлар, қызметтер және тәуелділік инъекциясы, бұрыштық компилятор, JIT және AOF компиляциясы бар реактивті RxJs бағдарламаларын қалай терең түсіну. , Forms (Template Driven and Data Driven), Деректерді байластыру, Бағдарлау, Күзет және маршруттарды қорғау, HTTP клиенті, JWT JSON Web Token Authentication.

    (4 бірлік)

  • Бұл практикалық курста студенттер компьютермен байланысты тапсырмаларды техникалық кәсіби жағдайда орындайды. Орындалған міндеттер жаңа жүйелерді жобалау және жасау немесе қолданыстағы жүйелерді белгілі бір мақсаттарға қолдану кезінде болуы мүмкін. Практикумның лауазымдық нұсқаулықтарын жұмыс беруші мен студент тұжырымдайды және алдын-ала кафедраның бітіруші факультетінің біреуі, студент орналастырылған практика жетекшісімен келісе отырып талап етеді. (Бұл курс, ең алдымен, өндірістік практикада немесе ынтымақтастық бағдарламасында оқитындарға арналған.) (Бір блок үшін 0.5-1 бірлік - қайталануы мүмкін.)

  • Machine Learning (ML) - компьютерлерге деректерден үйрену мүмкіндігін беретін зерттеу саласы, барлық дерлік ғылыми пәндердің негізінде жатыр және деректерден жалпылауды (яғни болжауды) зерттеу машиналық оқытудың орталық тақырыбы болып табылады. . Бұл курс магистратура деңгейінде машиналық оқытуға кіріспе және машиналық оқытудағы жаңа және озық әдістерді, сондай-ақ олардың негізгі теориясын терең қамтуды қамтамасыз етеді. Ол практикалық өзектілігі бар тәсілдерге баса назар аударады және деректерді өндіру (үлкен деректер/деректер туралы ғылым, деректерді талдау), табиғи тілді өңдеу, компьютерлік көру, робототехника, биоинформатика және мәтін мен веб-деректерді өңдеу сияқты машиналық оқытудың соңғы қолданбаларын талқылайды. Machine Learning әртүрлі салаларда қолданылады, соның ішінде қаржылық қызметтер, мұнай және газ, денсаулық сақтау, маркетинг және жарнама, үкімет, Интернет және заттардың интернеті.

    Бұл курс әр түрлі оқу парадигмаларын, алгоритмдерді, теориялық нәтижелер мен қолдануды қамтиды. Онда жасанды интеллект, ақпарат теориясы, статистика және басқару теориясының негізгі ұғымдары машиналық оқытуға қатысты болған жағдайда қолданылады. Тақырыптарға мыналар кіреді: бақылаулы оқыту (генеративті / дискриминативті оқыту, параметрлік / параметрлік емес оқыту, нейрондық желілер, тірек векторлық машиналар, шешім ағашы, Байес тілін оқыту және оңтайландыру); бақылаусыз оқыту (кластерлеу, өлшемділікті азайту, ядро ​​әдістері); оқыту теориясы (ауытқушылық / дисперсиялық саудалар; VC теориясы; үлкен маржалар); арматуралық оқыту және адаптивті бақылау. Басқа тақырыптарға HMM (жасырын Марков моделі), эволюциялық есептеу, терең оқыту (жүйке торларымен) және машиналық оқытудың негізгі проблемалары үшін өнімділігі қатаң талдануы мүмкін алгоритмдерді жобалау кіреді.

    Курстың маңызды бөлігі - топтық жоба. Параллельді, таратылатын және масштабталатын машина жасау үшін пайдаланылатын негізгі ашық бастапқы құралдарды оқушыларға жобаларды жүзеге асыруға көмектесу үшін қысқаша шолу жасалады. (4 бірлік) Пререквизит: Жоқ.

  • Жасанды интеллект (AI) - бұл интеллектуалды жүйелерді құруға және түсінуге тырысатын пән. Адамдық деңгейдегі интеллектке ие компьютерлер қоғамға үлкен әсер етеді. Интеллектуалды бағдарламалық қамтамасыз ету агенттері мен мульти-агенттік жүйелер тез дамып келеді және сандық трансформация, автоматтандыру, сөйлесу жүйелері, веб-іздеу, робототехника, өндіріс, денсаулық сақтау, фармацевтика, банк ісі, жеткізу тізбегі, автономды жүргізу, жарнама, ойындар сияқты көптеген салаларда көмектеседі. бірнешеуін атаңыз. AI бірнеше триллион долларлық индустрияны басқарады. Бұл курс AI негіздерін үйретеді және студенттерге осы сала туралы практикалық түсінік береді. Тақырыптарға AI негізгі ұғымдары кіреді – интеллектуалды агенттер, көп агенттік жүйелер, интеллектуалды іздеу, бірінші және жоғары ретті логика, білімді ұсыну, пайымдау, қабылдау, оқыту, семантика (NLP, Image, Object..), жоспарлау, шешім қабылдау, әрекет етуші, реактивті, делиберативті, ұтымды, бейімділік, коммуникация және өзара әрекеттесу. Курс практикалық өзектілігі бар тәсілдерге баса назар аударады және AI-ның соңғы танымал бірқатар қосымшаларын талқылайды. AI үшін негізгі ашық бастапқы құралдар мен бағдарламалау тілдері (соның ішінде төмен код және код жоқ) қысқаша қарастырылады. Сондай-ақ студенттер AI көмегімен нақты өмірлік мәселені шешу үшін топтық жоба жасайды.

    (4 бірлік) Шарты: Кафедра оқытушыларының келісімі

  • Бұл курста біз микро-серверлерді қолдана отырып, икемді, ауқымды, тестіленетін және икемді бағдарламалық жүйелерді жобалау әдістерін, принциптерін және үлгілерін қарастырамыз. Үлкен қосымшаларды монолитті кәсіпорындардың бағдарламаларына қарағанда жеңілірек шағын микро-серверлерге бөлуге және басқа артықшылықтарды қалай бөлуге болатынын зерттейміз. Бөлінген микросервис архитектурасы көптеген қиындықтарды тудырады. Біз осы қиындықтарды және оларды қалай шешу керектігін зерттейміз. Курстың тақырыптары архитектуралық стильдер, интеграциялық әдістер мен модельдер, доменге негізделген дизайн, оқиғаға негізделген архитектура және реактивті бағдарламалау. (4 кредиттері). (Алғышарттары жоқ)

  • MIU білімінің 50 жылдығына орай, Информатика кафедрасы біздің жаңа Golden Jubilee ComPro Tech Talks сериясын бастауға қуанышты.

    Әңгімелесулер қолжетімді Мұнда.

Оқу параметрлері

Халықаралық студенттер үшін 3 оқу нұсқасы бар.
Әрқайсысы информатика бойынша магистр дәрежесін береді.
Барлығында ақпан, мамыр, тамыз немесе қараша айларында кіру күні бар.

бағдарламаларКампуста оқу айларыАқылы практикумПрактикум кезінде қашықтан білім беру (DE).
CPT8-92 дейін CPT4 DE курстары
OPT8-911.5 айға дейін CPT + 3 жыл OPT (Міндетті емес)4 DE курстары
Кампуста толық уақыт12-133 жылдық OPT таңдауNA

«MSCS бағдарламасы туралы бірінші рет естігенде, мен оған күмәндандым. Мен бұған ұқсас нәрсе бар екеніне сене алмадым. Бірақ бір күні менің досым бағдарламаға қосылды. Мен бұл шындық екенін растаған кезде болды. Содан кейін мен өтінішімді қайта бастадым. Жақсы! Рас, мен осындамын, бағдарламаны аяқтадым және өте қуаныштымын ».

Сіз жаңа мансап бастауға дайынсыз ба?

© Copyright - Махариши халықаралық университеті, информатика магистрі - Компьютерлік кәсіпқойлар бағдарламасы Құпиялылық саясаты

жаңа Батыс және Солтүстік Африка бойынша рекрутингтік тур 7-22 желтоқсан

> Мәліметтерді қараңыз және тегін билетті брондаңыз

(Билеттер енді барлық 5 іс-шараға қолжетімді)

АҚШ ЕЛШІЛІГІНІҢ СҰХБАТЫНЫҢ КҮТУ УАҚЫТТЫ ЖӘНЕ MSCS Өтініштерін өңдеу уақыттары

Біз көптеген елдерде сұхбат беру мерзімі өте кешіктірілгенін анықтадық. Көріңіз Визаны тағайындау үшін күту уақыты (state.gov) еліңіз/қалаңыз үшін сұхбат күнін алу уақытының ұзақтығын білу үшін.

Әңгімелесуді күту уақыты 2 айдан асса, болашақта өтініш беруді жоспарлап жатсаңыз да, өтінішіңізді дереу толтырып, толтыруға кеңес береміз. Осылайша сіз өтініш беру процесін аяқтай аласыз, I-20 аласыз, содан кейін сұхбат күнін ала аласыз. Әңгімелесу күнін алу үшін сізде I-20 болуы керек. Егер күн АҚШ-қа келуді жоспарлаған уақыттан ерте болса, визаны алғаннан кейін келу күніңізді әрқашан кейінге қалдыра аласыз. Біз сізге келуді жоспарлап отырған кіру күніне жаңа I-20 берер едік.

Осы ақпаратқа қатысты сұрақтар бойынша біздің қабылдау бөліміне хабарласыңыз admissionsdirector@miu.edu.

Өзіңізге осы 4 сұрақты қойыңыз:

  1. Сізде техникалық салада бакалавр дәрежесі бар ма? Иә әлде жоқ?

  2. Сіздің бакалавр дәрежесінде жақсы бағаларыңыз болды ма? Иә әлде жоқ?

  3. Сізде бакалавр дәрежесін алғаннан кейін бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуші ​​ретінде кемінде 12 ай толық уақытты, ақылы жұмыс тәжірибесі бар ма? Иә әлде жоқ?

  4. Сіз АҚШ-қа сабаққа келе аласыз ба (бұл бағдарлама онлайн режимінде қолжетімді емес)? Иә әлде жоқ?

Жоғарыдағы барлық сұрақтарға «иә» деп жауап берсеңіз, өтініш бере аласыз (Бірақ бұл сізді қабылдауға кепілдік бермейді.)