Үйрөнөлү Үн жөнүндө "Программа өнүктүрүү акыркы технологиялар менен умтулалы

Сен даярсыңбы Алга кылууну?

Карьераңызды өстүрүүгө даярсызбы?

Кеңешчилери менен кеңешип, бардык студенттер төмөнкү сол жактагы тилкеден Фундаменталдык курстарды жана оң жактагы тилкеден Жогорку курстарды тандашат.

Алар кампуска келгенде кабыл алынган квалификациялык экзамендердин негизинде, студенттер гана Даярдык кирүү жолу 4 жумалык Негизги Программалоо Практикасы (CS 390) классын алуу керек болот. FOR 506 жана CS 401 бардык студенттер үчүн талап кылынат. Бүтүрүү талаптарын көрүү >

Фундаменталдык курстар

  • Сиздин биринчи курсуңуз эң мыкты компьютер илими боюнча профессионал боло тургандыгыңыздын негизин түзүү үчүн иштелип чыккан. Албетте, Трансценденталдык Медитация тажрыйбасына негизделген, бул сиздин чыныгы потенциалыңызды ишке ашырууга алып келет. Сиз ТМнын артыкчылыктары жөнүндө, анын ичинде акыл-эс функционалдуулугун жогорулатуу менен чыгармачылыкты өркүндөтүү жана "кутудан тышкары" ой жүгүртүү аркылуу татаал маселелерди чечүү жөндөмү жөнүндө билесиз. Курс эс алуунун жана иштөөнүн оптималдуу аралашмасын иштеп чыгуу менен жигердүүлүктүн эң жогорку деңгээлин камсыз кылган принциптерге негизделет. Жашоодо ийгиликке жетүү үчүн идеалдуу күнүмдүк иштелип чыгат жана баштан өткөрөт. (2 бирдик)

  • FPP курсу беш багытта программалоо жана аналитикалык көндүмдөрдү жогорулатуу үчүн багытталган программаны камсыз кылат: маселелерди чечүү, маалымат структуралары, объектиге багытталган программалоо, Java программалоо тили жана Java программаларында рекурсияны колдонуу.

    Бул темалар Информатика илими боюнча аспирантура программасынын курсу үчүн өзгөчө мааниге ээ.

    Темаларга төмөнкүлөр кирет: Java программалоо элементтери, объектке багытталган долбоорлоо жана ишке ашыруу, маалымат структуралары (тизмелер, стектер, кезектер, экилик издөө дарактары, хэш-таблицалар жана топтомдорду кошо алганда), өзгөчө иерархия, файл i / o жана агымдар жана JDBC. (4 кредит) Пререквизит: Студенттер үчүн: CS 221; аспиранттар үчүн: факультеттин макулдугу (4 бирдик)

  • MPP курсу объектиге багытталган программалоонун негизги принциптерин көрсөтөт. Студенттер көп жолу колдонулуучу жана жакшы сакталган программалык камсыздоону кантип жазууну үйрөнүшөт жана бул билимди лабораториялык тапшырмалар жана долбоорлор менен интеграциялашат. Темалар төмөнкүлөрдү камтыйт: объектиге багытталган программалоонун фундаменталдык принциптери жана моделдери, UML классынын диаграммалары жана программалык камсыздоонун кайра колдонулушун жана туруктуулугун камсыз кылуучу долбоорлоо принциптери. (4 бирдик)

  • Колдонуучу жана натыйжалуу каалаган маалыматты алуу үчүн жол базасы системалары, уюштуруу жана маалымат алуу. Темалар төмөнкүлөрдү камтыйт: мамиледеги маалыматтар моделин; SQL; ER моделдөө; мамиледеги алгебра; маалымат ченемдештирүү; бүтүмдөрдү жасоо; базасына каршы; маалымат коопсуздугу жана бирдиктүүлүгү; маалымат кампасы, OLAP жана маалыматтарды иштетүү; бөлүштүрүлгөн базалары; жана белгилүү бир соода маалымат базасы боюнча изилдөө. (4 бирдик) Сабактын башка сабактар ​​менен байланышы: CS 401 же бөлүм бөлүмүнүн макулдугу.

  • Программалык программа иштеп чыгуу методологиясы боюнча программалык камсыздоону иштеп чыгуу боюнча мыкты тажрыйбаларын изилдеп киргизет сабагы болуп саналат. Студенттер буга чейин объектке багытталган парадигмасы менен мурунку курстарды кээ бир тажрыйбалары бар жана программалык объектилердин ортосундагы моделдөө мамилелердин максаттары үчүн негизги UML диаграммалар айрым колдондум. -Жылы программалык инженерия, студент, бул күчтүү, жонокой maintainable программаны өндүрүү үчүн чогуу коюу боюнча билимин жогорулатат. Бир программа иштеп чыгуу методологиясы качан жана курулуш сапаттуу программалык максатын ишке ашыруу үчүн кандай OO түшүнүктөр жана UML схемалар колдонулушу керек сүрөттөйт. Албетте, кайсы бир чакан долбоордун тегерегинде борборлорду лекция түрүндө талкууланып негиздери мисал жана колдонулушу мүмкүн. Албетте, жылдын акырына карата абал боюнча, студент RUP (сарамжалдуу бирдиктүү Process) иштеп чыгуу методологиясы жана бийик адеп-ахлак нормаларына ылайык курулган чуркап арыз, болот.

  • Бул, албетте, (жаман иш жана орточо ишин талдоо, анын ичинде) алгоритмдердин натыйжалуулугун талдоо ыкмаларын сунуш кылат жана белгилүү, жогорку натыйжалуу Алгоритмдер ар түрдүү киргизет. Талдоо, дизайн жана алгоритмдер ишке ашыруу бирдей маани берилет. Темалар издөө жана сорттоо, берилиштердин түзүлүшү боюнча ишинин натыйжалуулугун (анын ичинде тизмелерде, hashtables, салмактуу бинардык издөө дарактардын, артыкчылыктуу кезегин) камтыйт, Диаграмма Алгоритмдер, комбинатордук Алгоритмдер, кайталоо мамилелерди, динамикалык программалоо, NP-толук проблемалар, ал эми кээ бир атайын темалар эле убакта мүмкүндүк берет. (Атайын темалар эсептөө геометрияны, cryptosystems үчүн алгоритмдерди, узундукту, Big маалыматтарды жана параллелдүү компютинг кирет.)

  • Эсептөөнүн келечеги параллелдүү. Процессордун конструкциялары кичирейтүү, саат жыштыгы, кубаттуулук жана жылуулуктун чегине жеткендиктен, ырааттуу иштөөнүн жогорулашы жогорулады. 2005-жылы процессорлордун өзөктөрүнүн саны күтүлбөгөн жерден бир өзөктөн бир нече өзөккө чейин көбөйө баштады, бул программаларды тезирээк аткарууга мүмкүнчүлүк түздү. Бирок, бул потенциалды колдонуу үчүн, программист параллелдүү программалоо ыкмалары боюнча кандайдыр бир билимге ээ болушу керек.

    Бул курс студенттерге Java 9 контекстинде параллелдүү программалоонун фундаменталдык концепцияларын үйрөтөт. Параллель программалоо иштеп чыгуучуларга бир эле учурда бир нече өзөктөрдү колдонуу менен тиркемелерин тезирээк иштетүү үчүн көп ядролуу компьютерлерди колдонууга мүмкүндүк берет. Бул курстун аягында сиз популярдуу параллелдүү Java фреймворктерин (мисалы, Multi-Threading, Streams жана Executors) серверлер, иш такталары же мобилдик түзүлүштөр, анын ичинде көп ядролуу платформалардын кеңири диапазону үчүн параллелдүү программаларды жазуу үчүн кантип колдонууну үйрөнөсүз.

    Бул курста колдонулган программалык куралдарга Microsoft Visual Studio, Java multithreading китепканасы жана OpenMP жип стандарты кирет. (4 бирдик) Шарт: Java, C же C++ аркылуу компьютердик программалоону билүү.

    Кошумча маалымат алуу үчүн бул курстун профессору жасаган беш мүнөттүк видеону көрүңүз:

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

  • Бул курс интерактивдүү жана динамикалык веб-тиркемелерди программалоого системалуу киришүүнү камсыз кылат. Курс веб-тиркемелерди программалоо тажрыйбасы аз же такыр жок адамдарга арналган. Бул сунуш сервер тарабында иштетүү үчүн NodeJS жана Express негизин колдонот.

    Курс HTML жана CSS негиздерин карап чыгуу менен башталат, өзгөчө көңүл CSS аркылуу веб-баракчанын түзүлүшүнө бурулат. JavaScript – бул курста колдонулган программалоо тили, анын ичинде функциялар, объекттер, модулдар, jQuery алкактары, Ajax жана Promises. Студенттер убактысынын көбүн барган сайын татаал жана татаалдашкан веб-сайттарды программалоого жумшашат. Курстун акыркы жумасындагы каптоо долбоору оптималдуу иштеши үчүн кардар тарабынан асинхрондуу түрдө кире турган SQL маалымат базасы бар веб-сайтты түзөт.

    Бул курс CS545 Web Application Architecture жана CS572 Modern Web Applications үчүн милдеттүү шарт болуп саналат. Шарты: CS 220 же CS 401 же кафедранын окутуучусунун макулдугу

    (4 даана)

  • Android программаларын иштеп чыгуу - бул кызыктуу жана кирешелүү тажрыйба. Android иштеп чыгуу программистке чыгармачылык дүйнөсүн ачат. Бул сизге бир баскычты чыкылдатуу менен продукт түзүп, аны миллиарддаган колдонуучуларга жеткиликтүү кыла турган санариптик дүйнөдө эч качан кыялданбаган жолдор менен өзүңүздү билдирүүгө мүмкүндүк берет. Бул курс Kotlin программалоо тилин колдонуу менен Android тиркемелерин кантип иштеп чыгууну үйрөтөт.

    Темалар төмөнкүлөрдү камтыйт: Android программалоо үчүн компьютериңизди орнотуу; Манифесттин негиздери; Макеттер, аракеттер, көрүнүштөр жана UI компоненттери; Ниеттер, фрагменттер жана жалпы артыкчылыктар менен иштөө; Web View жана HTML; Мультимедиа менен иштөө; Android Jetpack компоненттери, Room Database жана JSON; Understating Sensors; Локалдаштыруу; Колдонмону Google Play дүкөнүнө жарыялоо. (4 бирдик) Эч кандай шарт талап кылынбайт.

  • Big Data бул жаңы табигый ресурс: маалыматтар 12-18 айда эки эсе көбөйүп турат. Бул жаңы Big Data Analytics курсу жаңы түшүнүктөрдү жаратуу үчүн ири маалымат топтомдорун казып алуу боюнча фундаменталдык түшүнүктөрдү жана куралдарды камтыйт. Wordcloud, Пейджеранк, Маалыматтарды визуалдаштыруу, Чечим дарактары, Регрессия, Кластерлөө, Нейрон тармактары ж.б. түзүү үчүн R тилин колдонууну өздөштүрөсүз. Сиз бир нече миллиондогон рекорддук маалымат топтомдору менен иштейсиз, ошондой эле Твиттердеги каналдарымды иштетем. Сиз Hadoop / MapReduce жана Streaming Data түшүнүктөрүн үйрөнүп, Apache Big Data долбоорлорун, мисалы Spark, Flink, Kafka, Storm, Samza, NoSQL сыяктуу жеке изилдөөлөрдү изилдейсиз. Сиз Kaggle.com ачык долбоорлорунда топтордо иштейсиз, тукумдун мыкты аналитикалык маселелерин чечүү менен байге акча үчүн атаандашасыз. Ошондой эле, тармактын алдыңкы IBM SPSS Modeler программасын жана ачык булактуу маалыматтарды казып алуу платформаларын колдонууну үйрөнөсүз. Курста ошондой эле MIT, Coursera, Google жана башка көптөгөн өлкөлөрдүн видео окутуу материалдары колдонулат. (4 бирдик) Шарт: Бөлүмдүн окутуучулар курамынын макулдугу

  • Программалык камсыздоону иштеп чыгуу – бул кандайдыр бир тутумдук же Колдонмо программалык камсыздоону иштеп чыгууга катышкан, ойлоп табуу, тактоо, талдоо, долбоорлоо, программалоо, тестирлөө, документтештирүү жана тейлөө процесси.

    Бул курста студенттер концепциядан талдоо, долбоорлоо, ишке ашыруу жана тестирлөө аркылуу жумушчу программалык камсыздоону жеткирүү жана жайылтууга чейинки талаптарды алуу менен ишкана деңгээлиндеги программалык чечимдерди кантип чыгарууну үйрөнүшөт. Ал бир катар принциптерди, мыкты тажрыйбаларды жана ага байланыштуу инструменттер менен технологияларды жана алар жогорку сапаттагы, бекем программалык чечимдерди өндүрүүдө кантип колдонуларын жана колдонуларын үйрөтөт. Камтылган техникалар жана инструменттер негизинен Java программалык платформасы менен чектелбестен, айланасында топтолот.

    Биз программалык продуктыга туура талаптарды кантип аныктоо жана аныктоо ыкмаларын, бул талаптарды талдоо жана ылайыктуу программалык чечимдердин архитектурасын тандап, ылайыктуу дизайнды кантип түзүүнү үйрөнөбүз. Дизайнды коддо кантип ишке ашыруу керек, анын ичинде тестирлөө жана акырында жеткирүү/орнизациялоо үчүн пайда болгон артефактты кантип куруу жана пакеттөө керек. Биз ар кандай заманбап жайылтуу механизмдерин, анын ичинде Булутту карап чыгабыз. Алдын ала талап: CS 401

    Темалар төмөнкүлөрдү камтыйт:

    • Маалымат базасын долбоорлоо жана өнүктүрүү
    • Объектке багытталган анализ жана долбоорлоо
    • Доменди моделдөө
    • Системалык архитектура
    • Spring Web MVC аркылуу веб-тиркемелерди иштеп чыгуу
    • Системаны ишке ашыруу жана тестирлөө; анын ичинде Unit Testing, Mocking жана Integration Testing
    • Программалык камсыздоонун коопсуздугу – анын ичинде Идентификация жана мүмкүндүктү башкаруу
    • Контейнерлештирүү жана Контейнер технологиялары

    (4 даана)

  • Бул курстун максаты келечекте лидерлик ролун даярдык катары байланыш көндүмдөрүн, анын ичинде, жетекчилик менен тааныштыруу жана жөндөмдүүлүктөрүн камсыз кылуу болуп саналат.

    Бул сабактын аягында студенттер төмөнкү, анын ичинде, Лидерликтин негизги суроолорго жооп түшүнөт:

    "Табигый төрөлгөн" лидерлер барбы?

    натыйжалуу алып харизмага ээ барбы?

    жол башчы болушу үчүн кенч эмне талап кылынат?

    башкаруу жана жетектөөчү ортосунда кандай айырма бар?

    Бул доордо алып талап көп "intelligences" деген эмне?

    "Башкаруу тартышат" жана кантип өзүн-өзү саботаж алып келет деген эмне?

    пикир алып баруучу жол абдан маанилүү экенин билип, аны берүү жана алуу коркунучу кантип чыкса болот?

    жумуш табылган көйгөйлөрдүн 80% булагы эмне?

    Жеке жана командалык лидерлик жөндөмдөрүн өркүндөтүүдө уюмга жардам берүүчү илимий изилдөөлөр барбы?

    Конок баяндамачылар атактуу ишкерлер, компьютер илимпоздор, озгорткон, академиктердин жана коомдогу башка атактуу лидерлерди камтыйт.

    (2 даана)

Өркүндөтүлгөн курстар

  • Долбоорду башкаруу студентти долбоорду практикалык иштеп чыгуу, лекциялар, окуу, Долбоорду башкаруу негизин, анын билим чөйрөлөрүнүн жыйындысын (10 билим чөйрөсү жана ага байланыштуу процесстер) жана жайылтуу аркылуу үйрөнүүгө киргизет. Студенттер реалдуу долбоорду ишке ашыруу аркылуу иштешет жана тиркемени иштеп чыгуу методологиясын колдонуу менен Программалык камсыздоону иштеп чыгуунун жашоо циклинин бардык фазаларында долбоорду башкаруунун ролун сезишет.

    Студенттер долбоорду пландаштырууда, талаптарды башкарууда, масштабды башкарууда, коддоо стандарттарында, доллардын наркы боюнча модулдун / коддун наркын баалоодо, ошондой эле адам сааты, графиктерди башкаруу, сапатты башкаруу, тобокелдиктерди башкаруу жана байланышты башкаруу боюнча реалдуу тажрыйба алышат. Курстун аягында студенттер өнөр жайда колдонулган PM процесстерин колдонуу менен иштелип чыккан иштеп жаткан колдонмого ээ болушат. (Өндүрүштү жайылтуу аркылуу талаптардан баштап). Долбоор акыркы Java Technologies жана веб кызматтары жана Дизайн үлгүлөрү менен алардын алкактарын колдонуу менен иштелип чыккан.

  • Бул курс булуттагы программалоонун үлгүлөрүн камтыйт жана студенттерге ар кандай веб-булут кызматтары, анын ичинде AWS Serverless функциялары менен иштөөнү практикалоого мүмкүндүк берет.

    Темалар төмөнкүлөрдү камтыйт: Identity & Access Management (IAM); Виртуалдык жеке булут (VPC), тармакка кирүүнү көзөмөлдөө тизмелери – NACL, субторлор, жеткиликтүүлүк зоналары, жөнөкөй сактоо кызматы (S3), ийкемдүү булут эсептөөлөрү (EC2), жөнөкөй кабарлоо кызматы (SNS), ийкемдүү жүк балансы (ELB), автоматтык масштабдоо, Маршрут 53, булуттагы API; AWS Lambda, серверсиз; Web Services; Колдонмону жайылтуу, жыйынтыктоочу долбоор. (4 кредит). (Алдын ала шарттар жок)

  • Заманбап маалымат иштетүү салттуу базасы системалары тарабынан чечилиши мүмкүн эмес маалыматтардын басымдуу сактоочу тарабынан аныкталат. Бул, албетте, алда канча натыйжалуу жол менен бул маселени чечүү үчүн өнөр жай жетекчилери тарабынан иштелип чыккан жана акыркы технология камтыйт. камтылган конкреттүү темалар MapReduce алгоритмдерди, MapReduce алгоритми дизайн моделдерин, HDFS, Hadoop кластердик архитектура, жипти, Эсептөөчү салыштырмалуу жыштыктарды, орто сорттоо, интернет сойлоп, масында индекстерин жана индекс кысуу, Spark алгоритмдерди жана Scala кирет. (4 бирдик) Сабактын башка сабактар ​​менен байланышы: CS 435 алгоритмдер.

  • Бир нече кыска жылдын ичинде чоң маалымат технологиялары жаңы санариптик доордун негизги компоненттеринин бирине айланды. Бул технологиялар Маалыматты Билимге айландыруу үчүн абдан пайдалуу. Курстун максаты ар кандай чоң маалымат көйгөйлөрүн чечүүгө жардам берүү үчүн арсеналыңызга кээ бир маанилүү куралдарды кошуу.

    Курс “Чоң маалыматтар деген эмне жана анын маанилүүлүгү” сыяктуу суроолорго жооп берүү менен башталат. Кантип чоң маалыматтарды ишенимдүү жана арзан сактайсыз? Бул чоң маалыматтардан пайдалуу маалыматты табуу үчүн кайсы куралдарды колдонуу керек? жана башкалар." Бул курста студенттер чоң маалыматтарды талдоо үчүн ар кандай куралдарды жана программалоо моделдерин үйрөнүшөт. Темалар MapReduce, Pig, Hive, Sqoop, Flume, HBase (NoSQL DB), Zookeeper сыяктуу Hadoop экосистемалык долбоорлорун, ошондой эле Spark SQL жана Spark Streaming сыяктуу Apache Spark экосистемалык долбоорлорун камтыйт. Студенттер ошондой эле реалдуу убакыт режиминде маалыматтарды чогултуудан баштап толук чоң маалымат түтүгүн курууга мүмкүнчүлүк алышат, кайра иштетүү, талдоо жана натыйжаларды графикалык форматта башкаруу панелдеринде көрүү. Студенттер негизинен Cloudera бөлүштүрүүнүн бир түйүн Hadoop кластери менен иштешет. (4 бирдик) (MPP бирден-бир шарты)

  • Ар кандай булактардан алынган маалыматтардын тез өсүшү менен, көпчүлүк ишканалар жана уюмдар маалыматка негизделген. Мындай маалыматтардан негизги маалыматты алуу жана аны билимге жана интеллектке айландыруу Big Data Analyticsтин негизги функциясы. Ошондуктан көбүрөөк ишканалар Data Analytics үчүн көбүрөөк акча коротушат. Бул азыр дагы тездик менен өсүп жатат санарип өзгөрүш. Бул Big Data Analytics курсу жаңы бизнес түшүнүктөрүн түзүү үчүн чоң ар түрдүү маалымат топтомдорун казып алуу үчүн аналитиканын, алгоритмдердин жана куралдардын негизги түшүнүктөрүн камтыйт.

    Бардык негизги аналитика - анын ичинде Дескриптивдүү, болжолдоочу, көрсөтмөлүү жана диагностикалык камтылат. Ал чоң маалымат топтомдорун (структураланбаган, аралаш, структураланган, график жана агым) анализдөөнүн алгоритмдик ыкмаларын камтыйт: Машиналарды үйрөнүү (нейрондук тармактар, терең үйрөнүү, чечим дарактары, кокус токой жана башкалар), AI, табигый тилди иштетүү (NLP), статистикалык жана агымдык алгоритмдер, заманбап бөлүштүрүлгөн талдоо платформаларынын (мисалы, MapReduce, Hadoop, Spark,) үстүнөн регрессия (болжолдоо), классификация, кластерлөө, сунуштоо системалары жана башкалар. Advanced Big Data Analytics, айрыкча, Себептик Аналитика да камтылган. Негизинен Python/R программалоо тилдери колдонулат. Студенттер ошондой эле Big Data Analytics аркылуу чыныгы жашоодогу көйгөйдү чечүү үчүн топтук долбоорду аткарышат.

    (4 бирдик) Шарт: Кафедранын профессордук-окутуучулук курамынын макулдугу

  • Бул курс программалык камсыздоо тутумдарын жакшы долбоорлоонун учурдагы ыкмаларын жана практикасын карайт. Темалар программалык камсыздоонун дизайн үлгүлөрүн, алкактарды, архитектураларды жана бул көп деңгээлдүү абстракцияларды колдонуу үчүн системаларды долбоорлоону камтыйт. (2-4 кредит) Шарты: CS 401 же кафедранын профессордук-окутуучулук курамынын макулдугу.

  • Бул курс ири масштабдуу ишкана тиркемелерин иштеп чыгууда колдонулган принциптерди жана тажрыйбаларды үйрөтүүгө багытталган. Биз көп колдонулган ар кандай архитектуралык катмарларды жана бул катмарлар менен байланышкан ар кандай технологияларды, анын ичинде Объекттин Реляциялык картасын (ORM), Көз карандылыкты киргизүүнү (DI), Аспектке багытталган программалоону (AOP) жана Веб Кызматтары (RESTfull) аркылуу башка тиркемелер менен интеграцияны карап чыгабыз. жана SOAP), Кабарлашуу жана алыскы ыкманы чакыруу. Реляциялык маалымат базалары жана SQL боюнча жумушчу билимге ээ болушу керек. Эгерде сизде күчтүү курс же SQL боюнча жакшы билим жок болсо, анда EAга катталуудан мурун CS422 DBMSге катталуу керек. (4 бирдик)

  • Бул, албетте, ишкананын шартта желе колдонмолору бурат. An ишкана өтүнмө ушундай компанияны же өкмөт катары ири уюмдун иш үчүн арналган чоң программалык системасы. Enterprise арыздар бөлүштүрүлөт жана миссия оор, эскертүү, компоненти боюнча, татаал болуп эсептелет. Бул, албетте, CS545, ишкананын интернет колдонуу алдыңкы акырына же сунуштама катмарынын багытталган. CS544 Enterprise Архитектура досу, албетте, анын ичинде бизнес-логика, арткы учу же ишкердик катмарынын басым болуп, бүтүмдөр, жана талыкпай. CS472, Web программалоо, HTML камтыйт шарты болуп, албетте, CSS, JavaScript, servlets жана JSP.

    Албетте аянтчалардын жана алкактар ​​боюнча жалпы негиздерин жана үлгүлөрүн үйрөтөт. Албетте, изилдеп, эки басымдуу Java желе алкагында менен иштей турган, Java Server Ардагым (JSF) жана SpringMVC. JSF компоненти негизинде алкактык болуп саналат жана Java Enterprise Edition технология кабат үчүн таанышкандай базаны аныктоо болуп саналат. SpringMVC Core Жаз алкагында бир бөлүгү болуп саналат, ошондой эле акыркы жылдары жайылган Java интернет база болуп калды. (4 бирдик) Сабактын башка сабактар ​​менен байланышы: CS 472 же бөлүм бөлүмүнүн макулдугу.

  • Бул, албетте, сиз толук заманбап Желе куруу үчүн бардык зарыл болгон көндүмдөргө менен бирге SPA (Single Page Желе Тиркемелер) жөнүндө Жооп программалоо Архитектура билебиз. Technologies камтыйт: NodeJS, ExpressJS, машинкага басылган, AngularJS2, Firebase жана NoSQL базасы (MongoDB). Албетте камтыйт:

    • Түйүн ичинде C ++ V8 кыймылдаткыч жана асинхрондук коду иши жана Node окуя укурук кандай.
    • Кантип кайра үчүн кодду структуралоо жана модулдарды жана ExpressJS колдонуп жыты API куруу.
    • Кантип NoSQL базалары иштей: Соо Shell, Aggregation базаны, Replica Sets, кластердик, артында, мангуст аныбарлар.
    • Deep Бурчтук (Google тарабынан колдоого) кантип түшүнүү, өзгөртүү аныктоо, Жооп RxJs программаларды эсебинде, көзгө жана субъектилери иштейт, Shadow DOM, зоналарынын, модулдар жана компоненттер, өзгөчө көрсөтмөсүнө жана түтүктөрдөн суу, кызмат жана көз карандылык сайган, Бурчтук жыйнактаган, Алеки саатта жана Баузер жыйындысына , түрлөрү (Template Издейм жана берилиштер Издейм), берилиштер байлап, багыттагыч, чегара жана Маршрут коргоо, HTTP кардар, JWT JSON Желе Токен Authentication.

    (4 даана)

  • Бул практикалык курста студенттер компьютерге байланыштуу тапшырмаларды техникалык кесиптик абалда аткарышат. Аткарылган тапшырмалар жаңы тутумдарды иштеп чыгуу же иштеп чыгуу же иштеп жаткан тутумдарды белгилүү бир максаттарда колдонуу болушу мүмкүн. Практикумдун кызматтык нускамалары иш берүүчү жана студент тарабынан түзүлөт жана алдын ала студенттин жайгаштырылган практикалык жетекчиси менен макулдашып, кафедранын бүтүрүүчү факультетинин бекитүүсүн талап кылат. (Бул сабак, биринчи кезекте, практикадагы же кооперативдик программалардагы студенттерге арналган.) (Бир блокко 0.5-1 бирдик - кайталанышы мүмкүн.)

  • Machine Learning (ML) компьютерлерге маалыматтардан үйрөнүү мүмкүнчүлүгүн берген изилдөө тармагы, дээрлик ар бир илимий дисциплинанын өзөгүн түзөт жана маалыматтардан жалпылоону (башкача айтканда, болжолдоону) изилдөө машинаны үйрөнүүнүн негизги темасы болуп саналат. . Бул курс бүтүрүүчү деңгээлинде машинаны үйрөнүүгө киришүүнү жана машина үйрөнүүдөгү жаңы жана алдыңкы методдорду, ошондой эле алардын негизги теориясын терең чагылдырууну берет. Ал практикалык мааниге ээ болгон ыкмаларды баса белгилейт жана машинаны үйрөнүүнүн бир катар акыркы колдонмолорун, мисалы, Маалыматтарды казып алуу (Чоң маалыматтарда / Маалымат илиминде, Маалымат Аналитикасында), Табигый тилди иштетүү, Компьютердик көрүү, Робототехника, Биоинформатика жана Текст жана Веб маалыматтарын иштетүү. Machine Learning ар кандай тармактарда колдонулат, анын ичинде каржылык кызматтар, мунай жана газ, саламаттыкты сактоо, маркетинг жана жарнама, өкмөт, Интернет жана нерселердин Интернети.

    Бул сабак ар кандай окутуу парадигмаларын, алгоритмдерди, теориялык натыйжаларды жана колдонмолорду камтыйт. Ал жасалма интеллект, маалымат теориясы, статистика жана башкаруу теориясынын негизги түшүнүктөрүн машина менен үйрөнүүгө канчалык деңгээлде колдонот. Темаларга төмөнкүлөр кирет: көзөмөлдөнгөн окутуу (генеративдик / дискриминативдик окутуу, параметрдик / параметрдик эмес окутуу, нейрон тармактары, колдоо векторлору, чечим дарагы, Байес тилин үйрөнүү жана оптимизациялоо); көзөмөлсүз окутуу (кластерлөө, көлөмдүүлүктү азайтуу, ядро ​​ыкмалары); окуу теориясы (бир жактуулук / дисперсиялык айырмачылыктар; VC теориясы; чоң маржалар); бекемдөөнү үйрөнүү жана адаптациялык башкаруу. Башка темалар HMM (Hidden Markov Model), Evolutionary Computing, Deep Learning (With Neural Nets) жана алгоритмдерди иштеп чыгууну камтыйт, алардын иштөөсү фундаменталдуу машинаны үйрөнүү көйгөйлөрү боюнча талданат.

    Албетте, бир маанилүү бөлүгү болуп бир топ долбоор болуп эсептелет. Негизги ачык булагы менен катар үчүн колдонулган аспаптар, таратылган жана эскертүү Машина үйрөнүү кыскача долбоорлорду иштеп студенттерге жардам берүү үчүн жабылат. (4 бирдик) Сабактын башка сабактар ​​менен байланышы: Бироо да жок.

  • Жасалма интеллект (AI) - бул интеллектуалдык системаларды курууга жана түшүнүүгө аракет кылган дисциплина. Адамдык деңгээлдеги интеллекти бар компьютерлер коомго чоң таасирин тийгизет. Интеллектуалдык программалык камсыздоо агенттери жана мульти-агенттик тутумдар санариптик трансформация, автоматташтыруу, сүйлөшүү тутумдары, веб-издөө, робототехника, өндүрүш, ден соолук, фармацевтика, банк иши, жеткирүү чынжырчасы, автономдуу айдоо, жарнама, оюндар сыяктуу көптөгөн тармактарда тездик менен өсүп, жардам берип жатат. бир нече ат. AI көп триллион долларлык тармакты башкарат. Бул курс AI негиздерин үйрөтөт жана студенттерге бул тармак боюнча практикалык түшүнүк берет. Темалар AIнин негизги түшүнүктөрүн камтыйт – интеллектуалдык агенттер, көп агенттик системалар, акылдуу издөө, биринчи жана жогорку даражадагы логика, билимди чагылдыруу, ой жүгүртүү, кабыл алуу, үйрөнүү, семантика (NLP, Image, Object..), пландаштыруу, чечим кабыл алуу, актуалдуу, реактивдүү, кеңешүүчү, рационалдуу, адаптивдик, коммуникация жана өз ара аракеттенүү. Курс практикалык актуалдуу болгон ыкмаларга басым жасайт жана AIнын акыркы кездеги популярдуу колдонмолорун талкуулайт. AI үчүн негизги ачык булак куралдары жана программалоо тилдери (анын ичинде Төмөн код жана Код жок) кыскача каралат. Студенттер ошондой эле AI колдонуу менен чыныгы жашоодогу көйгөйдү чечүү үчүн топтук долбоорду аткарышат.

    (4 бирдик) Шарт: Кафедранын профессордук-окутуучулук курамынын макулдугу

  • Бул сабакта биз, техникалары, негиздери жана ийкемдүү, эскертүү, Руминин жана туруктуу программалар microservices колдонуп иштеп чыгуу үчүн кандай түрүнө карап көрөлү. Биз бирдиктүү ишкана арыздарды салыштырганда курууга жана башка артыкчылык берет майда microservices ири өтүнмөлөрдү бөлүү аларыбызды карап чыгабыз. А бөлүштүрүлгөн microservice архитектурасы да көп кыйынчылыктарга берет. Биз бул маселелерди жана аларды чечүү үчүн сабак болот. Бул, албетте, Темалар архитектуралык стилдери, жайылтуу ыкмалары жана үлгүлөрү, домен кууп дизайн, бул иш-чара кууп архитектура жана жалкоолук программалоо болуп саналат. (4 кредиттер). (Эч кандай шарт)

  • MIU билиминин 50 жылдык урматына, Информатика бөлүмү биздин жаңы Golden Jubilee ComPro Tech Talks сериясын баштоого кубанычта.

    Сүйлөшүүлөр бар бул жерде.

Изилдөө Options

Эл аралык студенттер үчүн 3 окуу варианты бар.
Ар бири информатика боюнча магистр даражасын берет.
Баары февраль, май, август же ноябрь айларында кирүү даталары бар.

программаларКампуста окуу айларыАкы төлөнүүчү практикумДистанттык билим берүү (DE) Практикум учурунда
CPT8-92 жылга чейин CPT4 DE курстары
OPT8-911.5 айга чейин CPT + 3 жыл OPT (Кошумча)4 DE курстары
Кампуста толук убакыт12-133-жыл OPT тандооNA

«MSCS программасы жөнүндө биринчи жолу укканда, мен ага күмөн санагам. Ушуга окшогон нерсе бар экенине ишене албай койдум. Бирок бир күнү менин досум программага кошулду. Чындыгында ошол кезде мен тастыктадым. Андан кийин документтеримди кайра баштадым. Мейли! Ырас, мен бул жердемин, программаны аяктадым жана ушунчалык бактылуумун ».

Жаңы мансап баштоого даярсызбы?

© Copyright - Maharishi аралык University, Master Computer Science-жылдагы - ЭЭМ үчүн адистер Program℠ Privacy Policy

жаңы 7—22-декабрда В. жана Н. Африкага рекрутингдик тур

> Чоо-жайын көрүп, бекер билетиңизди ээлеп коюңуз

(Билеттер азыр бардык 5 иш-чарага жеткиликтүү)

АКШ ЭЛЧИЛИГИ МЕНЕН МАЕК КҮТҮҮ УБАКЫТТАРЫНА ЖАНА MSCS АРЗАНЫ ИШТӨӨ УБАКТАРЫ

Көптөгөн өлкөлөрдө маектешүү даталары өтө кечиктирилип жатканын байкадык. Сураныч, караңыз Визаны дайындоо үчүн күтүү убакыттары (state.gov) өлкөңүз/шаарыңыз үчүн интервью алуу убактысын билүү үчүн.

Эгерде интервью күтүү убактысы 2 айдан ашык болсо, биз сизди дароо тапшырып, арызыңызды толтурууну сунуштайбыз, атүгүл сиз келечектеги сынакка тапшырууну пландап жатсаңыз да. Ошентип, сиз арыз процессин бүтүрүп, I-20 алып, андан кийин маектешүү күнүн ала аласыз. Маектешүү күнүн алуу үчүн сизде I-20 болушу керек. Эгер күн сиз АКШга келүүнү пландаштыргандан эрте болсо, визаны алгандан кийин келүү күнүңүздү ар дайым кийинкиге жылдыра аласыз. Сиз келүүнү пландаштырган кирүү күнүнө жаңы I-20 чыгармакпыз.

Бул маалыматка байланыштуу суроолор боюнча биздин кабыл алуу кеңсесине кайрылыңыз admissionsdirector@miu.edu.

Өзүңүзгө бул 5 суроону бериңиз:

  1. Сизде техникалык тармакта бакалавр даражасы барбы? Ооба же жок?

  2. Бакалавр даражаңызда жакшы бааларыңыз бар беле? Ооба же жок?

  3. Сиздин бакалавр даражаңыздан кийин программалык камсыздоону иштеп чыгуучу катары кеминде 2 жылдык толук убакытта, акы төлөнүүчү иш тажрыйбаңыз барбы? Ооба же жок?

  4. Учурда сиз программалык камсыздоону иштеп чыгуучу болуп иштеп жатасызбы? Ооба же жок?

  5. Сиз АКШга сабактарга келе аласызбы (бул программа онлайн режиминде жеткиликтүү эмес)? Ооба же жок?

Эгерде сиз жогорудагы суроолордун баарына "ооба" деп жооп берсеңиз, кайрылсаңыз болот (Бирок бул сиздин кабыл алынаарыңызга кепилдик бербейт.)