Zamonaviy axborotni qayta ishlash an'anaviy ma'lumotlar bazalari tizimlarida ishlov berilmagan ma'lumotlarni keng omborlarda aniqlanadi. Ushbu kurs eng so'nggi texnologiyani o'z ichiga oladi va ishlab chiqilgan va sanoat rahbarlari tomonidan ushbu muammoni eng samarali tarzda hal qilish uchun ishlatiladi. Xususan, MapReduce algoritmlari, MapReduce algoritmi dizayn naqshlari, HDFS, Hadoop klaster me'morchiligi, YARN, hisoblash nisbatan chastotalar, ikkilamchi tartiblash, veb-brauzerlar, invert indekslar va indeks siqishni, Spark algoritmlari va Scala. (4 ta) Old shart: CS 435 algoritmlari.

Big Data - bu yangi tabiiy resurs: ma'lumotlar har bir 12-18 oyda ikki barobar ortadi. Ushbu yangi Big Data Analytics kursi yangi tushunchalar yaratish uchun turli xil ma'lumotlarni to'plash uchun asosiy tushunchalar va vositalarni o'z ichiga oladi. WordCloud, Pagerank, Data Visualizatsiya, Decision Trees, Regression, Clustering, Neylon Networks va boshqalarni yaratish uchun R tilidan foydalanishni o'zlashtirasiz. Siz bir necha milliondan ortiq rekord ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlayapsiz, shuningdek, mening Twitter-da ovqatlanaman. Siz Hadoop / MapReduce va Streaming Data kontseptsiyalarini bilib olasiz va shaxsiy tadqiqotlar qog'ozlari orqali Spark, Flink, Kafka, Storm, Samza, NoSQL kabi boshqa Apache Big Data loyihalarini o'rganasiz. Kaggle.com dan ochiq loyihalar bo'yicha guruhlarda ishlashni eng yaxshi ma'lumotli analitik muammolarni hal qilish yo'li bilan pul mukofoti uchun raqobatlashasiz. Siz shuningdek, sohaning etakchi IBM SPSS Modeler va ochiq manba ma'lumotlarini qidirish platformalaridan foydalanishni o'rganasiz. Ushbu kursda ishlatiladigan #1 bestseller kitobi o'qituvchi tomonidan yoziladi. Kurs, shuningdek, MIT, Coursera, Google va boshqa joylardan video materiallarning keng ko'lamini ishlatadi. (4 ta) Old shart: Kafedraning roziligi

Bir necha yillar mobaynida katta axborot texnologiyalari shamlardan bo'lgan hududdan yangi raqamli davrning asosiy tarkibiy qismlaridan biriga aylandi. Ushbu texnologiyalar axborotni bilimga aylantirish uchun juda foydali.

Kursning maqsadi - katta hajmdagi ma'lumotlar bilan bog'liq turli xil muammolarni hal qilishda yordam beradigan juda muhim vositalarni qo'shish. Biz "Big Data nima?" Kabi savollarga javob berishdan boshlaymiz. Nima uchun bu muhim yoki foydali? Ushbu katta ma'lumotlarni qanday saqlaysiz? " Keyinchalik, biz ma'lumotlarni tahlil qilishda yordam beradigan katta ma'lumotlar texnologiyalari to'plamidan turli xil vositalar va dasturlash modellarini o'rganamiz. Mavzularga Hadoop ekotizimidagi MapReduce, Pig, Hive, Sqoop, Flume, HBase (NoSQL DB), Zookeeper va Apache Spark ekotizimlari kabi ba'zi loyihalar kiradi. Shuningdek, biz AWS va EMR bilan tanishishni ko'rib chiqamiz. Siz asosan Cloudera-ning bitta tugunli Hadoop tarqatilishi bilan ishlaysiz. (4 birlik) (zarur shartlar yo'q)

Ma'lumotlar bazasi tizimlari foydalanuvchilarga kerakli ma'lumotlarni osongina va samarali ravishda foydalanish imkonini beradigan ma'lumotni tashkil qiladi va qabul qiladi. Mavzularga quyidagilar kiradi: relatsion ma'lumotlar modeli; SQL; ER modellashtirish; munosabatlar algebra; ma'lumotlar normalizatsiyasi; bitimlar; ma'lumotlar bazasidagi obyektlar; ma'lumotlar xavfsizligi va yaxlitligi; ma'lumotlar omborxonalari, OLAP va ma'lumotni yig'ish; tarqatilgan ma'lumotlar bazalari; va ma'lum bir tijorat ma'lumotlar bazasi tizimini o'rganish. (4 ta) Old shart: CS 401 yoki kafedraning roziligi.

Ushbu kursning maqsadi talabalarga etakchilik bo'yicha bilim va ko'nikmalarni berish,
kelajakdagi etakchi rollarga tayyorgarlik sifatida aloqa qobiliyatlarini o'z ichiga oladi. Oxiriga kelib
Ushbu kursda talabalar samarali bo'lgan asosiy savollarga javoblarni tushunadilar
etakchilik, shu jumladan quyidagilar: • "tabiiy ravishda tug'ilgan" rahbarlar bormi? • Sizga kerakmi?
samarali rahbarlik qilish uchun xarizma bormi? • Etakchi bo'lish uchun qanday aktiv talab qilinadi? •Nima bu
boshqarish va etakchilik o'rtasidagi farq? • Ko'p "aql" lar nimalardan iborat?
bu davrda etakchilik qilish kerakmi? • "menejmentning noto'g'riligi" nima va u qanday oqibatlarga olib keladi
o'z-o'zini buzishmi? • Teskari aloqa etakchi jarayon uchun muhim ekanligini bilish, biz qanday qilib olamiz
berish va olish qo'rquvidanmi? • Muammolarning 80% manbai nima?
ish joyida topilganmi? • tashkilotga yordam beradigan ilmiy izlanishlar mavjudmi?
uning individual va jamoaviy etakchilik mahoratini oshirish? • Mehmon ma'ruzachilar orasida taniqli shaxslar ishtirok etadi
tadbirkorlar, kompyuter olimlari, xayriyachilar, akademiklar va boshqa taniqli shaxslar
jamiyatdagi etakchilar. (2 ta kredit) (Old shartlar yo'q)

Mashinada o'qitish (2021 yil bahorida o'qitilmaydi. Mavjudligini tekshiring), kompyuterlarga ma'lumotlardan o'rganish imkoniyatini beradigan o'rganish sohasi deyarli har qanday ilmiy intizomning markazida va umumlashtirishni (ya'ni bashorat qilishni) o'rganadi. ma'lumotlar mashinani o'rganishning markaziy mavzusi. Ushbu kurs magistrlar darajasida mashinasozlik bilan tanishish va mashinada o'qitishdagi yangi va ilg'or usullarni hamda ularning asosiy nazariyasini chuqur qamrab olishga imkon beradi. U amaliy ahamiyatga ega bo'lgan yondashuvlarni ta'kidlaydi va mashinalarni o'rganishning so'nggi bir qator dasturlarini, masalan, Data Mining (Big Data / Data Science, Data Analytics-da), Natural Language Processing, Computer Vision, Robotics, Bioinformatics va Matn va Internetda ma'lumotlarni qayta ishlashni muhokama qiladi. Machine Learning turli sohalarda, jumladan moliyaviy xizmatlar, neft va gaz, sog'liqni saqlash, marketing va reklama, hukumat, Internet va narsalar Internetida qo'llaniladi.

Ushbu kurs turli xil o'rganish paradigmalarini, algoritmlarini, nazariy natijalarini va qo'llanilishini qamrab oladi. Unda sun'iy intellekt, axborot nazariyasi, statistika va boshqaruv nazariyasidagi asosiy tushunchalar mashinada o'rganishga mos keladigan darajada ishlatiladi. Mavzularga quyidagilar kiradi: nazorat ostida o'qitish (generativ / diskriminativ o'rganish, parametrik / parametrik bo'lmagan ta'lim, neyron tarmoqlar, qo'llab-quvvatlash vektorli mashinalar, qarorlar daraxti, Bayes tilini o'rganish va optimallashtirish); nazoratsiz o'rganish (klasterlash, o'lchamlarni kamaytirish, yadro usullari); o'rganish nazariyasi (noaniqlik / variance savdo-sotiqlari; VC nazariyasi; katta chegaralar); mustahkamlashni o'rganish va moslashuvchan nazorat. Boshqa mavzular qatoriga HMM (Yashirin Markov modeli), Evolyutsion hisoblash, chuqur o'rganish (neyron tarmoqlari bilan) va algoritmlarni loyihalash kiradi, ularning ishlashi asosiy mashina o'rganish muammolari uchun qat'iy tahlil qilinishi mumkin.

Kursning muhim qismi - guruh loyihasi. Parallel, taqsimlanadigan va ölçeklenebilir kompyuter ta'lim uchun ishlatiladigan asosiy ochiq-oydin manba vositalari, loyiha qilgan talabalarga yordam berish uchun qisqacha qamrab olinadi. (4 ta). Talablar: yo'q.

Mobil qurilma dasturlarining ahamiyati so'nggi yillarda dasturiy ta'minotni ishlab chiqishda yangi domen sifatida paydo bo'ldi. Ushbu kurs talabalarni iPhone, IPad yoki Android telefon kabi mobil qurilmalarda ishlaydigan ilovalarni ishlab chiqishga tayyorlaydi. Bu tez rivojlanayotgan bozor. Kurs mobil ilovalarni o'rnatish, ishlab chiqish, sinovdan o'tkazish va tarqatishga qaratilgan. Kursning oxirida talabalar yopiq platformalar uchun ilovani ishlab chiqishlari, ularni simulyatsiya qilishlari, haqiqiy qurilmada sinab ko'rishlari va foydalanuvchilarning mavjudligi uchun ilovalar do'konida nashr etishlari mumkin. (4 ta) Old shart: CS472 yoki kafedraning roziligi.

Ushbu kursda SPA (Rezultiv dasturlash me'morchiligi) va yagona Zamonaviy veb-ilovani yaratish uchun barcha kerakli ko'nikmalar bilan tanishasiz. Texnologiyalar quyidagilardir: NodeJS, ExpressJS, TypeScript, AngularJS2, Firebase va NoSQL ma'lumotlar bazalari (MongoDB). Kurs quyidagilarni qamrab oladi:

• C ++ V8 dvigatellari va asenkron kodi Node va tugun hodisasi aylanasida qanday ishlaydi?
• O'zingizning kodingizni qayta ishlatish va modullar va ExpressJS yordamida Restful APIni qurish uchun qanday qurish kerak.
• NoSQL ma'lumotlar bazalari qanday ishlaydi: Mongo Shell, yig'ish asoslari, replikatsiya to'plamlari, kümeleme, sharslar, Mongoose ORM.
• Ruxsat etilgan RxJs dasturlari va mavzular, Soya DOM, Mintaqalar, Modul va Komponentlar, Maxsus Direktifler va Quvurlar, Xizmatlar va Bağımlılık qarshi, burchakka Derleyici, JIT va AOF Derleme bilan qanday ishlashini anglab (Google tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan), chuqur tushunish. , Shakllar (Template Driven and Data Driven), Ma'lumot ulash, Yonaltiruvchi, Himoyachilar va Route Protection, HTTP mijozi, JWT JSON Web-Token Authentication.

(4 ta)

Barcha yangi kompyuterlar uchun standart protsessor endi ko'p yadroli protsessor bo'lib, dasturlarni juda tez bajarish imkoniyatiga ega. Shu bilan birga, ushbu potentsialdan foydalanish uchun dasturchilar parallel dasturlash texnikasi haqida bilishlari kerak. Ushbu kurs davomida talabalar paralel dasturlarni yozish va disk raskadrovka qilishning ko'p vaqtini o'tkazadilar. Kutilayotgan natija amaliy dasturiy ko'nikmalarning yangi bosqichini ishlab chiqishdan iborat bo'ladi. Bu ko'nikma ko'p yadroli protsessorlarni dasturlash uchungina emas, balki operatsion tizimlarni dasturlash va ma'lumotlar bazasini tarqatish uchun ham foydali bo'ladi. Ushbu kurs davomida ishlatiladigan dasturiy vositalar orasida Microsoft Visual C / C ++, Java multithreading kutubxonasi va OpenMP threading standarti mavjud. (4 ta) Old shart: Java, C yoki C ++ yordamida kompyuter dasturlarini bilish.

Ushbu amaliy mashg'ulotda talabalar kompyuter bilan bog'liq vazifalarni texnik professional holatda bajaradilar. Amalga oshirilgan vazifalar yangi tizimlarni loyihalashtirish va rivojlantirish yoki mavjud tizimlarni muayyan maqsadlar uchun qo'llash bo'lishi mumkin. Amaliy mashg'ulotlarning tavsiflari ish beruvchi va talaba tomonidan shakllantiriladi va talaba joylashtirilgan amaliyot rahbari bilan kelishilgan holda kafedraning bitiruvchi fakultetlaridan biri tomonidan oldindan tasdiqlanishi kerak. (Ushbu kurs birinchi navbatda stajirovka yoki kooperatsiya dasturlari talabalari uchun mo'ljallangan.) (Har bir blok uchun 0.5-1 birlik - takrorlanishi mumkin.)