6B06101 Компьютерные науки в МУИТ (IITU)

Изучить методологические основы разработки программ и практические навыки программирования.

Изучение элементов линейной алгебры и аналитической геометрии на примерах из реальной жизни и различных наук.

Изучение законов, принципов, постулатов и уравнений механики, молекулярной физики и термодинамики, электричества и магнетизма,  уравнений лучевой оптики, квантовой оптики использование уравнений физики для решения конкретных физических задач, использование методов физики для исследований, анализа и проведения лабораторных работ с целью проверки работы и выполнения законов физики в природе и технике.

Практика включает детализацию отделочных блоков обобщенной схемы, выделить необходимые классы и методы, определить наборы логически связанных между собой данных (потоки данных), ввести различные дополнительные средства для обеспечения наглядности и повышения уровня сервиса проектируемой программы, разработать обобщенную схему алгоритма, разработать и отладить программу, реализующую спроектированную модель.

Цель курса ознакомить студентов с важными отраслями исчисления и его применениями в компьютерных науках. Во время учебного процесса студенты должны ознакомиться и уметь применять математические методы и инструменты для решения различных прикладных задач. Более того, они изучат фундаментальные методы исследования бесконечно малых переменных с помощью анализа, основу которого составляет теория дифференциальных и интегральных вычислений.

В этом практическом курсе студенты получают обширный опыт работы с програмным языком С# и ее объектно-ориентированными функциями. C # - самый популярный язык программирования в экосистеме продуктов Microsoft. Код C # предназначен для быстрой работы и простоты обслуживания. В Основах C # мы научимся работать с C # для написания простых программ.

Уникальная архитектура Java позволяет программистам разрабатывать единое приложение, которое может беспрепятственно и надежно работать на нескольких платформах. В этом практическом курсе студенты получают обширный опыт работы с Java и ее объектно-ориентированными функциями. Студенты учатся создавать надежные консольные и графические приложения, а также хранить и извлекать данные из баз данных отношений

Курс предназначен для изучения алгоритмов и программ разработки для решения различных задач. Для этого рассматриваются программная структура, принципы построения алгоритмов и программ, методы решения, алгоритмизации, программирования, отладки и реализации программ с использованием языка программирования.

Изучение дискретных объектов, решение комбинаторных задач, исследование типов отображений и бинарных отношений, приведение формул алгебры высказываний к нормальным формам, применение алгебры логики к теории переключательных схем. Развиваются способности к анализу и синтезу, математическая зрелость.

Целью данного курса является достижение студентами прозрачного понимания механизмов работы веб-приложений, а также знаний, умений и навыков для написания собственных приложений.

Курс объясняет основные понятия определенного интеграла и его свойств; использовать различные математические методы для оценки интегралов, применять определенные интегралы для решения прикладных задач; разработать методы численного интегрирования; определить понятия бесконечных рядов, приближения функций и понятие сходимости; применять бесконечные ряды в приближенных расчетах.Курс объясняет основные понятия определенного интеграла и его свойств; использовать различные математические методы для оценки интегралов, применять определенные интегралы для решения прикладных задач; разработать методы численного интегрирования; определить понятия бесконечных рядов, приближения функций и понятие сходимости; применять бесконечные ряды в приближенных расчетах.Курс объясняет основные понятия определенного интеграла и его свойств; использовать различные математические методы для оценки интегралов, применять определенные интегралы для решения прикладных задач; разработать методы численного интегрирования; определить понятия бесконечных рядов, приближения функций и понятие сходимости; применять бесконечные ряды в приближенных расчетах.

Изучается архитектура компьютера с акцентом на количественный подход к компромиссу между затратами и производительностью. Рассматриваются наборы команд, конвейерная обработка, кэширование, физическая память, виртуальная память, суперскалярное и неупорядоченное выполнение команд ввода-вывода, многопоточность и введение в мультипроцессоры с общей памятью.

Курс посвящен принципам объектно-ориентированного программирования с использованием C ++ и GUI-части библиотеки QT. Рассматриваются такие темы как классы и объекты, наследование и полиморфизм. Изучаются все основные концепции программирования GUI в библиотеке QT.

Практика включает изучение организационной структуры и комплекса технических средств информационно-аналитического центра (ИАЦ) организации. Выявление основных задач, решаемых ИАЦ. Изучение информационного обеспечения выбранной задачи (комплекса задач или подсистемы). Изучение математического обеспечения выбранной задачи (комплекса задач или подсистемы). Изучение программного обеспечения выбранной задачи (комплекса задач или подсистемы). Изучение организационно-правового обеспечения выбранной задачи (комплекса задач или подсистемы). систематизация и анализ фактических материалов, необходимых для написания курсовой работы, научного доклада и отчета о прохождении практики.

Студент должен демонстрировать способность и готовность: Формулировать задачи обработки данных социальных, демографических, экономических и других исследований.   Применять методы математической статистики для решения сформулированных задач   Осозновать уровень ценности полученных результатов, а также области, в которых возможно их примерение   Уметь формулировать новые задачи, возникающие в практике Медиааналитики и излагать их в форме, удобной для обсуждения с профессиональными математиками (специалистами в математической статистики)

Цель курса - предоставить студентам инструменты, необходимые им, чтобы мыслить как экономист. Мы будем стремиться использовать различные приложения, чтобы продемонстрировать важную роль, которую экономика играет в формировании жизни каждого человека.

Курс профессионального английского ориентирован на темы, представляющие профессиональный интерес, как будущие тенденции в ИТ, компьютер как друг, компьютер как враг, минимизация негативных воздействий ИТ, магнитное хранилище, оптическое хранилище, флэш-память, языки программирования, веб-дизайн, графика. дизайн и т. д. Он предназначен для повышения языковой осведомленности учащихся, улучшения их речевых навыков и коммуникативных навыков профессионального английского языка.

"Цель изучения дисциплины – научить студентов предварительному анализу данных. Задачами изучения дисциплины являются: – знакомство с современными методами разведочного анализа данных, методами и моделями прогнозирования стационарных и нестационарных рядов, многофакторными моделями прогнозирования как временных рядов, так и пространственных данных; – дать основы количественных методов оценки адекватности и точности построенных моделей; – научить использованию компьютерных технологий при анализе и прогнозировании социально-экономических показателей (построение линейных и нелинейных моделей прогнозирования на основе регрессионного анализа, оценка их параметров, расчёт всех необходимых статистик для анализа моделей). "

В курс входит: Основы теории погрешностей, Системы линейных алгебраических уравнений, Нелинейные уравнения и системы нелинейных уравнений, Интерполяция и наилучшие приближения, Дифференцирование и интегрирование функций, Обыкновенные дифференциальные уравнения, Уравнения математической физики.

Курс объясняет, что такое система баз данных, а затем переходит к большей части учебного материала для изучения систем реляционных баз данных - баз данных, разработанных в соответствии с реляционной (или табличной) моделью. Затем от абстракции данных курс переходит к управлению транзакциями с дополнительными материалами по повышению производительности запросов. Наконец, появились современные тенденции в проектировании систем баз данных, которые также определяют последние разработки в более широкой истории технологий хранения данных.

Целью освоения курса является развитие навыков программирования на языке Python. В результате освоения дисциплины студент должен: знать основные конструкции и идиомы языка программирования Python и уметь на практике составить несложную программу для выполнения поставленной аналитической задачи. Иметь навыки формализации и решения практических задач по программированию

"Студент будет знать: - принципы организации и функционирования 'Интернета Вещей' - история возникновения и развития 'Интернета Вещей' - основные факторы развития 'Интернета Вещей' - существующие технологии в области 'Интернета Вещей' - основные тренды и направления в области 'Интернета Вещей'. А также будет уметь: - работать с микроконтроллерами и основными отладочными платами (Arduino и Raspberry Pi) - разбираться в существующих IoT-технологиях и применять их к конкретным сценариям - проектировать целостные IoT-системы (включая конечные устройства, сетевое соединение, обмен данными, облачные платформы, анализ данных)."

В курс входит методы проектирования web-сайта как статичной информационной системы; методы проектирования web-сайта как динамичной информационной системы; теория использования графики на web-страницах; методы обработки и редактирования цифровых изображений; программные средства стороны клиента, используемые для создания web-страниц; программные средства стороны сервера, используемые для создания web-страниц; программные средства для создания баз данных; программные средства создания виртуального сервера; основные принципы конфигурации реального web-сервера; программные средства, используемые для размещения и сопровождения web-страниц; методы оптимизации web-сайта для продвижения в сети Интернет.

Обучение по дисциплине «Профессиональный русский язык» направлено на развитие у студентов углубленной языковой и коммуникативной компетенции на основе языка специальности и профессиональной терминологии, которые будут способствовать совершенствованию профессиональной подготовки и обеспечат системную самоподготовку.

В курс входит: Основы теории погрешностей, Системы линейных алгебраических уравнений, Нелинейные уравнения и системы нелинейных уравнений, Интерполяция и наилучшие приближения, Дифференцирование и интегрирование функций, Обыкновенные дифференциальные уравнения, Уравнения математической физики.

Практика включает изучение организационной структуры и комплекса технических средств информационно-аналитического центра (ИАЦ) организации. Выявление основных задач, решаемых ИАЦ. Изучение информационного обеспечения выбранной задачи (комплекса задач или подсистемы). Изучение математического обеспечения выбранной задачи (комплекса задач или подсистемы). Изучение программного обеспечения выбранной задачи (комплекса задач или подсистемы). Изучение организационно-правового обеспечения выбранной задачи (комплекса задач или подсистемы). систематизация и анализ фактических материалов, необходимых для написания курсовой работы, научного доклада и отчета о прохождении практики.

"Целями освоения дисциплины являются формирование у студентов четкого представления места и роли современных систем управления базами данных, освоение теоретических основ моделирования и обработки информации, понимание тенденций развития отрасли и направления перспективных исследований, изучение студентами принципов построения и разработки информационно-поисковых систем."

Целями освоения дисциплины являются развитие у студентов развитие у студентов профессиональных компетенций в области современных информационных технологий. Получение теоретических и практических навыков создания, настройки и конфигурирования полно функционального Web приложения с использованием платформы ASP.NET.

Цель изучения дисциплины – научить студентов предварительному анализу данных для выявления скрытых закономерностей в социально-экономических данных с последующим прогнозированием выявленных закономерностей.

Курс предназначен для студентов, которые стремятся к общему пониманию концепций облачных вычислений, независимо от конкретных технических ролей. В нем представлен подробный обзор облачных концепций, основных сервисов AWS, безопасности, архитектуры, цен и поддержки.

Дизайн и анализ алгоритмов-это комплексный курс, охватывающий весь спектр современных алгоритмов: от самых быстрых алгоритмов и структур данных до алгоритмов полиномиального времени для, казалось бы, неразрешимых задач, от классических алгоритмов в теории графов до специальных алгоритмов для сопоставления строк, вычислительной геометрии и теории чисел. В пересмотренном третьем издании, в частности, добавлена глава о деревьях ван Эмде Боаса, одной из наиболее полезных структур данных, и о многопоточных алгоритмах, тема, которая приобретает все большее значение.

Цели -овладение основными понятиями и методами исследования экономических систем; изучение современного состояния и основных направлений развития математических моделей экономических систем различных уровней; приобретение навыков, необходимых для самостоятельной работы по проектированию и внедрению в практику экономического анализа моделей и моделирующих алгоритмов; выработка системного типа мышления.

Курс посвящен изучению деятельности, направленной на развитие у студентов способности к самостоятельным теоретическим и практическим суждениям и выводам, умений объективной оценки научной информации, свободы научного поиска и стремления к применению научных знаний в образовательной деятельности, в том числе для выполнения дипломного проекта (работы).

Целью освоения дисциплины «Продвинутые базы данных» является развитие у студентов профессиональных навыков по проектированию реляционных моделей баз данных, по общим принципам построения и функциональным особенностям основных систем управления базами данных (СУБД), представленным на рынке ПО, построению информационных систем на основе архитектуры «клиент-сервер» с использованием систем управления базами данных, особенностям языка SQL.

"Основные задачи дисциплины • закономерности технических и информационных процессов, возника-ющих в системе «человек-машина»; • физиологические, психологические и антропометрические характери-стики человека-оператора в системе «человек-машина»; • основные требования к организации интерфейса взаимодействия и спо-собы их реализации. "

Изучение спектра алгоритмов для перевода наборов данных в прогнозные модели в машинном обучении в зависимости от решаемой задачи.

Использование параллельного программирования для организации высокопроизводительных вычислений приводит к ряду специфических проблем, более того, архитектура параллельной вычислительной системы предполагает разные методы и средства их решения, а практические языковые реализации предоставляют программисту конкретный инструментарий по написанию эффективных программ.

"Цель освоения дисциплины заключается в ознакомлении с базовыми понятиями машинного обучения, с основными алгоритмами машинного обучения, особенностями их применения. В рамках поставленной цели задачи учебной дисциплины состоят в следующем: - изучение современной постановки задач машинного обучения, различных этапов её решения; - изучение и сравнительный анализ различных моделей машинного обучения: линейные модели, решающие деревья, нейронные сети; - ознакомление с онлайн-задачами машинного обучения и задач машинного обучения без учителя. "

В курс входит создания backend, frontend программирование на IOS, создание интерфейса программ и загрузка программы в AppStore

В курс входит создания backend, frontend программирование на Android, создание интерфейса программ и загрузка программы в PlayMarketВ курс входит создания backend, frontend программирование на Android, создание интерфейса программ и загрузка программы в PlayMarket

Краткая история ERP. Что такое ERP-sistema.Rol ERP-system.The концепция систем планирования ресурсов в масштабе предприятия. Концепция следующего поколения ERP-II. Что вы можете сделать ERP-систему. Функции ERP-системы. Основная цель ERP-системы. Сфера применения. Характеристики ERP-систем. Выбор ERP-системы. Архитектура ERP. Классификация ERP-систем. Анализ рынка ERP-систем. Введение. Новые тенденции: аренда ERP-системы. Обзор системы SAP R/3.

Целью освоения дисциплины «Глубокое обучение в компьютерном зрении» является углубление знаний студентов в области распознавания образов, обработки видео и изображений, 3D реконструкции и цифровой фотографии с применением алгоритмов глубокого обучения. Излагаемые алгоритмы применяются при проектировании автономных устройств (роботов), а также используются в интеллектуальных задачах обработки изображений. Курс содержит следующие разделы: основы обработки изображений (шумоподавление, тональная коррекцию, выделение краёв), эвристические методы анализа (сегментация и анализ сегментов), классификации изображений (основные признаки), выделение объектов (каскадные методы, методы на основе частей), поиск изображений по содержанию (сжатие дескрипторов, приближенные методы сравнения дескрипторов), распознавание лиц, нейросетевые модели (deep learning) для решения всех перечисленных задач.

В этом классе рассматриваются продвинутые темы и навыки Python с акцентом на развитие предприятия. Вы узнаете, как использовать службы ОС, программировать графические интерфейсы приложений, создавать модули и запускать модульные тесты, определять классы, взаимодействовать с сетевыми сериями, запрашивать базы данных и обрабатывать данные XML. Этот всеобъемлющий курс дает углубленное исследование работы с языком программирования для развития предприятия. В заключение вы сможете использовать Python для выполнения сложных задач в реальном мире.

Практика включает закрепление теоретических знаний по учебным дисциплинам специальности; овладение практическими навыками, технологией работы по специальности непосредственно на рабочих местах с использованием ПК, современного программного обеспечения и современной оргтехники; изучение и анализ реальной обстановки в статике и динамике САПР в краткосрочном и долгосрочном периодах применительно к предприятию – базе прохождения практики; оценка достигнутых коммерческих результатов внедрения автоматизации в краткосрочном и долгосрочном периодах, применительно к данным конкретным предприятиям; знакомство с техникой и технологией разработки САПР, процедурами принятия и реализации решений по автоматизации на конкретных предприятиях; сбор материала для выполнения дипломных проектов.

Аналитик — специалист, занимающийся изучением и моделированием конкретной области. Power BI — система аналитики, которое объединяет данные из различных источников информации, преобразует их, и представляют в наглядном виде, удобном для анализа. Технологии BI позволяют обрабатывать большие неструктурированные объемы данных для принятия решений. Power BI – это набор программных сервисов Microsoft, которые работают вместе, превращая несвязанные источники данных компании в целостные интерактивные отчеты. При этом источником могут быть базы данных, файлы Excel, данные из облачных источников и интернета, текстовые файлы и так далее. Данный инструмент помогает отслеживать ситуацию и незамедлительно получать ответы на вопросы с помощью подробных информационных панелей, доступных на каждом устройстве.

Использовать методами исследования больших массивов данных.

Аргументировать выбор основных стандартов, принципов и шаблонов проектирования, методов, инструментов и языков программирования, в том числе выбирать методы и средства построения систем защиты информации современных ИКТ

Анализировать рынок программно-технических средств, информационных продуктов и услуг для создания и модификации информационных систем

Проектировать и разрабатывать эргономичные пользовательские интерфейсы

Участие в управлении техническим сопровождением информационной системы в процессе ее эксплуатации

Проведение работ по инсталляции программного обеспечения информационных систем и загрузке баз данных

Проектировать архитектуры базы данных, программного обеспечения и информационных систем

Проводить комплексный анализ и аналитически обобщать результаты научно-исследовательских работ с использованием современных достижений науки и техники, навыки самостоятельного сбора данных, изучения, анализа и обобщения

Проявлять коммуникабельность, инициативность и психологическую подготовленность к трудовой деятельности, в том числе при работе в команде и принимать управленческие и технические решения

Применять математические модели и методы различных процессов