7M06102 Компьютерные науки в Университет имени Сулеймана Демиреля

Дисциплины

• Психология управления

  Курс способствует формированию психологической управленческой культуры руководителя, позволяющей эффективно осуществлять организационно-управленческую деятельность в профессиональной сфере. Вызовы современной экономической ситуации и тренды в развитии актуализируют потребность развития компетенций обучающихся, которые способствуют их карьерному росту, в агрессивной и быстроизменяющейся среде.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Системы баз данных

  Этот предмет служит введением в моделирование данных и базы данных с технической точки зрения и с точки зрения управления данными. Предмет будет включать моделирование отношений сущностей (от концептуального дизайна до физического моделирования), нормализацию, денормализацию, реляционную модель и реляционную алгебру, SQL, обработку запросов и оптимизацию запросов, транзакции, организацию хранения, администрирование баз данных, хранение данных и аналитику больших данных. . Также могут быть включены другие темы по управлению данными и технологии СУБД с обзором современных систем NoSQL.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы и средства исследований

  На данном курсе магистранты понимают и освоивают методологию исследования, используемую в компьютерной науке. Курс будет охватывать темы, начиная от принципов проектирования эксперимента, статистики, до различных аспектов чтения, письма, оценки документов (проектов) и представления исследований. В течение семестра будут назначены задания, позволяющие магистрантам практиковать различные исследовательские навыки и методологии, рассмотренные в лекциях. В семестровом проекте, в котором учащиеся выбирают, проектируют и выполняют исследовательский проект и презентуют результат в конце семестра.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• IoT 1: вещи и сети

  Этот курс представляет введение в Интернет вещей (IoT), охватывая фундаментальные концепции устройств IoT и сетевых протоколов. Магистранты узнают о архитектурах IoT, сенсорных сетях, протоколах связи и интеграции устройств IoT в более крупные системы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Кинематика и динамика робота

  Этот курс знакомит магистрантов с математическим моделированием движения роботов и передачи усилий. Рассматриваются прямые и обратные задачи кинематики, анализ скорости и ускорения, а также основы динамического моделирования роботизированных манипуляторов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• История и философия науки

  В рамках курса изучается развитие науки как социального института, так называемой, “большой науки“, ее все усиливающееся влияние на техническую практику, а через нее и на все сферы жизни общества, развитие внутренней потребности и необходимости науки в обосновании научного знания в связи с кризисом классического естествознания и новейшей научной революцией в науке.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Продвинутые технологии программирования

  Этот курс охватывает базовые Интерфейсы API, которые вы используете для дизайна объектно-ориентированных приложений с помощью java. Этот курс также охватывает написание программ баз данных с помощью jdbc. Используйте этот курс, чтобы дальше развивать свои навыки с помощью языка Java и подготовиться к сертификации Oracle, на знание Java SE.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• RedHat системное администрирование (I+II)

  Курс дает магистрантам навыки администрирования Linux, сосредоточив внимание на основных задачах администрирования. Этот курс также обеспечивает основу для магистрантов, которые планируют стать штатными системными администраторами Linux, знакомя их с ключевыми концепциями командной строки и инструментами корпоративного уровня.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Архитектура ICT

  Курс дает целостное представление о стратегии, процессах, информации и ИКТ-активах организации. Связывает бизнес-миссию, стратегию и процессы с ИТ-стратегией.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Курс разрабатывает знания о преподавании, исследованиях и стипендии, надзоре, академической администрировании и управлении. Он также разрабатывает навыки в организации учебных программ, планирование и оценку преподавания и обучения в высшем образовании. Он обеспечивает основу для сотрудников, работающих в высшем образовании, в том числе тех, кто работает с коммуникациями и информационными технологиями, библиотечным и техническим персоналом, ассистентам по выпускникам и различным видам исследований. Он может многое предложить тем, кто работает вне высшего образования, которые играют роль в преподавании и обучении. Те, кто вступает в университеты после работы в другой университетской традиции/контексте (возможно, в другой стране), или из бизнеса, промышленности или профессий, найдут этот курс полезным введением в текущую практику в преподавании и обучении в университетах в широком диапазоне стран. Курс информируется по лучшей практике со стороны многих стран и типов учреждений о преподавании, обучении, оценке и дизайне курса

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Сбор, обработка, анализ и визуализация данных

  Курс предоставляет магистрантам необходимые навыки по получению, очистке, анализу и визуализации данных из различных источников. Через практические упражнения и проекты магистранты учатся техникам предобработки данных, проведению исследовательского анализа и эффективному коммуницированию результатов. По окончании курса магистранты обладают навыками управления и анализа данных для получения практических решений в различных областях.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение

  Этот курс представляет собой введение в фундаментальные методы, лежащие в основе современного машинного обучения. Он охватывает теоретические основы, а также основные алгоритмы для контролируемого и неконтролируемого обучения. Занятия по теоретическим и алгоритмическим аспектам дополняются практическими занятиями в лаборатории.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Наука о данных для IoT

  Этот курс исследует пересечение науки о данных и Интернета вещей (IoT). Магистранты узнают, как обрабатывать и анализировать данные, генерируемые IoT, извлекать значимую информацию и применять методы науки о данных для оптимизации систем и приложений IoT.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Цель курса - повышение исходногоуровня владения иностранным языком, достигнутого на предыдущей ступени образования, и овладение необходимым и достаточным уровнем коммуникативной компетенции для решения социально-коммуникативных задач в различных областях профессиональной деятельности при общении с зарубежными партнерами, а также для дальнейшего самообразования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Программирование для мобильных и коммуникационных устройств

  Курс предназначен для получения навыков программирования приложений мобильных и коммуникационных устройств. Обсудить текущие фреймворки разработки, их применения. Магистранты должны выполнить проект во время курса

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Введение в кибербезопасность

  Этот курс обеспечивает основополагающее понимание принципов и практики кибербезопасности. Темы включают анализ угроз, политику безопасности, шифрование, безопасность сети и реагирование на инциденты. Магистранты учатся выявлять и смягчать угрозы кибербезопасности, внедрять методы шифрования и придерживаться стандартов безопасности. Практические упражнения разрабатывают навыки защиты систем от несанкционированного доступа и утечки данных, подготавливая магистрантов к решению реальных проблем кибербезопасности в реальном мире.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и олимпиадное программирование

  Основное внимание в курсе уделяется разработке и внедрению современных алгоритмов, а также навыков, необходимых для олимпиадного программирования. Магистранты научатся выбирать подходящие алгоритмы для конкретной задачи, интегрировать различные алгоритмы и разрабатывать новые алгоритмы для решения сложных задач

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методика написания магистерской диссертации

  Этот курс посвящен как теоретическим, так и практическим аспектам разработки дипломного исследования, его редактированию и успешной защите на конкурсных слушаниях. Цель курса - помочь магистрантам в процессе написания предложений и дипломных работ, включая написание четкого, краткого и хорошо проработанного изложения, в котором особое внимание уделяется навыкам критического мышления и редактирования, экспертной оценке, обучению пересмотру и редактированию черновиков, а также оценке моделей написания. Также будет представлено введение в библиотечные исследования, стиль APA, основные компоненты создания исследовательской работы на основе глав дипломной работы. Курс будет направлен на то, чтобы предоставить магистрантам достаточную основу для написания исследовательских работ для своей курсовой работы

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Обработка естественного языка и большие языковые модели

  Этот курс представляет собой введение в область обработки естественного языка. Он включает соответствующие справочные материалы по лингвистике, математике, вероятностям и информатике. Некоторые из тем, затронутых в классе, - это схожесть текста, часть разметки речи, синтаксический анализ, семантика, ответы на вопросы, анализ настроений и суммирование текста.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• IoT в индустрии

  Цель этого курса - представить широкий взгляд на приложения, которые обеспечивают добавленную стоимость с использованием технологий IIoT. Лекции будут включать конкретные примеры применения и тематические исследования, а также общую картину. Большая часть лекций будет представлена приглашенными докладчиками из отрасли.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Анализ больших данных

  Этот курс предназначен для понимания основных методов хранения и анализа больших данных. Большая часть практической части курса будет связана с реализацией Apache Hadoop парадигмы MapReduce. Реализуя различные задачи и учебные пособия по системе Hadoop MapReduce, магистранты будут видеть различия между реализациями одноядерных алгоритмов и алгоритмами, выполняющимися в распределенных системах.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Глубокое обучение

  Этот курс предназначен для представления математических и реализационных задач построения стабильных представлений для высокомерных данных, таких как изображения, текст и данные. Мы рассмотрим отдельные темы программы Deep Learning, обсудив последние модели. Особое внимание будет уделяться сверточным архитектурам, последовательным моделям, передовой практике в области нейронных сетей

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Принятие решений, управляемых данными

  Этот курс фокусируется на использовании данных для принятия обоснованных решений. Магистры изучают методы сбора, анализа и интерпретации данных для получения понимания и поддержки процессов принятия решений в различных областях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Компьютерное зрение и анализ изображений

  Этот курс представляет собой введение в компьютерное зрение, включая основы формирования изображения, геометрии изображения камеры, обнаружения и сопоставления характеристик, стерео, оценки и отслеживания движения, классификации изображений, понимания сцены и глубокого обучения с помощью нейронных сетей. Он предназначен для разработки основных методов для приложений, которые включают в себя поиск известных моделей на изображениях, автоматическое выравнивание и распознавание

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Системное администрирование RedHat (III+ Open Stack)

  Этот курс предназначен для управления сетевой службой OpenStack (Neutron) с виртуализацией сетевых функций для повышения производительности сети. Слушатели научатся настраивать распределенные виртуальные маршрутизаторы, Open vSwitch с каналом данных Data Plane Development Kit и сети IPv6 в OpenStack, а также развертывать программно-определяемые сети с OpenDaylight.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Расширенная кибербезопасность

  Этот курс охватывает расширенные темы кибербезопасности, такие как сетевая безопасность, криптография, обнаружение угроз и реагирование на них. Магистранты узнают, как анализировать и снижать риски кибербезопасности, а также внедрять меры безопасности для защиты от кибератак.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Продвинутые приложения и сетевая безопасность

  Этот курс предоставляет магистрантам углубленное изучение и применение передовых концепций в прикладных системах и сетевой безопасности, включая политики безопасности, контроль доступа, IP-безопасность, механизмы аутентификации, а также обнаружение и защиту от вторжений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Управление Роботом

  Курс посвящен методам управления роботизированными системами с акцентом на классические и современные подходы. Магистранты изучат планирование движения, отслеживание траекторий, линейризацию по обратной связи, а также адаптивные и робастные стратегии управления.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Введение в высокопроизводительные вычисления

  Этот курс представляет собой введение в высокопроизводительные вычисления (HPC), охватывая архитектуру систем HPC, модели параллельного программирования и методы оптимизации производительности. Магистранты также узнают об инструментах и методах анализа производительности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Безопасность информации

  Курс предоставляет магистрантам знания о стандартах безопасности данных и системах управления информационной безопасностью. Будут преподаваться принципы и цели ИТ-безопасности, а также способы реализации технических и информационных мер в компании.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Анализировать и решать сложные вычислительные задачи, используя математические принципы и алгоритмы.
• Применять широкий спектр концепций, теорий и методологий компьютерных наук в таких областях, как кибербезопасность, наука о данных, машинное обучение и высокоэффективные вычисления.
• Развивать навыки программирования на различных языках, освоение передовых технологий и практик разработки программного обеспечения
• Проектировать и реализовывать эффективные и безопасные системы баз данных для хранения и извлечения данных
• Применять принципы и методы кибербезопасности для выявления и снижения рисков безопасности в компьютерных системах и сетях
• Использовать расширенные методов анализа данных и инструментов для извлечения значимой информации из крупных наборов данных
• Создавать и разрабатывать надежные и масштабируемые программные системы с учетом принципов надежности программного обеспечения
• Общаться эффективно, сотрудничать в междисциплинарных командах и продемонстрировать лидерские навыки в проектах компьютерных наук.
• Разрабатывать и внедрять решения в области Интернета вещей (IoT), обеспечивающие интеграцию подключённых устройств, передачу данных и вычислительный анализ. Применять основанные на данных подходы для интерпретации информации, получаемой с IoT-устройств, с целью поддержки принятия решений. Оценивать применимость и влияние IoT-технологий в различных производственных и общественных контекстах.
• Проводить самостоятельные исследования, формулируя релевантные исследовательские вопросы, применяя соответствующие методологии и осуществляя критический анализ данных для выработки оригинальных идей. Эффективно представлять результаты в форме научных публикаций и презентаций, демонстрируя академическую честность и внося вклад в развитие научной базы в данной области.

Похожие ОП