Дисципліни
Розподілені інформаційні системи
Дані є центром багатьох проблем у проектуванні програмного забезпечення. Необхідно з'ясувати такі складні питання, як масштабованість, узгодженість, надійність та ефективність. Крім того, ми маємо величезну різноманітність інструментів, включаючи реляційні бази даних, сховища даних NoSQL, потокові або пакетні підходи до обробки повідомлень. Які правильні варіанти для вашої програми? Як ви розумієте всі ці модні слова? Цей курс допоможе вам орієнтуватися в цьому різноманітному ландшафті, досліджуючи переваги та недоліки різних технологій обробки та зберігання даних, а також побудові надійних та відмовостійких розподілених інформаційних систем. Програмне забезпечення постійно змінюється, але фундаментальні принципи залишаються незмінними. Завдяки цьому курсу студенти навчаться застосовувати ці ідеї на практиці. Навчальна дисципліна "Розподілені інформаційні системи" є базовою навчальною дисципліною та вивчається згідно з навчальним планом підготовки фахівців освітнього ступня "магістр" спеціальності 122 "Комп'ютерні науки". Метою навчальної дисципліни є формування у студентів компетентностей та підготовка фахівця, здатного вирішувати складні задачі і практичні проблеми розподілених інформаційних систем та здійснювати професійну діяльність з проектування, реалізації, вибору технологій та адміністрування розподілених систем обробки інформації.
Інструменти хмарної математики
Дисципліна охоплює сучасні хмарні платформи для математичних обчислень: символьну та чисельну математику, інтерактивні середовища Wolfram Alpha, Google Colab, GeoGebra. Студенти опановують методи розв'язання прикладних задач, візуалізацію даних і автоматизацію обчислень у хмарі.
Розробка клієнт серверних застосувань
Курс присвячений вивченню клієнт серверної архітектури. Під час навчання студенти познайомляться з наступними темами: клієнт серверна архітектура, багатопоточність, мережева взаємодія, робота з базами даних, HTTP протокол, обрані фреймворки. Вивчення курсу передбачає виконання кількох практичних проектів. Метою курсу є набуття студентами знань з основних засобів та принципів побудови клієнт-серверних, Веб та розподілених застосувань на Java, а також здобуття навичок з розробки зазначених типів застосувань.
Математика для Big Data та Data Science
"Математика для Big Data та Data Science" є вибірковою навчальною дисципліною бакалаврської програми "Комп`ютерні науки" та сертифікатної програма "Технології Big Data та Data Science". Дана сертифікатна програма спрямована на вивчення технології великих даних та науки про дані, а також отримання необхідних математичних основ та навичок програмування на мові Python. Програма має послідовну структуру для набуття здобувачем необхідних знань математичного аналізу, теорії ймовірності та статистики, мови програмування Python, технологій Big Data, алгоритмів глибинного навчання та штучних нейронних мереж, науки про дані та основи комп'ютерного зору. Під час вивчення навчальної дисципліни "Математика для Big Data та Data Science" Ви навчитеся використовувати математичний аналіз, лінійну алгебру, теорію ймовірності та статистику в різних завданнях Big Data та Data Science, зрозумієте будову моделей, зможете їх правильно обирати, покращувати та адаптувати.
Основи побудови комп`ютерних мереж
Курс "Основи побудови комп`ютерних мереж" присвячено вступу до технологій сучасних комунікаційних мереж, розгляду базових понять, технологій, протоколів. Курс базується на навчальній програмі Cisco Certified Network Associate (CCNA), Routing and Switching (R&S), частина 1, компанії Cisco Systems. Отримані знання складають основу для подальшого вивчення мережевих технологій - курсів, базованих на інших складових CCNA R&S, та технологій сучасних дата центрів.
Багатозадачне та паралельне програмування
Метою курсу є ознайомлення студентів з основними поняттями паралельних обчислювальних систем та з методами паралельного та розподіленого програмування. Основне завдання курсу - опанування різних технік створення паралельних програм, використовуючи методи синхронізації потоків та уникати можливих блокувань системи. Студенти ознайомляться з доступним інструментарієм в мові програмування Java, для синхронізації та покращення багатопотокових додатків. Буде надано повний опис важливих команд MPI для створення паралельних систем для багатопроцесорних суперкомп'ютерів з розподіленою пам'яттю. Важливим аспектом курсу є формування навичок написання звіту за отриманими результатами роботи, групове виконання завдань та презентація самостійно опрацьованих тем.