Дисципліни
Технології сучасних дата - центрів
Структура курсу базується на навчальній програмі підготовки фахівців з технологій дата-центрів рівня CCNA компанії Cisco Systems, а також долучає додаткові матеріали з навчальних посібників, технічної документації та інформаційних джерел Інтернет. Особливу увагу приділено розгляду дата-центру як компонента мережі сучаснго підприємства. Метою курсу є ознайомлення студентів з основними технологіями, які використовуються в сучасних дата-центрах. Навчальна задача курсу полягає у розвитку практичних здібностей студентів в роботі з мережами на основі протоколів IP та IPv6, їх оптимізації та пошуку неполадок. Студенти отримують обізнаність з принципів побудови комунікаційних мереж сучасних підприємств і датацентрів, як їх невід'ємних складових. Курс створює базу для можливого подальшого вивчення технологій датацентрів на професіональному рівні.
Основи технологій Big Data
Основними завданнями вивчення навчальної дисципліни є: оволодіння основними поняттями в галузі великих даних, знайомлення з принципами організації сховищ великих даних, із базовими алгоритмами збереження та пошуку у сховищі великих даних, ознайомлення із переліком задач, що відносяться до організації роботи з великими даними, та способами рішення таких задач, формування навичок з реалізації сховища великих даних, організації процесів роботи зі сховищем, типового аналізу великих даних.
Сучасні інструменти Data Science та Computer Vision
"Сучасні інструменти Data Science та Computer Vision" є навчальною дисципліною бакалаврської програми "Інженерія програмного забезпечення" та сертифікатної програми "Технології Big Data та Data Science" В рамках даного курсу розглядається основне поняття про дані та їх властивості, обговорюються основні різновидності даних та їх атрибутів. Коротко наводиться інформація про способи представлення даних. Розглядається проблема аналізу даних для отримання корисних знань. Розглянуто основні етапи аналізу даних та методи, які в даному випадку використовуються. Детально розглянуто такі задачі добування даних, як класифікацію та кластеризацію, а також задачі прогнозування та візуалізації. Окремо розглянуті процеси розпізнавання образів, тобто автоматичне виявлення закономірностей у даних за допомогою використання комп'ютерних алгоритмів і застосування цих закономірностей для класифікації даних за різними категоріями.
Прикладне програмування мобільних систем на основі OC Android
Вступ в програмування додатків для мобільних систем. Огляд платформи Android, середовища Android Studio та основних компонент. Курс спрямований на вивчення інструментарію розробника та можливостей прикладних програм і готує до міжнароного тесту на статус Associate Android Developer.