Курсы

Анализ данных Python

Категория курса3 Семестр
Цели кура:

применение базовых и специальных знаний в области современных информационных технологий для решения задач в области искусственного интеллекта;
постановка и решение задач комплексного анализа, связанных с созданием новых информационных технологий и информационных систем в экономике, с использованием базовых и специальных знаний, современных аналитических методов и моделей в области искусственного интеллекта.
Изучаемые программные продукты и технологии:

Python, NumPY, Pandas, Sklearn

Результаты освоения курса

В результате освоения учебного курса слушатели должны знать:

методы проектирования архитектуры программного обеспечения в области искусственного интеллекта.
процессы и технологии разработки программного обеспечения в области искусственного интеллекта.
В результате освоения учебного курса слушатели должны уметь:

использовать объектно-ориентированный анализ для разработки программного обеспечения в области искусственного интеллекта;
проектировать архитектуру программного обеспечения в области искусственного интеллекта;
В результате освоения учебного курса слушатели должны владеть:

современными стандартами и методиками, интеллектуального анализа данных на языке Python.

Анализ данных в Excel

Категория курса3 Семестр
Развитие рыночных отношений и потребности совершенствования методов хозяйствования выдвигает задачу подготовки экономических кадров, способных определять конкретные пути повышения эффективности хозяйственной деятельности, вырабатывать меры по совершенствованию управления организациями и предприятиями.

Основные направления образования предусматривают обеспечение органического сочетания высокого уровня экономического образования с глубокими знаниями экономики, учёта, контроля, аудита, анализа любых хозяйственных структур.

Целью курса является изучение методов и средств Excel для решения типовых задач экономического анализа..

Для достижения основной цели программы необходимо поставить и решить несколько задач.

Задачи курса.

Освоение слушателями навыков работы с электронными таблицами для анализа экономической деятельности предприятия в среде современных систем обработки информации..
получение практической подготовки в области использования вычислительной техники и программного обеспечения для решения экономических задач в сфере профессиональной деятельности.
Результаты освоения курса

В результате изучения образовательной программы слушатели должны знать:

средства реализации методов обработки экономических данных в электронных таблицах;
средства визуализации данных в электронных таблицах;
возможности системы электронных таблиц для анализа хозяйственной деятельности и решения финансовых задач.
В результате изучения образовательной программы слушатели должны уметь:

понимать структуру книги excel;
правильно вводить данные, использовать заполнение ячеек списками и данных прогрессий;
осуществлять вычисления по формулам с использованием данных, находящихся как на одном, так и на разных листах;
получать результаты расчета данных по функциям;
оформлять таблицы в соответствии с любыми требованиями;
строить диаграммы для наглядного представления табличных данных;
осуществлять сортировку и фильтровку данных;
подготовить и вывести на печать как таблицу, так и диаграмму;
наиболее эффективно применять инструменты и функции excel для анализа и обработки данных;
использовать функции для сравнения и подстановки данных;
выполнять вычисления с применением различных условий;
выделять нужные данные условным форматированием;
защищать ячейки, рабочие листы и книги;
контролировать ввод данных;
вычислять промежуточные и общие итоги в таблицах;
сортировать и фильтровать данные по значениям и по цвету;
быстро и наглядно создавать отчеты сводных таблиц и диаграмм, чтобы подводить итоги и анализировать данные по годам, кварталам, месяцам причем как в абсолютных, так и относительных величинах;

Анализ информационных технологий

Категория курса3 Семестр

Методы машинного обучения

Категория курса3 Семестр
Целью освоения дисциплины «Машинное обучение» являются формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного обучения, овладение студентами инструментарием, моделями и методами машинного обучения, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных

Результаты освоения курса

В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Теоремы в основном приводятся без доказательств.

Математические основы машинного обучения
Основные понятия и примеры прикладных задач
Линейный классификатор и стохастический градиент
Нейронные сети: градиентные методы оптимизации
Метрические методы классификации и регрессии
Метод опорных векторов
Многомерная линейная регрессия
Нелинейная регрессия
Критерии выбора моделей и методы отбора признаков
Логические методы классификации
Кластеризация и частичное обучение
Прикладные модели машинного обучения
Нейронные сети с обучением без учителя
Векторные представления текстов и графов
Обучение ранжированию
Рекомендательные системы
Адаптивные методы прогнозирования

Программирование на C# и основы технологии .NET

Категория курса3 Семестр

  1. Интегрированная среда проектирования VisualStudio.NET.

Интегрированная среда проектирования VisualStudio.NET. NET Framework.

Работа с проектами. Файлы проекта. Создание, компиляция и выполнение простого приложения. Структура С#-программы.  Ввод и вывод данных. Пространства имен ввода/вывода. Управляемый код C#. Типы C# приложений.

  1. Основы объектно-ориентированного программирования на С#.
    Создание классов.

Классы. Конструкторы и деструкторы. Члены класса – поля и методы.

Реализация классов в среде Visual Studio.Net. Работа с классами в окне Class View.

Автоматическое документирование приложений.

Свойства – члены классов.

Статические члены класса. Применение свойств. Методы-аксессоры.

Форматированный вывод. Структура System.DateTime.

 

  1. Синтаксис языка С#.

Встроенные типы. Приведение типов. Массивы.

Встроенные типы. Типы пространства имен System. Явное и неявное приведение типов.

Одномерные и многомерные массивы. Невыровненные массивы.

Индексаторы класса. Атрибуты.

Индексаторы класса. Атрибуты. Классы System.Attribute и System.AttributeUsageAttribute.

Назначение и запрос атрибутов.

Операторы языка С#.

Операторы выбора и операторы цикла. Операторы перехода.

Обработка исключений.

Структуры. Коллекции

Структуры. Различные типы коллекций (System.Collections). Объекты нумераторы. Списки. Стек.

Потокобезопасные коллекции.

 

  1. Механизм наследования в С#. Производные классы.

Производные классы. Применение виртуальных методов.

Модификаторы класса и модификаторы метода.

Абстрактные классы. Вложенные классы.

Абстрактные классы. Абстрактные методы. Интерфейсы.

Вложенные классы.

 

  1. Делегаты. Метаданные.

Делегаты. Методы обратного вызова.

Запрос метаданных. Отражение. Класс System.Type.

 

  1. Сборки и модули.

Создание сборки. Упаковка и развертывание сборки. Управление версиями.

Распространение приложений.

 

  1. Взаимодействие управляемого и неуправляемого кода.

 

Применение функций обратного вызова. Применение DLL.

Указатели. Взаимодействие с СОМ.

 

  1. Графический интерфейс пользователя.

Пространство имен System.Windows.Forms.

Различные типы диалогов. Стандартные диалоги.

MDI и SDI приложения.

 

  1. Элементы управления.

Визуальные и не визуальные компоненты. Классы кнопок, списков, текстовых полей, таблиц. Свойства. Обработка событий.

 

  1. Работа с меню.

Создание меню. Обработка сообщений меню. Контекстное меню.


Преподаватель: Ирина Юрьевна Баженова

Разработка веб-приложений JavaScript

Категория курса3 Семестр
Содержание курса

Модуль 1. Архитектура веб-сервиса/приложения

Модуль 2. Проектирование интерфейса веб-сервиса

Модуль 3. Способы реализации интерфейса

Модуль 4. Обработка событий интерфейса с помощью node.js

Модуль 5. Взаимодействие node.js и базы данных

Модуль 6. Реализация асинхронного веб-сервиса.

Результаты освоения курса

Знание:

Подходы к разработке с использованием стека MEAN;
Возможности REST структуры веб-сервиса;
Способы проектирования интерфейсов;
Возможности клиентского языка программирования JavaScript;
Как разрабатывать код с использованием открытых библиотек.
Умение:

Навыками взаимодействия с современными техническими средствами для прототипирования интерфейсов;
Подходы к разработке с использованием node.js;
Навыками подключения node.js к клиентской части приложения разработанной с использованием vue.js.
Навыки:

Навыками взаимодействия с современными техническими средствами для прототипирования интерфейсов;
Навыками подключения node.js к клиентской части приложения разработанной с использованием vue.js.
Создавать «отзывчивый» дизайн, который будет отображаться корректно на различных устройствах и при разных разрешениях;
Придерживаться оригинальной концепции дизайна проекта и улучшать его визуальную привлекательность;

Разработка приложений баз данных

Категория курса3 Семестр

Цель курса

 

В курсе рассматриваются общие концепции разработки приложений баз данных, анализируются различные механизмы доступа к данным, освещаются вопросы реализации доступа к базам данных посредством ODBC, OLEDB, JDBC. В курс введены вопросы применения технологий ADO.NET и ASP.NET.

Курс направлен на формирование у студентов компетенций, необходимых для проектирования и разработки профессиональных приложений, использующих базы данных. Формируемые компетенции включают в себя:

  • применение различных механизмов доступа к базам данных;
  • создание профессиональных распределенных приложений баз данных с применением различных инструментальных средств;
  • использование для разработки приложений баз данных различных языков программирования, таких как C++, C#, Object Pascal и Java, и освоение технологий доступа к данных, реализуемых разными библиотеками классов.

 

Результаты освоения курса

 

В результате освоения курса слушатели будут:

знать:

  • общие концепции разработки распределенных приложений баз данных;
  • архитектуру ODBC;
  • объектную модель OLEDB;
  • применение интерфейса JDBC;
  • основные подходы для работы с различными типами данных, хранимыми в удаленных базах данных;
  • технологии доступа к базам данных, реализуемые различными библиотеками классов ;
  • механизмы удаленного доступа к базам данных из приложений на языках программирования C++, C#, Object Pascal и Java;
  • вопросы применения в распределенных приложениях баз данных клиентских и серверных курсоров, применение встроенного SQL и SQLJ;
  • основы сущностной модели работы с данными, ее реализацию средствами Visual Studio;
  • принципы использования сущностных компонентов EJB для работы с базами данных;
  • принципы построения серверных приложений, использующих базы данных.

уметь:

  • создавать распределенные приложения баз данных на таких языках программирования, как C++, C#, Object Pascal и Java;
  • применять механизмы доступа к базам данных посредством ODBC, OLEDB и JDBC;
  • использовать курсоры и блочную выборку данных, параметрические запросы;
  • работать с облачными хранилищами данных;
  • использовать технологию NET;
  • применять для работы с базами данных библиотеки классов VCL, JDK, MFC и ATL:
  • выполнять построение распределенных приложений баз данных на основе компонентов EJB.

владеть:

  • технологиями разработки приложений баз данных.
Преподаватель: Ирина Юрьевна Баженова

Технологии программирования

Категория курса3 Семестр

Цель курса

Целью курса является изучение создания программ на языке С#

 

Задачи учебного курса:

  • Освоение слушателями навыков и приемов работы в среде Visual Studio.
  • получение практической подготовки в области использования вычислительной техники и программного обеспечения для решения прикладных задач.

Результаты освоения курса

Выпускник знает:

Основные стандарты в области инфокоммуникационных систем и технологий, в том числе стандарты Единой системы программной документации

Основы объектно-ориентированного подхода к программированию

  1. Умеет:

Ставить задачу и разрабатывать алгоритм ее решения, использовать прикладные системы программирования, разрабатывать основные программные документы

Работать с современными системами программирования, включая объектно-ориентированные

  1. Владеет и (или) имеет опыт деятельности:

практические навыки применения библиотек классов и инструментальных средствах при разработке программного обеспечения.