Архитектура
Microsoft .NET Framework. Основы языка C#. Общие сведения о системе типов .NET.
Компоновочные блоки, пространства имен, типы. Массивы. Многомерные массивы. Основы
Объектно-ориентированного программирования. Классы и структуры. Операции.
Перегрузка операций. Наследование в объектно-ориентированном программировании.
Полиморфизм. Коллекции в .NET Framework. Интерфейсы и типы коллекций. Взаимодействие
с файловой системой. Классы для работы с файлами. Потоки в системе ввода-вывода.
Делегаты, события и лямбда-выражения. Язык интегрированных запросов. Потоки,
задачи, синхронизация. Технологии разработки приложений.
- Разработчик: Андрей Мезенцев
общая классификация материалов по составу,
свойствам и техническому назначению; физическая природа электропроводности
металлов, сплавов, полупроводников, диэлектриков и композиционных материалов;
сверхпроводящие металлы и сплавы; характеристика проводящих и резистивных
материалов во взаимосвязи с их применением в электронной технике;
характеристика и основные физико-химические, электрические и оптические
свойства элементарных полупроводников, полупроводниковых соединений и твердых
растворов на их основе; примеры реализации полупроводниковых структур в
приборах и устройствах электроники; основные физические процессы в диэлектриках
(поляризация, пробой, диэлектрические потери) и способы их описания; активные и
пассивные диэлектрические материалы и элементы на их основе; магнитные
материалы и элементы общего назначения; методы исследования материалов и
элементов электронной техники.
- Разработчик: Роман Пигулев
Промышленный интернет
- Разработчик: Дмитрий Шестаков
Язык Python. Pandas. Первичный анализ данных. Обучение по прецедентам. Основная терминология. Прикладные задачи. Метрические методы классификации. Метод ближайших соседей. Отбор эталонных объектов. Логические методы классификации. Понятие информативности. Методы поиска информативных закономерностей. Решающие списки. Решающие деревья. Взвешенное голосование правил. Алгоритмы вычисления оценок. Поиск ассоциативных правил. Линейные методы классификации. Аппроксимация и регуляризация эмпирического риска. Линейная модель классификации. Метод стохастического градиента. Логистическая регрессия. Метод опорных векторов. Методы восстановления регрессии. Метод наименьших квадратов. Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание. Линейная регрессия. Метод главных компонент. Нелинейные методы восстановления регрессии. Искусственные нейронные сети. Проблема полноты. Многослойные нейронные сети. Байесовские методы классификации. Вероятностная постановка задачи классификации. Непараметрическая классификация. Дополнительные темы по байесовским методам классификации.
- Разработчик: Вохиджон Сафаров
В данном курсе рассматривается комплекс вопросов, направленных на всестороннее изучение процессов, протекающих в области Data Science. В курсе рассматриваются исторические аспекты NoSQL-подхода; теоретические подходы, лежащие в основе науки о данных. Методы работы с высокопроизводительными системами обработки данных уровня предприятия.
- Разработчик: Евгений Горобенко
Дизайн — процесс, который включает в себя проектирование взаимодействия и визуальное оформление информации: создание оригинального визуального стиля, грамотный подбор цвета и шрифта.
В данном курсе собраны основные темы, которые связаны с оформлением текстовой части, изображений, блоков. Актуальная информация разделов данного курса позволит оформить как сайт в целом, так и отдельные его блоки.
- Разработчик: Дмитрий Гусиков
Modern state and
perspective directions of databases. Approaches to the construction of database
management systems. NoSQL Basics. High-performance information system.
Technologies in NoSQL approach. Data Distribution. Hadoop Basics. The MapReduce Paradigm. MongoDB Architecture. MongoDB Tools. MongoDB Applications. Query language. MongoDB Design Practise. Cursors. Indexes. Optimization tools for NoSQL databases.
Queries and aggregation. Indexing and query optimization. Replication. The
replica sets. Applied aspects of replication. Segmentation Concepts. Cluster components. Segmenting industrial systems. MongoDB Deployment System. Monitoring SubSystem for MongoDB. MogoDB Systems Optimisation.