Основная образовательная программа высшего профессионального образования (стр. 8 )

уметь доказывать основные теоpемы дисциплины, pешать стандаpтные формально-логические задачи;

иметь навыки интеpпpетации формально-системных (логических) конструкций в математике и ее приложениях.

Разработчик завкафедрой информатики, к. ф.-м. н., доцент

Б.3.07. СТРУКТУРЫ И АЛГОРИТМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Цель преподавания дисциплины:

обучить студентов, основным структурам данных и алгоритмам, используемым в компьютерной обработке данных,

привить студентам навыки решения основных задач компьютерной обработки данных методами, основанными на структурировании данных с помощью традиционных структур и композиции базовых алгоритмов,

заложить понимание фундаментальных математических основ теории структур данных и теории алгоритмов.

Содержание:

Объектно-ориентированная парадигма компьютерной обработки данных. Алгебраические основы объектно-ориентированного моделирования и программирования

Простые типы данных, реализованные в архитектурах процессоров и языках программирования.

Структурные типы данных, реализованные в языках программирования: массивы, записи, объекты (классы).

Массивы и математические структуры.

Сложные структуры данных: списки, стеки, очереди, графы, их реализация и применение при решении различных предметных задач из внешних областей и задач системного программирования.

Технология построения объектов для решения различных задач.

Простейшие алгоритмы решения задач на компьютерах.

Алгоритмы поиска и сортировки данных. Хеширование.

Технология решения задач на основе связных списков. Реализация отложенных вычислений с помощью стеков и очередей. Рекурсивные алгоритмы. Рекурсия и стеки.

Алгоритмы обхода графов, оптимизационные алгоритмы на графах: Дейкстры, Краскала, транзитивного замыкания.

В результате изучения дисциплины студент должен:

иметь представление об основных структурах и алгоритмах компьютерной обработки данных;

знать фундаментальные основы теории структур данных и алгоритмов.

уметь проектировать объекты, ориентированные на решение различных задач компьютерной обработки данных;

иметь навыки выбора структур данных и алгоритмов, оптимально реализующих решение задач из различных предметных областей..

Разработчик к. т.н., доцент

Б.3.08. АРХИТЕКТУРА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ

Целью изучения дисциплины является подготовка студента, который должен обладать:

способностью работать с информацией в вычислительных и компьютерных системах; способностью понимать принципы организации архитектуры и эксплуатации вычислительных и компьютерных систем; способностью решать задачи практического использования средств вычислительных и компьютерных систем.

Содержание дисциплины

1. Вычислительные системы (ВС). Особенности и меры информации. Вычислительные системы, их классификация и структурная организация. Основные классы ВС. Представление информации в ВС. Логические основы построения ВС. Параллельная обработка информации.

2. Компьютерные системы. Классификация, архитектура и виды ВС. Протоколы и каналы связи. Техническое, программное и информационное обеспечение ВС. Топология сетей. Базовые технологии локальных сетей. Элементы сетевого администрирования. Глобальные сети. Базовые пользовательские технологии работы в компьютерной системе.

3. Эффективность функционирования вычислительных и компьютерных систем. Особенности архитектуры корпоративных компьютерных сетей, их виды. Системы обработки и средства передачи данных, их характеристики. Линии и каналы связи. Качество и эффективность ВС. Защита информации от несанкционированного доступа. Разработка оптимальных ВС.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины. В результате изучения дисциплины студенты должны:

знать: современные вычислительные и компьютерные системы; способы организации и типы систем; методы обработки информации в ВС; технологию распределенной обработки данных; виды, принципы построения и архитектуру компьютерных сетей; способы передачи информации в компьютерных сетях; особенности организации каналов связи; структуру и принципы построения локальных вычислительных сетей; программное обеспечение компьютерных сетей;

уметь: при решении конкретных задач профессионально грамотно использовать свойства архитектуры вычислительной системы;

владеть: навыками практического использования свойств архитектуры вычислительной системы, в рамках которой поставлена задача.

Разработчик: кандидат педагогических наук, доцент

Б.3.09.ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ОБОЛОЧКИ

Целью изучения дисциплины является подготовка студента, который должен обладать:

способностью понимать основные принципы организации вычислительных процессов и построения системного программного обеспечения; способностью интерпретировать данные о структуре и особенностях функционирования операционных систем; способностью применять навыки использования современных программных средств: операционных систем, операционных и сетевых оболочек, сервисных программ.

Содержание дисциплины

1. Назначение и функции операционной системы. Эволюция операционных систем. Основные понятия и классификация операционных систем. Архитектура операционной системы. Основные принципы построения и функциональные компоненты операционной системы.

2. Ввод-вывод и файловая система. Задачи ОС по управлению файлами и устройствами. Основные концепции организации ввода-вывода в операционных системах. Функции файловой системы и иерархия данных.

3. Операционные системы персонального компьютера и коллективного пользования. Операционная система MS DOS. Графический интерфейс операционной оболочки MS Windows. Основные компоненты операционной системы UNIX. Операционная система Linux.

4. Среды и оболочки операционных систем. Интерфейс файлового менеджера. Оболочка Norton Commander для MS DOS. Оболочка FAR Manager для Windows 95 (и выше). Графический файловый менеджер Total Commander. Графическая оболочка X Window ОС Linux.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины. В результате изучения дисциплины студенты должны:

знать: способы построения современных операционных систем и операционных оболочек; особенности организации и управления памятью, распределения ресурсов, сервисных служб операционных систем; методы организации сохранности и защиты программных систем;

уметь: при решении конкретных задач профессионально грамотно использовать свойства данной операционной системы или оболочки;

владеть: навыками практической работы в рамках современных операционных системам и оболочек.

Разработчик: кандидат педагогических наук, доцент

Б.3.10. БАЗЫ ДАННЫХ

Цель:

изучение основных понятий теории баз данных; освоение методов и средств проектирования и разработки баз данных, ознакомление с научными и инженерными проблемами их проектирования и защиты; освоение приемов использования баз данных в предметных областях; формирование практических навыков создания, хранения, эксплуатации, сопровождения и обеспечения надежности баз данных.

Содержание

1. Введение в базы данных

Общее представление о базе данных (БД). Компоненты БД. Пользователи БД. Выбор системы управления базой данных (СУБД). Классификация БД. Этапы проектирования БД. Жизненный цикл БД. Основные функции СУБД.

2. Модели данных. Языковые средства современных СУБД

Уровни моделей БД. Инфологическое моделирование. Языковые средства современных СУБД. Даталогическое моделирование. Реляционная модель. Иерархическая и сетевая модели данных. Постреляционная, многомерная и объектно - ориентированная модели данных. SQL - структурированный язык запросов к базе данных. Основные операторы языка SQL. XML в роли стандарта обмена данными.

3. Проектирование баз данных. Организация процессов обработки данных.

Этапы проектирования. Логическое моделирование и физическое проектирование данных. Ограничения целостности.

Постановка задачи. Анализ данных. Использование современных CASE-средств проектирования данных. Проектирование на физическом уровне. СУБД на инвертированных файлах. Гипертекстовые и мультимедийные СУБД. XML-серверы. Распределенные БД. Коммерческие БД. Организация процессов обработки данных в БД.

4. Информационные хранилища данных

Хранилище данных и системы оперативной аналитической обработки данных. Интеллектуальный анализ данных. Области применения Data Mining. Фрактальные методы в архивации больших объемов данных. Проблема создания и сжатия больших информационных массивов, информационных хранилищ и складов данных. Фрактальная математика. Фрактальные методы в архивации.

Требования к освоению дисциплины

Знать:

основные понятия теории баз данных, принципы построения и проектирования баз данных; основные модели данных и характеристики СУБД; методы и средства разработки баз данных; языковые средства для создания, модификации и манипулирования базами данных.

Уметь:

разрабатывать и эксплуатировать базы данных реляционного типа; использовать современные инструментальные средства, в том числе CASE - средства для разработки; определять информационные потребности вычислительных процессов обработки данных; разрабатывать, эксплуатировать и обеспечивать надежность баз данных.

Разработчик: к. т.н., доцент кафедры информатики

Б.3.11. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Цель: освоение технологии проектирования, моделирования и методов поддержки жизненного цикла программного обеспечения АСУ; средств и методов создания и реализации проектов по созданию программного обеспечения АСУ.

Содержание

Модуль 1. Технологии, модели и процессы создания ПО АСУ

Терминология, Процессы создания ПО АСУ. Методы создания ПО АСУ. Структуры затрат на создание ПО АСУ. Основные вопросы, встающие перед специалистами по созданию ПО АСУ. Базовые процессы создания ПО АСУ. Спецификация ПО АСУ. Реализация ПО АСУ. Аттестация ПО АСУ. Эволюция ПО АСУ.

Модуль 2. Разработка требований к ПО АСУ

Анализ осуществимости. Формирование и анализ требований к ПО АСУ. Аттестация требований. Управление требованиями. Управление изменением требований. Модели окружения. Поведенческие модели. Модели потоков данных. Модели конечных автоматов. Модели данных. CASE-средства проектирования.

Модуль 3. Реализация ПО АСУ

Архитектурное проектирование. Структурирование системы. Модели управления. Модульная декомпозиция. Проблемно-зависимые архитектуры. Проектирование с повторным использованием кода. Проектирование интерфейса пользователя.

Модуль 4. Управление проектами по созданию и внедрению ПО АСУ

Процессы управления. Планирование проекта. Контрольные отметки. График работ. Временные и сетевые диаграммы. Управление рисками.

Требования к освоению дисциплины

Знать:

международные стандарты в области разработки программного обеспечения, понимание процессного подхода, методы управления жизненным циклом и качеством программного обеспечения; сущность современных концепций в области разработки ПО АСУ; основные методы и средства разработки ПО АСУ.

Уметь:

организовать процесс разработки ПО АСУ; грамотно выполнить системный анализ, проектирование, кодирование, отладку и тестирование, документирование и выпуск программного продукта; осуществлять коллективную разработку; оценивать основные критерии качества созданного программного продукта.

Владеть:

прочными практическими навыками разработки ПО АСУ с помощью базовых и прикладных программных средств.

Разработчики: кафедра информатики и электрорадиотехники

Б.3.12. ТЕОРИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ И СТРУКТУР

Цель преподавания дисциплины:

сформировать у студентов теоретическую базу в области теории асинхронных процессов

привить студентам навыки работы с новыми информационными и сетевыми

технологиями на основе принципов параллельной и распределённой обработки информации,

заложить понимание фундаментальных основ разработки многопрограммных и многопроцессорных систем.

Содержание:

Роль и значение концепции процесса и теории асинхронных процессов в целом для теории и практики разработки и сопровождения различных средств вычислительной техники. Практическое быстродействие и производительность. Проблема импорта машинных ресурсов в новых компьютерных и сетевых технологиях.

Формальные языки и иерархия формальных грамматик Хомского. Формальные языки и автоматы.

Введение в теорию асинхронных процессов. Концепция процесса: основные понятия, определения и соглашения.

Метамодели асинхронных процессов. Система переходов Келлера. Метамодель Варшавского. Информационный базис Карпа –Миллера и неуправляемые вычислительные процессы. Последовательные процессы Хоара. Взаимодействие последовательных процессов. Объектные модели и модельные интерпретации.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать базовые формальные модели логических структур, динамики поведения вычислительных структур и дискретных систем и на их основе усвоить основные положения и результаты ряда взаимосвязанных дисциплин : теории формальных языков и грамматик, теории параллельных процессов и теоретических основ параллельного программирования;

уметь применять полученные знания в разработках связанных с проектированием программного обеспечения, читать научные статьи по специальности и пользоваться литературой для самостоятельного решения научно-исследовательских и прикладных задач;

иметь представление о современной концепции процесса, методологических подходах и инструментальных средствах, используемых при решении задач анализа, синтеза и организации функционирования вычислительных структур и системного программного обеспечения и вычислительных системах различных классов.

Разработчик к. т.н., доцент

В.3. ВАРИАТИВНАЯ ЧАСТЬ

В.3.01. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Цель: формирование у студента культуры построения компьютерных моделей, фундаментальная подготовка в области исследования компьютерных моделей явлений и систем, овладение современными информационными технологиями, используемыми в системах поддержки принятия решений на основе компьютерного моделирования

Содержание:

1.  Определение и назначение компьютерного моделирования. Место моделирования среди методов познания. Определение модели. Свойства моделей. Цели моделирования. Компьютерный эксперимент. Планирование компьютерного эксперимента. Анализ результатов компьютерного эксперимента.

2.  Планирование эксперимента. Линейный регрессионный анализ Общая идея планирования эксперимента. Полный факторный эксперимент. Дробный факторный эксперимент. Проведение и обработка результатов эксперимента. Крутое восхождение по поверхности отклика. Принятие решения после крутого восхождения.