[Кафедра вычислительной математики]

Запись на курс по почте  mikhail.kumskov@math.msu.ru

курс читается в он-лайн формате.

Студенты получат навыки документирования требований в виде текстовых спецификаций (Requirements Specification), в форме сценариев использования (Use Cases), бизнес-сценариев использования (Business Use Cases) и «пользовательских историй» (User Stories); 

они получают представление о том, как качество и полнота требований влияют на архитектуру программного продукта и на успешность проекта разработки системы в целом. Большое внимание уделяется навыкам визуального моделирования (в нотации UML), включая «правильный» выбор объектов моделирования, что позволяет понять структуру и поведение элементов ИС. 

Знания и навыки, полученные во время обучения по программе, будут достаточны для самостоятельной работы в роли системного и бизнес аналитика как в больших компаниях, так и в стартапах – то есть полезны всем тем, кто участвует в сборе, анализе, в управлении и контроле качества требований при разработке ПО.

 Запись на курс по почте  mikhail.kumskov@math.msu.ru

Рассматриваются основные типы моделей, используемые
закономерностей в данных: 

регрессионный анализ, 

кластеризация данных, 

построение простых и обобщенных деревьев решений, сокращение данных – метод главных компонент. 

Эти методы, входящие в научную дисциплину «Распознавания образов» (Pattern Recognition), являются основой такой быстро развивающейся дисциплины как Business Intelligence (BI) и Машинное обучение (Machine Learning). 

Методы широко используются в бизнес-аналитике.
Кратко обсуждаются идеи и методы нейронных сетей и машины поддерживающих векторов (SVM – Support Vector Machine), а также методы bootstrap-построения оценок при недостаточном числе исходных данных. 

Рассматриваются основные понятия «нечеткого» (fuzzy) анализа данных и их применения для построения новых признаков и ведения «нелинейности» в модели. Предлагаемые алгоритмы могут быть использованы в базах данных для восстановления (предсказания) пропущенных значений.

Спецкурс познакомит с основами алгоритмов машинного обучения и методами их применения в аэродинамике.

Целью спецкурса является знакомство студентов с аэродинамикой. Основные законы аэродинамики будут обсуждаться простым языком, а их действие будет наглядно исследовано с помощью вычислительного пакета OpenFOAM. На спецкурсе студенты познакомятся с понятием сплошной среды и её различными свойствами, научатся самостоятельно проводить расчёт аэродинамики различных объектов в пакете OpenFOAM, проводить анализ результатов в пакете ParaView, и строить свои объекты в исследования в пакете Salome.

Занятия начнутся в октябре. Как попасть на спецкурс?

Зарегистрироваться на платформе Мирера и вступить в группу по ссылке: https://mirera.ru/user/groups/68da99e2b837c85cabefb129

Курс имеет практическую направленность и требует самостоятельного изучения предложенных теоретических материалов и решений задач. Материалы с домашними заданиями открываются постепенно, по расписанию. В конце курса будет проведена финальная контрольная работа.

Занятия начнутся в октябре. Как попасть на спецкурс?

Зарегистрироваться на платформе Мирера и вступить в группу по

ссылке: https://mirera.ru/user/groups/68de1ad52e4a176f37db69d2

Курс имеет практическую направленность и требует самостоятельного

изучения предложенных теоретических материалов и решений задач.

Материалы с домашними заданиями открываются постепенно, по

расписанию.

В курсе рассматривается процесс разработки программных продуктов, которые функционируют в рамках глобальных сетей передачи и хранения информации. Первым этапом будет ознакомление студентов с базовыми навыками работы в среде Linux. Второй этап - умение пользоваться основными утилитами работы с сетевыми протоколами, а также знакомство с основными библиотеками по передече и хранению данных. Третий этап, получение навыков работы с удалёнными узлами в сети: туннелирование, частные сети, оверлей сети, прокси протоколы. Четвертый этап: разработка программ для работы с сетями с учётом всех полученных навыков.

более подробная информация на сайте: https://netcourse.adrutsa.ru/

Спецкурс по проблемам предсказания экономических и биржевых процессов. Изучаются частые заблуждения и неверные предпосылки, выбор заведомо тупиковых аксиом экономического моделирования. Изучается шаткость экономических теорий и выкладок, на основе которых строятся текущие макро- и микроэкономические предсказания. Разбираются основные сложности при стохастических подходах в моделировании биржевых котировок.