в преподавательской деятельности
2026 год
Вычислительная техника и программное обеспечение
Вычислительная техника и программное обеспечение
Дисциплина направлена на изучение современных СУБД, основных принципов их организации, технологий создания БД, хранения и обработки данных средствами СУБД. Разделы курса: основные понятия теории баз данных СУБД; язык SQL. Изучение курса ориентировано на формирование у студентов навыков применения методов и технологий управления данными для решения конкретной задачи.
Дисциплина изучает структуру и функции систем управления базами данных (СУБД), особенности работы с базами данных в сети, проектирование клиент-серверных приложений и их применение в различных сферах деятельности. Основные задачи дисциплины включают изучение структуры типовой СУБД, формирование практических навыков создания реляционных баз данных, использование языка запросов SQL и других инструментов разработки приложений для работы с базами данных.
Дисциплина дает студентам базовые знания в области технологий, инструментальных средств, методов разработки и эксплуатации БД. Разделы курса: введение в базы данных, этапы проектирования БД, СУБД, реляционная модель данных, язык SQL. Курс ориентирован на формирование навыков разработки БД, запросов, представлений, хранимых процедур и функции в современной СУБД.
Дисциплина дает студентам базовые знания, связанные с обработкой данных, широко распространеных в любой сфере деятельности. Разделы курса: основные концепции баз данных, СУБД, модели данных, проектирование баз данных. Изучение курса ориентировано на формирование у студентов практических навыков проектирования концептуальных моделей, реализации БД и интерфейсов работы с ними.
Дисциплина дает студентам базовые знания, связанные с обработкой данных, широко распространённых в любой сфере деятельности. Разделы курса: основные концепции баз данных, СУБД, модели данных, проектирование баз данных. Изучение курса ориентировано на формирование у студентов практических навыков проектирования концептуальных моделей, реализации БД и интерфейсов работы с ними.
Дисциплина дает базовые знания в области возможностей современных СУБД, методов обеспечения авторизованного и отказоустойчивого доступа к данным. Разделы курса: классификация и установка СУБД, привилегии и контроль доступа, мониторинг работы системы, резервное копирование и восстановление. Курс ориентирован на формирование комплекса знаний и навыков в области администрирования БД.
Дисциплина направлена на изучение основных принципов и методов построения информационных приложений на основе БД. Разделы курса: архитектуры ИС; проектирование и разработка Windows-приложений удаленных БД. Изучение курса ориентировано на формирование у студентов профессиональных навыковдля правильного выбора и использования инструментальных средств создания БД и ИС.
Курс направлен на формирование навыков использования пакетов прикладных программ, ведения самостоятельного творческого поиска и возможности современных информационных технологий и тенденций их развития. Дисциплина изучает основные тенденции в области информационно-коммуникационных технологий и использование информационных ресурсов для поиска и хранения информации. Курс представлен разделами: пакеты прикладных программ, введения самостоятельного творческого поиска и возможности современных информационных технологий и тенденций их развития. Интернет.
Преддипломная практика направлена на углубление первоначального профессионального опыта, развитие общих и профессиональных компетенций, проверка готовности обучающегося к самостоятельной трудовой деятельности, а также подготовка к выполнению выпускной квалификационной работы. Результаты обучения: подтверждение выпускником общих и профессиональных компетенций, полученных в результате обобщения теоретических знаний и практического опыта, подборка практических материалов для выпускной квалификационной работы.
Дисциплина «Технологии Big Data» нацелена на усвоение студентами основных принципов, подходов и направлений технологий и инфраструктуры Big Data. Разделы курса: жизненный цикл данных; метаданные; Big Data; системы управления Big Data; архитектура системы обработки Big Data; параллельные алгоритмы для работы с данными; программные платформы и системы для Big Data; оборудование для обработки Big Data. Изучение курса ориентировано на формирование у студентов профессиональных компетенций в области разработки и использования систем обработки и анализа больших массивов данных.