Бинарные алгоритмы поисковой оптимизации
Мохов Василий Александрович

Бинарные алгоритмы поисковой оптимизации

Дисциплина "Бинарные алгоритмы поисковой оптимизации" реализуется как дополнительная общеразвивающая общеобразовательная программа.
Срок обучения – 8 академических часов часов.
Форма обучения – очная.

Дискретная математика (заочно)
Стрельцова Елена Дмитриевна
2020 - весна: Проблемно-ориентированные модели и языки: ФИТУ (архив)
Кузнецова Алла Витальевна

2020 - весна: Проблемно-ориентированные модели и языки: ФИТУ (архив)

Целями освоения дисциплины "Проблемно-ориентированные модели и языки" являются ознакомление студентов с технологиями применения проблемно-ориентированных языков программирования, структуры данных которых отражают формализованное представление некоторой предметной области; развитие навыков работы с наукоемким программным обеспечением для освоения математических методов моделирования объектов, процессов и систем в области профессиональной деятельности.

Содержание курса: Языковые средства СУБД. Языки структурного программирования. MATLAB - универсальная среда проблемно-ориентированного моделирования, проектирования и программирования. Языки разметки WEB-страниц. Моделирование предметной области в информационных системах.

Информационные системы
Есаулов Василий Александрович
2022 - весна: Цифровые технологии в инженерии: МФ заочное
Никитченко Сергей Леонидович
Компьютерные системы реального времени
Семенченко Иван Гаврилович

Компьютерные системы реального времени

Курс "Компьютерные системы реального времени" предназначен для обучения принципам и теоретическим основам построения программно-аппаратных комплексов реального времени, таких как: компьютерные системы реального времени для промышленных и военных приложений, системы автоматизации технологических процессов, а также особенностям разработки программного обеспечения для них и тенденциям построения современных систем реального времени

Математическое моделирование в задачах нефтегазовой отрасли
Стрельцова Елена ДмитриевнаСтрельцова Елена Дмитриевна

Математическое моделирование в задачах нефтегазовой отрасли

Дисциплина «Математическое моделирование в нефтегазовом деле. Методы математической физики» относится к базовой части  блока Б1 учебного плана.

Основной целью образования по дисциплине «Математическое моделирование в нефтегазовом деле. Методы математической физики»  является  изучение базовых понятий и объектов математического моделирования в задачах нефтегазовой отрасли, развитие четкого логического мышления, умение применять математические методы для анализа геолого-технических ситуаций   в  процессе бурения.

В результате освоения дисциплины студент должен:


Знать:

- о математике как особом способе познания мира, общности её понятий и представлений;

-   о математическом моделировании дискретных систем.

- методы имитационного моделирования;

- основные понятия задач нефтегазовой отрасли;

- основные принципы математического моделирования процессов в процессе бурения.

Уметь:

- выбирать и оценивать программные продукты моделирования;

- применять математические методы для создания математических моделей в нефтегазовой деятельности;

- проводить эксперименты на математических моделях;

- применять полученные знания, навыки и умения в последующей профессиональной деятельности

Владеть

-         навыками самостоятельного освоения новых методов исследования, изменения научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности;

-         навыками самостоятельного освоения новых методов исследования, изменения научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности;

-         математическими, естественно-научными методами для решения нестандартных задач;



Теория вероятности и математическая статистика (заочно)
Стрельцова Елена Дмитриевна

Теория вероятности и математическая статистика (заочно)

Целями освоения дисциплины "Теория вероятностей" являются формирование у студентов научного представления о случайных событиях и величинах, о методах их исследования, а также вероятностно-статистического мышления,  необходимого для успешной исследовательской и аналитической работы в современных областях социально-экономической и  управленческой деятельности.

В результате освоения дисциплины студент должен:

 Знать:

- основные термины, определения, теоремы и понятия теории вероятностей;

- виды случайных событий, основные теоремы и принципы расчета вероятностей событий;

- виды случайных величин и способы их задания, методы расчета функций

распределения и ряда распределения/ функций плотности вероятностей, числовых характеристик случайных величин;

- основные законы распределения дискретных и непрерывных случайных величин; 

 Уметь:

-  в соответствии с поставленной задачей определить вероятностную модель и

рассчитать ее характеристики, 

-  рассчитывать вероятности любых случайных событий и их комбинаций;

-  определить тип случайной величины, сделать вероятностные выводы о возможных значениях случайной величины, определить основные функции, ее задающие - построить закон распределения или найти ее плотность вероятности, функцию распределения, 

-  рассчитать числовые характеристики случайной величины (начальные и центральные моменты, моду, медиану, коэффициенты асимметрии и эксцесса), найти ее производящую/характеристическую функцию и т.д.; 

-  составлять и решать различные вероятностные задачи, использовать методы анализа случайных событий и случайных величин в практических задачах.

 Иметь навыки (приобрести опыт):

- решения разнообразных вероятностных задач;

- определения закона распределения случайной величины и расчета всех ее задающих функций и характеристик;

- формализации встречающихся в реальной практике задач и приведение их к

вероятностной математической модели.



Методология научных исследований (заочно)
Стрельцова Елена ДмитриевнаСтрельцова Елена Дмитриевна
Программирование приложений с использованием библиотек
Шайда Алексей Юрьевич
Введение в программную инженерию и цифровую экономику
Дьяченко Владимир БорисовичЗайцев Роман Геннадиевич

Введение в программную инженерию и цифровую экономику

Цель освоения курса - изучение принципов разработки программных продуктов (включая вопросы цифровизации экономических процессов) в командном режиме.
Содержание: Введение. Программная инженерия: назначение, основные принципы и понятия. Программный процесс и методы программной инженерии. CASE средства, их разновидности и классификация. Критерии качества программных продуктов. Перспективы развития программной инженерии. Стандартизация и стандарты. Жизненный цикл и модель жизненного цикла программного продукта. Промышленные модели жизненного цикла. Проект и управление проектом. Управленческие знания и ролевая модель команды. Модель управления командой. Общение в команде. Иная контактная работа. Сдача зачета.

Алгоритмы на графах
Иванченко Александр НиколаевичСтрельцова Елена Дмитриевна
2020-осень: Основы прикладной криптографии: ФИТУ (набор 2019 года)
Спиридонова Ирина Артуровна

2020-осень: Основы прикладной криптографии: ФИТУ (набор 2019 года)

Цель освоения курса - Формирование у студента целостного представления о требования к обеспечению информационной безопасности, теоретических основах криптографии, принципах построения криптографических систем и их программной реализации
Содержание: Тема 1. Базовые понятия и задачи защиты компьютерной информации. Тема 2. Криптография и криптологические системы. Тема 3. Математические основы криптографии. Тема 4. Алгоритмические методы защиты информации. Тема 5. Программно-инструментальные средства защиты информации. Иная контактная работа. Контроль

Цифровые технологии в инженерии (весенний семестр 2021 г)
Мезенцева Анна Юрьевна
Тестовый курс 1

Тестовый курс 1

Тестовый курс для переноса

Цифровые технологии в инженерии (ФГГиНГД и ТФ)
Мезенцева Анна ЮрьевнаСавин Александр Геннадьевич
Цифровые технологии в инженерии
Мезенцева Анна Юрьевна
Архив: Computer science  (Информатика для англоговорящих, МФ)
Кущий Дарья Николаевна

Архив: Computer science (Информатика для англоговорящих, МФ)

The discipline of computer science includes the study of algorithms and data structures, modeling data and information processes.
DEFINITION & MEANING COURSE STRUCTURE:
- Introduction to Computer Science
- C++ Basics
- Object-oriented Programming in C++
- IO Stream Library
- Introduction to C#