Гарант Созидание
Информационно-правовое обеспечение

Программирование

Программирование в Бизнесе и информационных технологиях

Теория -378 ч. Практика -274 ч.

Содержание курса:

  1. Алгоритмизация и виды алгоритмов
  2. Системы программирования на примере С++
  3. Парадигмы программирования на примере С++
  4. Основы лексики С++
  5. Типы и объявления
  6. Операторы и инструкции С++
  7. Функции
  8. Массивы
  9. Файлы

Администрирование системы 1С:Предприятие 8.3

Теория -32 ч. Практика -18 ч.

  1. Изучение технической информации по системе «1С: Предприятие 8.3» и литературы по нему
    приложения для пользователей системы «1С: Предприятие 8.3»
  2. Подготовительные этапы для внедрения «1С: Предприятие 8.3»
  3. Серверные решения «1С: Предприятие 8.3»
  4. Информационная безопасность и особенности защиты при использовании системы «1С: Предприятие 8.3»
  5. Администрирование информационных баз «1С: Предприятие 8.3»

Язык программирования Java. 1 этап

Теория -40 ч. Практика -22 ч.

1. Введение в Java. Рассмотр технологий Java. Установка JDK/IDE,  настройка параметров среды.
2. Вводное изучение программирования Java. Особенности языка.
3. Операторы Java. Подходы.
4. Массивы Java. Формирование и внедрение Конвертор дня года в месяц и число.
5. Строки в Java и деятельность с ними Конвертор целых чисел в двоичную систему.
6. Разработка классов на Java Разбор параметров командной строки.
7. Юниориат и многообразие Разбор параметров командной строки. Ч.2. Наследование
8. Структура интерфейса Сортировка массива объектов.
9. java.lang
10. Проблемы в Java и решение ошибок
11. Потоки данных в Java Частотный анализ слов в тексте.
12. Файловая система NIO 2
13. java.util
14. Вложенные классы в Java
15. Введение в Java. Рассмотр технологий Java.
16. Паттерны проектирования (дополнительный) Реализация паттерна наблюдатель

Программа курса Data Scientist от начинающих до middle

Теория -316 ч. Практика -413 ч.

1. Аналитическое менталитет в программировании

1.1 Визуализация информации и данных
1.2 Практической статистика. Начальное взаимодествие

2. SQL и получение данных

2.1 Массивы данных. Аналитика
2.2 Python для изучения данных
2.3 Машинное обучение

3. Индактивные системы

3.1 Временные ряды
3.2 Нейронная сеть
3.3 Компьютерное зрение
3.4 Обработка естественного языка
3.5 Углубленное обучение
3.6 Управление data-проектами

4. Коммуникации. Способы повышения эффективности

4.1 Командная работа и тайм-менеджмент в IT
4.2 Публичные выступления
4.3 Контрольный диктант
4.4 Дипломная работа