محتوای دوره رشته فناوری اطلاعات IT

دانشگاه‌های آلمانی در مقاطع کارشناسی، ارشد و دکتری در رشته IT، دروس مختلفی را ارائه می‌کنند. در ادامه، به تفکیک هر مقطع، دروس را برای شما لیست کرده‌ایم:

۱- درس‌های کارشناسی:

• پایگاه داده‌ها: در این درس، شامل مفاهیم پایگاه‌داده و نحوه طراحی، پیاده‌سازی، مدیریت و بهینه‌سازی پایگاه‌داده‌ها می‌باشد.
• برنامه‌نویسی: این درس شامل آموزش مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی، الگوریتم و ساختمان داده‌ها و آموزش نحوه کد نویسی در زبان‌های مختلف از جمله Java، C++ و Python می‌باشد.
• شبکه‌های کامپیوتری: در این درس، شامل فهم مفاهیم شبکه کامپیوتری، پروتکل‌های ارتباطی TCP/IP، استفاده از زیرساخت شبکه‌های اطلاعاتی، زیرساخت امنیتی شبکه و نحوه نصب، پیکربندی و تنظیم سرور می‌باشد.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: در این درس، شامل مفاهیم الگوریتم‌های مرتب‌سازی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، استخراج دانه و فیچر از داده‌های گسترده، و استخراج موارد است که پیچیدگی الگوریتمی را دارند.
• برنامه‌نویسی شیءگرا: شامل آموزش مفاهیم پایه شی‌ءگرایی،کلاس‌های جدول، پلی‌مورفیزم، مورد، کپسوله‌سازی، رویداد‌های آشنا شده و نمودار کلاس و مورد می‌باشد.
• سیستم‌های اطلاعاتی: شامل شناخت سیستم‌های اطلاعاتی، چارچوب ابزارها و تکنولوژی‌های سیستم‌های اطلاعاتی، پایگاه‌داده‌ها، و ابزارهای مدیریت پروژه می‌باشد.

۲- درس‌های کارشناسی ارشد:

• تحلیل داده‌ها: در این درس، بررسی تمرکز شده بر استخراج دانه و فیچر از داده‌ها و استخراج موارد پیچیده‌تر است.
• بهینه‌سازی: در این درس، شامل مفاهیم پایه بهینه‌سازی، تفاضلی تکراری ، الگوریتم‌های ازدحامی ،رهیافت روشن-سیاه، پیمانه گونه و الگوریتم های فراابتکاری می‌باشد.
• سیستم عامل‌ها: این درس شامل آموزش مفاهیم شبکه کامپیوتری، سازماندهی هسته، ازدحام رزرو، تبادل بین نخستین تولید کننده‌ها و تولید کننده‌ها، کنترل ترجیحی و الگوریتم‌های زمان‌بندی می‌باشد.
• هوش مصنوعی: شامل مفاهیم پایه هوش مصنوعی،زبان پردازش نقطه،الگوریتم های مبتنی بر منطق فازی،تجزیه و تحلیل ماشین،الگوریتم های آنت کولونی و الگوریتم های ژنتیک می‌باشد.
• ایمنی نرم‌افزار: شامل بازیابی خطا،جلوگیری از نفوذ، جرم گیری ایمن و تحلیل بیزیانی می‌باشد.

۳- درس‌های دکتری:

• هوش مصنوعی: در این درس، شامل تکنیک‌های پیشرفته درزمینه هوش مصنوعی، از جمله، تحلیل داده‌های بزرگ، تشخیص الگوها، تعامل دومینی، رایانش تکاملی و سیستم‌های هوشمند و بهینه‌سازی ترکیب می‌باشد.
• شبکه‌های کامپیوتری پیشرفته: در این درس، شامل مفاهیم جدید در زمینه شبکه‌های کامپیوتری مانند شبکه‌های ازدحام، شبکه‌های حسگر، شبکه‌های توزیع شده و نتورک های تئوری اطلاعات می‌باشد.
• پردازش پویا: شامل الگوریتم‌های پویا،شبکه‌های پویا،مدل سازی پویا،پویایی استاندارد،بهینه سازی با جستجوی خطی و طراحی الگوریتم‌های پویا می‌باشد.
• امنیت داده‌ها: شامل مفاهیم امنیت داده‌ها، متودولوژی امنیت، مفاهیم امنیت جعبه‌سیاه و جعبه‌خاکستری، امنیت شبکه‌های کامپیوتری و مفاهیم کریپتوگرافی و امضای دیجیتال می‌باشد.
• رایانش ابری: در این درس، شامل ساختمان‌های ابری، برنامه‌ریزی چند منطقه‌ای، مسائل امنیت، ثبات و اندازه‌گیری ابری، تخصیص منابع و بهینه‌سازی مصرف منابع ابری می‌باشد.