Булыга Филипп Сергеевич

Центр дополнительного образования - Заведующий кабинетом

Ростовская область, г. Таганрог, ул. Энгельса 1, ауд. 438

E-mail:

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Персональная страница:

https://sfedu.ru/person/bulyga

Персональная страница на английском:

https://sfedu.ru/en/person/bulyga

Образование и повышение квалификации:

• высшее образование: ГОУ ВПО "ДонНУ" (01.09.2015 - 30.06.2019)
  09.03.04 Программная инженерия
  Бакалавриат
• высшее образование: ФГАОУ ВО "Южный федеральный университет" (01.09.2019 - 30.06.2021)
  09.04.03 Прикладная информатика (Автоматизированные информационные системы)
  Магистр
• высшее образование: ФГАОУ ВО "Южный федеральный университет" (01.10.2021 - 01.10.2025)
  09.06.01 Информатика и вычислительная техника (Системный анализ, управление и обработка информации)
  Аспирантура

Дата начала общего стажа: 01.09.2022

Стаж по специальности (в годах): 2

Преподаваемые дисциплины:

• Алгоритмизация и программирование
  Курс "Алгоритмизация и программирование" предназначен для студентов бакалавриата. Курс направлен на изучение, освоение и умение применять в рамках своей специализации технологии структурного программирования, изучение базовых элементов языков C/C++,а также стандартных алгоритмов обработки различных структур данных. В курсе рассматриваются такие темы как: Основы алгоритмизации. Основные алгоритмические конструкции. Циклы и примеры их использования. Алгоритмы обработки одномерных массивов. Алгоритмы обработки матриц. Алгоритмы с досрочным выходом из цикла. Процедуры и функции. Символьный тип данных. Строковый тип данных. Файлы. Тип "множество". Динамические структуры в языке C/C++. Основные сведения о языке C. Конструкции языка C. Использование указателей при обработке массивов и матриц. Функции в языке C. Распределение памяти. Классы памяти. Символьный и строковый тип данных. Структуры. Файлы. Динамическое распределение памяти. Списки. Бинарные деревья. Предложена тематика лабораторных и контрольных работ, лекций, семинарских занятий. Все материалы доступны студентам в форме презентаций.
• Технологии Big Data
  Определение Big Data. Анализ кейсов. Определение Hadoop. HDFS. SQL vs NoSQL. Организация данных. Анализ и принятие решений. Язык R: основы, особенности, применение.
• Программные средства и технологии разработки интеллектуальных информационных систем
  Дисциплина "Интеллектуальные системы и технологии" (Б3.Б2) является базовой профессионального цикла (Б3). Для её успешного усвоения необходимы знания по дисциплинам: "Математика", "Теория вероятностей и математическая статистика", "Математическая логика и теория алгоритмов". К моменту начала обучения по дисциплине студент должен знать элементы математического анализа, теории вероятностей и математической логики, уметь программировать на С++. Указанные знания потребуется для освоения теоретических разделов курса и составления программ при выполнении лабораторных работ.
• Онтологические модели в информационных системах
  Онтологические модели ; это наиболее развитый вариант семантического описания предметной области, формализующий знания о ней. В общем случае онтологические модели включают словарь терминов предметной области и множество их логических взаимосвязей. Онтологические модели пригодны для машинной обработки и обеспечивают возможность автоматической работы со знаниями (логический вывод) с целью получения нового знания в стиле, подобном логическим рассуждениям человека-эксперта. Онтологические модели применяются в корпоративных информационных системах для: обеспечения системного подхода к накоплению данных; создания отраслевых и типовых корпоративных моделей данных; реализации простых и удобных механизмов работы с данными; обеспечения естественной среды консолидации и обмена опытом сотрудников.