Изображение курса подготавливать графические материалы для включения в графический интерфейс»
ИС22-3Б

Подготовка графических материалов для графического интерфейса включает разработку и оптимизацию визуальных элементов (иконок, кнопок, изображений), их адаптацию под разные разрешения экранов и интеграцию в дизайн-систему с учетом удобства и доступности для пользователей.

Изображение курса РО 4.1 Подготавливать графические материялы для включения в графический интерфейс - практика
ИС22-3Б

Курс направлен на формирование навыков работы с графическими элементами, которые используются в разработке пользовательских интерфейсов. Учащиеся изучат принципы создания графических объектов, их адаптацию под различные экраны и платформы, а также методы интеграции графики в интерфейсы

Изображение курса ПМ 4.2 Разрабатывать front-end web - ресурсы
ИС22-3Б

  • Основы веб-технологий

    • Введение в веб-разработку.
    • Основы HTML, CSS и JavaScript — три кита front-end разработки.
    • Структура веб-страниц и концепции семантической верстки.
  • HTML и CSS

    • HTML5: создание структурированной разметки.
    • CSS3: стилизация страниц, использование селекторов, Flexbox и Grid Layout для создания адаптивных дизайнов.
    • Анимации и переходы с использованием CSS.

Изображение курса ПМ РО 5.4 Разрабатывать алгоритмы для обработки больших данных
ИС22-3Б

Курс по разработке алгоритмов для обработки больших данных может включать следующие ключевые темы:

  1. Введение в большие данные:

    • Определение больших данных и их особенности.
    • Применение больших данных в различных отраслях.
  2. Основные алгоритмы обработки:

    • Алгоритмы сортировки и поиска.
    • Алгоритмы для работы с потоками данных (MapReduce).
  3. Обработка данных:

    • Основы работы с библиотеками для обработки данных, такими как Apache Hadoop и Apache Spark.
    • Техники параллельной обработки и распределенные вычисления.
  4. Структуры данных:

    • Эффективные структуры данных для хранения и обработки больших объемов информации.
    • Хранение данных в NoSQL базах данных (например, MongoDB, Cassandra).
  5. Анализ данных:

    • Методы анализа и визуализации данных.
    • Основы машинного обучения и его применение для анализа больших данных.
  6. Практические задания:

    • Реализация алгоритмов на реальных наборах данных.
    • Проект, включающий обработку и анализ больших данных.