Зміст дисципліни

Курс складається з  двох змістових модулів:

Змістовий модуль №1 «Вимоги: поняття, класифікація, збір і реєстрація»:

Тема 1. Концепція програмного продукту та рамки проекту.

Тема 2. Вимоги до програмного продукту.

Тема 3. Виявлення та документування вимог.

Змістовий модуль №2 «Аналіз вимог і керування вимогами»:

Тема 4. Аналіз специфікації вимог.

Тема 5. Управління вимогами.

Тема 6. Інструментальні засоби аналізу і керування вимогами.

Чому це цікаво/потрібно вивчати

Аналіз вимог є важливою та суттєвою діяльністю процесу розробки вимог. Ми аналізуємо, уточнюємо та вивчаємо зібрані вимоги, щоб  зробити їх послідовними, однозначними та несуперечними. Ця діяльність розглядає всі вимоги в сукупності і надає їм цілісного вигляду. Після завершення аналізу вимог очікується, що зрозумілість проекту в цілому може значно покращитися. Також ми маємо взаємодіяти з клієнтом, щоб уникнути плутанини та зрозуміти, які вимоги важливіші за інші.

Які фахові компетентності можна здобути

Здатність ідентифікувати, класифікувати та описувати проектні завдання, знаходити раціональні методи й підходи до їх розв’язання.

Здатність застосовувати методології, технології та інструментальні засоби для управління процесами життєвого циклу інформаційних і програмних систем, продуктів і сервісів інформаційних технологій відповідно до вимог замовника.

Здатність систематизувати професійні знання щодо створення і супроводження програмного забезпечення.

Чому можна навчитися

Обґрунтовувати вибір методів формування вимог до програмної системи, розробляти, аналізувати та систематизувати вимоги.

Використовувати методології, технології та інструментальні засоби управління життєвим циклом інформаційних систем, програмного забезпечення, продуктів і сервісів інформаційних технологій відповідно до вимог і обмежень замовника, вміння готувати проектну документацію

UI/UX дизайн

- методи і системи розроблення високоякісних інтерфейсів користувача;

- базові поняття й визначення, використовувані при проектуванні інтерфейсів користувача;

- сучасні методології та технології проектування, середовища розроблення інтерфейсів користувача;

- вплив прийнятих рішень щодо проектування інтерфейсів користувача в суспільному, економічному, соціальному та екологічному контексті;

- засоби моделювання, проектування та розробки інтерфейсу користувача з врахуванням усіх аспектів його життєвого циклу;

- оцінка впливу якості інтерфейсу на ефективність використання системного та прикладного програмного забезпечення;

Програмні засоби для проектування та розробки інтерфейсів

Figma, Sketch, Balsamiq, Adobe XD, Invision App, RedPen

Зміст дисципліни

Робота з великими даними потребує окремих навичок та вміння використовувати сучасні програмні бібліотеки та пакети програмного забезпечення такі як MapReduce, Hadoop, Spark та інші. Завдання курсу ознайомленя студентів з концепціями, алгоритмами та технологіями обробки великих даних, теоретична та практична підготовка до роботи з великими даними.

В результаті опанування дисципліни студенти отримають знання про технології підготовки, зберігання, обробки та аналізу великих даних; застосування статистичних та математичних методів до аналізу великих обсягів даних; набудуть практичні навички роботи з програмою R-Studio.

Чому це цікаво/ треба вивчати

Робота з великими даними – це прогресивний напрямок ІТ-сфери, який дозволяє отримати корисну інформацію з будь-якої кількості даних. Моделювання великих даних допомагає отримати приховані закономірності у великих інформаційних масивах, і дозволяє краще розуміти дані, аналізувати їх та отримувати корисні знання. 

Компетентності

  1. Здатність до професійної роботи з даними: видобуток (у тому числі повторний), фільтрація, інтеграція, зберігання, перевірка актуальності, валідація і репрезентивність.
  2. Здатність здійснювати інтелектуальний аналіз великих даних та їх оперативну обробку, уміння видобувати у них раніше невідомі знань, необхідних для прийняття рішень в процесах професійної діяльності.
  3. Здатність видобувати знання шляхом інтеграції та аналізу великих даних, отриманих з різноманітних та різнорідних джерела інформації.
  4. Здатність до аналізу великих даних в процесах комп’ютерного моделювання з метою пошуку оптимального результату.
  5. Здатність проектувати сховища великих даних, для видобутку даних і знань.
  6. Здатність проектувати та розробляти прикладні інформаційні продукти для видобутку корисних знань і вироблення оптимальних стратегій прийняття рішень.
  7. Здатність аналізувати науково-технічну інформацію при проведенні науково-дослідних робіт.
  8. Здатність проведення наукових досліджень на відповідному рівні.
  9. Здатність розробляти і використовувати інструментальні засоби інтеграції різнотипних даних у наборах різної розмірності.