Компьютерные науки или программная инженерия – что выбрать?

На кого учиться: изучать компьютерные науки или постигать навык софт-инженера – вопрос очень популярный. А что вы выберете?

Очень часто можно встретить размышления на тему выбора одного из перечисленных направлений: “Какая разница между вычислительной техникой и программной инженерией?” и “Должен ли я выбрать вычислительную технику или программную инженерию, если хочу стать софт-инженером?”.

В этой статье мы попытаемся понять и проанализировать важность и необходимость обучения этим специальностям.

• Компьютерные науки изучают, как устроен компьютер, как он работает, в основном с теоретической и математической стороны.
• Вы должны выбрать это направление, если любите математику и логику или если хотите работать в сфере компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, безопасности, графики.
• Программная инженерия изучает, как устроена операционные и программные системы, затрагивает управление проектами, обеспечение качества и тестирование.
• Вы должны выбрать разработку программного обеспечения, если вас интересует практический подход, жизненный цикл и разработка/поддержка ПО.
• Обе отрасли учат основам программирования и информатики, что полезно, если вы хотите стать программным разработчиком.

Чтобы понять разницу между специалистами в области вычислительной техники и программного обеспечения, давайте взглянем на их соответствующую учебную программу в Университете Ватерлоо в Канаде.

Давайте сначала сравним виды рабочих мест и стажировок, которые вы можете пройти после каждой программы.

К счастью, на сайте университета Ватерлоо есть несколько примеров. По каждому из направлений предложены места работы после успешного завершения учебы:

Компьютерные науки:

• Веб-разработчик / архитектор, The Steele Group
• Программист, Harry Rosen Inc.
• Мобильный / облачный разработчик, Clearbridge Associates Limited.
• Разработка программного обеспечения, General Dynamics Canada.
• Разработка программного обеспечения, Microsoft.
• Agile Engineer, Pivotal Labs.
• Бизнес-аналитик, Canadian Tire Corporation.
• Менеджер по продуктам, Dropbox.

Программная инженерия:

• Разработчик ПО, Tagged Inc.
• Разработчик ПО, IBM Canada
• Менеджер продукта, Arius Software Corporation.
• Инженер по ПО, VistaPrint USA.
• Инженер-программист, Harris Corporation.
• Разработчик ПО, Accenture Inc.
• Менеджер продукта/Разработка программного обеспечения, NexJ Systems Inc.
• Консультант, PureFacts Financial Solutions.
• Консультант по реализации, Desire2Learn.

Как вы можете видеть, нет особой разницы между рабочими местами, которые вы можете получить.

Наиболее распространенные предложения работы, на которые можно рассчитывать после получения степени «Компьютерные науки» или «Программная инженерия» – это разработчик программного обеспечения или инженер-программист. Существуют и другие варианты, такие как менеджер продукта, аналитик QA и консультант по технологиям, которые зависят от вашего набора навыков.

Теперь давайте посмотрим на курсы каждой программы. Сначала сравним некоторые курсы, которые вам нужно будет посетить в первый год.

Компьютерные науки:

• CS 135 – Разработка функциональных программ.
• CS 136 – Разработка алгоритмов и абстракция данных.
• MATH 135 – Алгебра.
• MATH 136 – Линейная алгебра 1.
• MATH 137 – Исчисление 1.
• MATH 138 – Исчисление 2.
• Плюс несколько факультативных.

Программная инженерия:

• CS 137 – Принципы программирования.
• CS 138 – Абстракция и реализация данных.
• MATH 115 – Линейная алгебра для инженерии.
• MATH 117 – Исчисление 1 для инженерии.
• MATH 119 – Исчисление 2 для инженерии.
• MATH 135 – Высшая математика.
• ECE 105 – Физика электротехники 1.
• ECE 106 – Электричество и магнетизм.
• ECE 124 – Цифровые схемы и системы.
• ECE 140 – Линейные цепи.
• SE 101 – Методы разработки программного обеспечения.

Как вы видите, на первом курсе обе специальности очень похожи. Обе рассматривают основные знания по информатике, алгебре и исчислениям. Отличия в том, что на “Программной инженерии” есть дополнительно физика и электротехника, в то время, как у “Компьютерных наук” еще несколько факультативов.

Теперь рассмотрим предметы второго курса.

Компьютерные науки:

• MATH 239 – Введение в комбинаторику.
• STAT 230 – Теория вероятностей.
• STAT 231 – Статистика.
• CS 240 – Структуры данных и управление данными.
• CS 241 – Основы последовательных программ.
• CS 245 – Логика и вычисления.
• CS 246 – Разработка объектно-ориентированного программного обеспечения.
• CS 251 – Организация и дизайн компьютеров.
• CS 341 – Алгоритмы.
• CS 350 – Операционные системы.
• Кроме того, некоторые факультативы по компьютерной науке.

Программная инженерия:

• CHE 102 – Химия для инженеров.
• ECE 222 – Digital Computers (включая язык ассемблера).
• ECE 358 – Компьютерные сети.
• MATH 213 – Высшая математика для инженеров-программистов.
• MATH 239 – Введение в комбинаторику.
• STAT 206 – Статистика для разработчиков программного обеспечения.
• MSCI 261 – Инженерная экономика: финансовый менеджмент для инженеров.
• CS 241 – Основы последовательных программ.
• CS 240 – Структуры данных и управление данными.
• CS 247 – Принципы разработки программного обеспечения.
• CS 341 – Алгоритмы.
• CS 349 – Пользовательские интерфейсы.
• CS 343 – Параллельное программирование.
• CS 348 – Введение в управление базой данных.
• SE 212 – Логика и вычисления.
• SE 350 – Операционные системы.
• SE 465 – Тестирование программного обеспечения и обеспечение качества.
• SE 464 – Разработка и дизайн программного обеспечения.
• SE 463 – Спецификация и анализ требований к программному обеспечению.
• SE 490 – Дизайн проекта.
• Кроме того, несколько факультативов по информатике и электротехнике.

Когда дело доходит до математики и статистики, вычислительная техника и программная инженерия почти похожи. Они охватывают комбинаторику, теорию вероятностей и статистику.

Основные требования по обоим направлениям также схожи и рассматривают алгоритмы, структуры данных и операционные системы.

Рассмотрим ключевые различия:

• Программная инженерия имеет больше требований в области электротехники и разработки ПО, таких как тестирование ПО, дизайн и спецификации программного обеспечения.
• Вычислительная техника позволяет проводить обучение с более широким выбором курсов по информатике высокого уровня. Вы можете выбирать из множества тем, таких как безопасность, основы разработки программного обеспечения, компьютерное зрение, машинное обучение и управление базами данных.

Исходя из набора предметов и курсов в этом университете следует, что лучшим выбором будет “Вычислительна техника”, если вы хотите стать инженером-программистом.

Для простоты предположим, что вы надеетесь получить одну из самых высокооплачиваемых работ (~ 100 000 долларов США в год) в качестве инженера-программиста в Северной Америке. Эти рабочие места обычно находятся в крупных компаниях-разработчиках программного обеспечения (например, Microsoft, Google, Amazon и т. д.). Или в компаниях среднего бизнеса с высокими темпами роста (Dropbox, Lyft, Snapchat, Pinterest и т. д.).

Как правило, они ищут в кандидате на программиста возможность писать хороший код и создавать интересные проекты, а также знание основ компьютерных наук, структур данных и алгоритмов.

Лучший способ активизировать этот набор навыков – быстро изучить основы и тратить свое время на решение проблем и написание кода.

Основываясь на учебной программе для софт-инженера и на занятости инженеров-программистов, это будет сложнее сделать на курсе “Программной инженерии”.

Еще одно преимущество “Вычислительной техники” в том, что она дает больше факультативов. Это здорово, потому что в зависимости от того, что востребовано на рынке труда, вы сможете корректировать свое обучение. Например, если разработка мобильных приложений востребована, вы можете начать изучать ее.

• Различные университеты имеют разные требования к данным специальностям. Эта статья должна быть хорошей отправной точкой, но вы все равно должны взглянуть на требования к программе в университете, в котором вы заинтересованы.
• Некоторые университеты даже не имеют такого направления, как “Программная инженерия”. Например, Университет Британской Колумбии в Ванкувере может дать вам степень в вычислительной технике и компьютерной инженерии, но не в программной инженерии. Но у них есть концентрация программного обеспечения в рамках своей программы по вычислительной технике, а также в области компьютерной инженерии.

Если в университете, в котором вы заинтересованы, нет специальности программная инженерия, можно остановиться на вычислительной технике, если вы хотите стать разработчиком программного обеспечения. Вычислительная техника больше ориентирована на аппаратное обеспечение, чем на компьютерную науку или программное обеспечение, поэтому она меньше связана с работой типичного разработчика ПО. Перевод на русский осуществлен Библиотекой Программиста.

Оригинал

proglib.io

Наука и фундаментальные исследования | Применение ИТ-технологий в различных отраслях деятельности

Применение IT-технологий в науке и фундаментальных исследованиях.

Само возникновение и дальнейшее развитие компьютеров и информационных технологий обусловлено открытиями в области различных наук, включая фундаментальные. Основой электронных вычислительных систем являются функциональные элементы электронных устройств или эффекты физических явлений. Создание электронных ламп, транзисторов и полупроводниковых интегральных схем, которые использовались и в настоящее время применяются при производстве компьютеров – являются эволюционными открытиями практической физики и электроники.

В наши дни ведутся работы по разработке оптических компьютеров, в качестве основы использующие световые сигналы. Но наиболее перспективными считаются квантовые компьютеры, которые могут произвести революцию в вычислительной технике. Создание квантового компьютера является одной из перспективных задач физиков в 21 веке. Даже успешно развивается целое направление в физике — многочастичная квантовая механика.

Компьютеры для отраслей науки.

Только современные суперкомпьютеры позволяют моделировать сложнейшие биологические, химические и физические процессы.

Метод моделирования имеет особое значение для технических и физических наук. Он позволяет без использования дорогостоящего метода проб и ошибок ответить на многие вопросы на этапе предварительного проектирования, имитировать функциональность будущей системы в определенных условиях, при этом существенно снижается потребность в лабораторном оборудовании. Используя метод экстраполяции данных, появляется возможность прогнозирования. В некоторых случаях моделирование становится единственно возможным способом проведения исследований.

Ядерные реакции, анализ климатических изменений, передвижений коры Земли, космические и астрономические исследования, расшифровка генома человека с целью создания индивидуумов с заданным набором свойств — все это сфера применения инновационных и информационных технологий.

Задачи создания искусственного интеллекта происходят поэтапно. Примеры, где не существует простых определенных алгоритмов – это экспертные системы, машинный перевод тестов, интеллектуальные компьютерные игры.

Распределенные вычислительные мощности.

В настоящее время требуются все более мощные информационные ресурсы и системы для проведения испытаний. Образцом может служить практический эксперимент – новый электронный ускоритель, где моделирование движения протонов в магнитном поле, применяется  для некоторых вычислительных задач путем корректировки параметров магнитов.

Экспериментальная физика и дальнейшие исследования происхождения мира не могут обойтись без грандиозных распределенных вычислений. Этот факт подтверждает создание и эксплуатация большого адронного коллайдера, строительство которого началось в 2001 году и до конца 2009 года было потрачено около 6 млрд долларов на данный проект.

Наряду с грандиозным созданием сооружения длиной свыше 20 км, здесь применяется высокоэффективная вычислительная техника и автоматические системы. Т.к. только наличие статистических данных проводимых экспериментов, может подтвердить сам факт присутствия тех или иных наночастиц и достижение ими сверхвысоких энергий.

В рамках проекта создана распределённая вычислительная сеть LCG, разработанная с применением технологии грид. Но даже этих вычислительных мощностей не достает для всеобъемлющей обработки полученных в экспериментах данных, т.к. требуется решать проблемы, связанные с передачей сотен гигабайт информации на удаленные ресурсы.

Перспективы развития ИТ-техноголий в науке. Наука и практическая польза.

Наиболее перспективными видятся симбиоз науки и информационных технологий. Давно стало очевидным, что существующие технологии стали тормозом для качественного скачка мощностей вычислений, которые требует современное развитие науки. Поэтому именно создание принципиально новых вычислительных мощностей представителями передовой научной мысли и инновационных производств, станут основой новых открытий в фундаментальных и прикладных науках.

Только немыслимые вычислительные и аналитические ресурсы могут способствовать отслеживанию процессов в моделировании реального мира, будь то создание модели клетки человека, модели человеческого интеллекта, современных роботов или разработка новейших технологий.

С помощью компьютерного моделирования создаются модели «эталонного» генома человека и «ущербного» генома, т.е. модель человека, находящегося на грани гибели. В связи с развитием генной инженерии получили толчок направления, связанные с комбинаторной химией и созданием компьютерных моделей взаимодействия различных веществ.

Только применение мощных вычислительных средств позволит анализировать специалисту химику тысячи вариантов соединений в течение небольшого времени. Автоматизированные технологии комбинаторной химии приведут к тому, что в течение небольшого времени произойдет существенное обновление лекарственных средств.

Решение задач моделирования взаимодействий различных химических соединений станет основой для стремительного продвижения вперед многих технологий, включая нанотехнологии. Будут созданы объемные электронные схемы на основе тех же исходных материалов, что используются в традиционной электронике, но с применением кардинально уменьшенных по размеру активных веществ.

Параллельно будут созданы углеродные нанотрубки. Все эти достижения направлены на значительное увеличение быстродействия компьютерной техники, а используемые микросхемы станут все миниатюрнее.

Оборудование, используемое для создания ИТ-инфраструктуры для науных и исследовательских объектов

• Сервер HPE ProLiant DL360 Gen10 оснащается двумя процессорами компании Intel, поддерживает до 24 чипов оперативной памяти. За счет быстродействия чипов продукт способен выполнять гораздо больше процессов и обрабатывать на порядок больше операций и запросов, а дополнительная ОЗУ ускорит процесс обработки информации, позволит вам быстро отправлять выполненные задачи и исследования.
• Сервер DELL PowerEdge R640 позволяет выполнять высокопроизводительные вычисления на базе своего сервера. Значительное увеличение производительности произошло благодаря повышению вычислительной мощности новейшего процессоров Intel Xeon Scalable и 24 DIMM слотов памяти DDR4. Именно из-за 28-ми ядерного процессора, сервер обеспечивает сверхбыструю обработку данных для вычислительных задач.
• Сервер Lenovo ThinkSystem SR650 предоставляет более доступное альтернативное решение в отличие от традиционных предложений для растущих компаний и филиалов без ущерба производительности. Для более интенсивных рабочих нагрузок, SR650 поддерживает до 3 ТБ внутреннего объема памяти.

www.karma-group.ru

профиль бакалавриата в вузах России

Программа «Информатика и компьютерные науки» в России: проходные баллы, минимальные баллы, экзамены, в каких вузах учат, стоимость обучения, вступительные экзамены

Сводная информация

Проходной балл: от 192

Мест: 215

Сводная информация

Проходной балл: от 99

Мест: 175

Стоимость: от 91952 ⃏

Параметры программы

Квалификация:  Бакалавриат;

Форма обучения:  Очная;

Язык обучения:  Русский;

На базе:  11 классов;

Курс:  Полный курс;

Где учат

О программе

Основной отличительной чертой подготовки студентов по профилю «Информатика и компьютерные науки» является фундаментальность, позволяющая выпускникам быстро осваивать постоянно изменяющиеся конкретные технологии разработки информационных систем. Студенты получают полный спектр знаний в области IT, базируясь на теоретических основаниях информатики.

Изучаемые студентами дополнительные разделы математики и теории информации проясняют структуру, теоретические ограничения и возможности разработки новых и использования существующих алгоритмов, языков, информационных технологий.

К специальным разделам, характеризующим подготовку по данному профилю, относятся:

• Разработка и реализация языков программирования, программная инженерия
• Операционные системы
• Математическая логика и теория алгоритмов
• Компьютерное моделирование
• Теория информации
• Криптография и обеспечение безопасности информационных систем
• Методы верификации программных систем управления, параллельных и распределенных систем
• Помехоустойчивое кодирование и его приложения в системах хранения, обработки и передачи больших данных (Big Data)
• Архитектура вычислительных сетей и технологии сети Интернет, программирование сетевых приложений

В процессе обучения студенты овладевают современными технологиями разработки программного обеспечения, позволяющими им работать квалифицированными профессиональными программистами.

Для этого в учебный план включено изучение дисциплин:

• Современные технологии программирования: объектно-ориентированное и функциональное программирование, языки Java, C, C++, web-программирование, базы данных;
• Системное программное обеспечение: операционные системы, компиляторы, виртуальные машины, платформы Java и .Net Framework;
• Цикл дисциплин программной инженерии, ориентированый на обучение эффективным методам создания высококачественного программного обеспечения. Особое внимание уделяется анализу и оценке, спецификации, проектированию и эволюции программного обеспечения. Кроме того, рассматриваются вопросы, связанные с управлением проектами и командной работой при создании ПО;
• Параллельные и распределенные вычисления: параллельное программирование, реализация эффективных алгоритмов для современных многопроцессорных и многоядерных систем, grid-вычисления, облачные вычисления.

Студенты изучают архитектуру компьютерных сетей, сетевые протоколы, технологии мультисервисных сетей, мультимедийные технологии, принципы и методы построения систем распределенных приложений.

В программу обучения включены современные курсы, в которых рассматриваются:

• Методы машинного обучения, используемые при построении систем, способных менять свое поведение на основе накопленного опыта;
• Методы машинного зрения, востребованные в задачах биоинформатики, медицины и обеспечения безопасности жизни;
• Методы и алгоритмы, используемые при обработке текстов, написанных на естественных языках, широко применяемые сегодня для задач машинного перевода, извлечения фактов, классификации и реферирования документов, реализации мобильных помощников.

В рамках этих курсов студенты изучают соответствующие методы и алгоритмы, приобретают практический опыт их реализации.

vuzopedia.ru

Компьютерные технологии в науке и образовании

КАФЕДРА ИНФОРМАТИКИ

Лекции

Часть 1. Теоретические основы информационных технологий в образовании и науке

Барнаул 2011

Утверждены на заседании кафедры информатики

13.05.2010 г., протокол № 10

Рекомендована к изданию советом факультета информационных ресурсов и дизайна ..2010 г., протокол №

Компьютерные технологии в науке и образовании: лекции для студентов по направлению 071400.68 Социально-культурная деятельность / сост. Н.Н. Шаховалов ; АлтГАКИ, кафедра информатики. – Барнаул : Изд-во АлтГАКИ, 2011. – 67 с.

Составитель:

Н.Н. Шаховалов, кандидат педагогических наук,

доцент кафедры информатики АлтГАКИ.

Рецензент:

О.П. Кутькина, кандидат педагогических наук,

доцент кафедры информатики АлтГАКИ.

©АлтГАКИ, 2011

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

В современных условиях профессиональная подготовка специалистов в любой предметной области предполагает достаточно глубокие знания в области компьютерных технологий. Многие задачи, решение которых ранее считалось невозможным, в настоящее время успешно решаются средствами компьютерных технологий. Это относится к созданию и сложной обработке современных локальных и распределенных документов, реляционных баз данных, компьютерному моделированию сложных систем, в частности педагогических систем с формализованной обратной связью.

Предлагаемая дисциплина способствует формированию у магистрантов комплексного представления о компьютерных технологиях как органической составляющей информационных технологий, позволяющих существенно повысить эффективность обработки информации научного и учебного характера.

Лекционные материалы включают в себя следующие разделы: информация, информатизация и информационное общество, базовые компьютерные технологии в науке и образовании, информационные технологии в сфере высшего образования, информатизация науки.

Содержание

Лекция 1. Информация, информатизация и информационное общество

1. Понятие и особенности информационного общества

2. Понятие «информация», ее виды

3. Понятие «информационный ресурс»

4. Информатизация, ее основные задачи

5. Информационный рынок, его сектора

6. Источники информации

7. Понятие «система», ее особенности

8. Понятия «информационная система» и «автоматизированная информационная система»

9. Предметная область автоматизированной информационной системы.

10. Классификация автоматизированных информационных систем

11. Категории пользователей АИС

Лекция 2. Базовые компьютерные технологии в науке и образовании

1. Понятие «информационные технологии»

2. Поколения развития компьютеров и информационных технологий.

3. Классификация информационных технологий

4. Основные тенденции развития информационных технологий.

5. Компьютерные технологии обработки текстовой информации

6. Компьютерные технологии обработки табличной информации

7. Компьютерные технологии работы с базами данных

8. Новые информационные технологии в образовании

9. Технология поиска информации

10. Основы информационной безопасности компьютера

11. Метод «интеллектуального перебора» паролей

12. Электронная коммерция

13. Основы создания и продвижения сайтов в Интернет

studfile.net

«Компьютерные науки исследуют что-то идеальное, чего в реальном мире может физически не присутствовать»

Материал подготовлен на основе радиопередачи «ПостНаука» на радио Говорит Москва. Ведущий — шеф-редактор проекта «ПостНаука» Юлия Полевая, гость эфира — кандидат физико-математических наук, программист компании Parallels Станислав Протасов.

— Давайте попытаемся разобраться, что это такое и в чем особенности компьютерных наук, или компьютерной науки. Как правильно?

— Можно придумать много всяких особенностей. Первая из них в том, что часто термин употребляется во множественном числе. Причиной тому я вижу, наверное, тот факт, что компьютерные науки росли довольно неорганизованно, как отдельные веточки на дереве, и пока общей картины науки трудно разглядеть за этими ветвями. Наука молодая, она относится к разряду так называемых абстрактных наук. Собственно, такой наукой является математика. Компьютерные науки исследуют что-то идеальное, чего в реальном мире может просто физически не присутствовать. Геология изучает недра земли, медицина изучает человека, а компьютерные науки изучают что? Это интересный вопрос. Потому что из названия следовало бы, что изучает компьютер. Он уже придуман, построен довольно давно. Часто ставят довольно слабый знак равенства между словами «информатика» и «компьютерные науки». Но предметом изучения информатики является информация, способ ее добычи, переработки, поэтому это особенная наука, в которой название происходит не от предмета исследования, а, скорее, как от инструмента.

— А предмет тогда какой?

— Если говорить о том, что компьютерные науки — это почти информатика, то здесь информация во всех ее проявлениях — проявлениях той информации, которую можно сжимать, добывать, передавать по каналам связи, и все прилегающее к этому. То есть среды передачи информации, способы хранения данных и т. д. Компьютер в данном случае является скорее инструментом, высокотехнологичным, но инструментом работы с информацией.

— Верно ли еще то, что человек, занимающийся компьютерной наукой, обязательно должен быть при этом практиком?

— Да, на мой взгляд, компьютерные науки — это практическая дисциплина. Что такое наука? Наука — это деятельность человека по добыче и систематизации знаний. Так вышло, что компьютерная наука (наука об информации и об инструменте — компьютере) оперирует уже созданными вещами, то есть созданными в рамках этой науки. И многое, что делает компьютерная наука, — это создание чего-то нового, создание новых алгоритмов, создание новых способов чего-то, передачи информации, хранение информации, извлечение каких-то знаний об информации. Получается, что мы, вместо того чтобы получать знания из природы, то есть из того, что уже существует, эти знания создаем. Естественно, для того, чтобы эти знания получать, надо писать код, создавать физические и информационные системы, которые с этими данными, с этой новой информацией будут работать.

— Получается не совсем абстрактная наука. Есть абстрактная часть, на которой базируется прикладная. Грубо говоря, ты пишешь код на основе какой-то математической теории. Какое место математики в компьютерных науках?

— В принципе, информатика как наука и компьютерные науки в большинстве своем именно как научная дисциплина — это надмножество математики. Все, что исследуется, допустим, в теории алгоритмов, — это развитие существующих математических моделей. Все, что исследуется в области нейронных сетей, в области компьютерного зрения, — это все математические модели, математические термины. Все те же матрицы, деревья и графы. Когда мы говорим о науке, наука — это фактически надматематика. Когда мы говорим о практике, вся эта наука, в отличие от многих фундаментальных исследований, от физики, биологии, очень быстрая. Она быстрая потому, что из теории, которую мы получаем, мы очень быстро можем получить практический результат, программное обеспечение. Мы с вами только разработали какие-нибудь новые интерфейсы, и у нас уже по всему миру iPhone, которые умеют делают что-то с этими тачскринами, с новыми моделями управления устройства. Если мы говорим о том, что у нас появился новый алгоритм, который распознает лицо человека на отображении, то ожидайте, что через полгода появится приложение мобильного телефона, который будет это делать.

— Кто приходит в компьютерные науки, где обучаются? У нас даже такого слова нет. Как правильно вас назвать? Разработчик, программист?

— Можно и так и так. Кто приходит? Хороший вопрос, потому что еще 50 лет назад не было такой специальности — «программист». И если вы откроете биографию известных людей от мира информатики — Дональда Кнута, Дейкстры, то у них много забавных историй про то, что он пошел куда-нибудь, написал в какой-нибудь анкете, что он программист. Ему говорят: «Измените, пожалуйста, на физика-теоретика, потому что нет такой профессии». Сейчас такая профессия есть, и есть направление подготовки в этой области. Изначально, наверное, это были физики-математики, то есть те люди, которые получили очень близкое к предмету образование. Потом появились более точные в российской науке ветви, например прикладная математика и факультеты прикладной математики. И сейчас это уже вполне себе развивающиеся по всей страны факультеты компьютерных наук как калька названия Computer Science с английского языка.

postnauka.ru

1. НАУКИ ОБ ИНФОРМАЦИИ

http://profbeckman.narod.ru/InformLekc.htm

Профессор

Игорь Н. Бекман

ИНФОРМАТИКА

Курс лекций

Лекция 1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИНФОРМАТИКА

Наука информатика возникла сравнительно недавно, так что ни её определение, ни цели, ни задачи до сих пор не определены. Часто эту науку путают то с компьютерными науками, то с кибернетикой, то с теорией вычислений. Не меньшая путаница царит в определениях информационной и компьютерной технологий.

Мы здесь под информатикой будем понимать науку об общих свойствах информации, закономерностях и методах её поиска и получения, хранения, передачи, переработке, распространения в квантовых системах, во вселенной, в растительном и животном мире, а также науку о способах её использования для решения задач термодинамики, молекулярной физики.

В данной лекции мы рассмотрим историю информатики, её структуру и направления развития. Упомянем мы и о применении информационных наук и технологий в различных видах человеческой деятельности.

Внастоящее время известно около 500 определений термина «информация», но ни одного – исчерпывающего. Более того, поскольку теперь информация воспринимается как основная сущность мироздания (наряду с веществом и энергией), то её вообще нельзя определить в каких-либо простых терминах. Ни сейчас, ни в будущем.

Термина «информация» нет, но есть наука «Информатика» и раздел индустрии «Информационные технологии», в которых изучается и используется некая субстанция — информация.

Информатику и информационную технологию часто путают друг с другом и с такими науками как «компьютерная наука», «кибернетика», «вычислительная математика» и с такой технологией, как «компьютерная технология». Конечно, все эти науки и технологии имеют дело с информацией, но науки эти разные. Остановимся на терминологии подробнее.

1.1 Информационные технологии

Типичный пример путаницы в умах – определение даваемое энциклопедией «Википедия», где компьютерные и информационные технологии оказываются синонимами:

Компьютерные технологии или Информационные технологии — обобщённое название технологий, отвечающих за хранение, передачу, обработку, защиту и воспроизведение информации с использованием компьютеров. Невозможно представить себе современные области производства, науки, культуры, спорта и экономики, где не применялись бы компьютеры. Компьютеры помогают человеку в работе, развлечении, образовании и научных исследованиях. Компьютерные технологии — это передний край науки ХХI века. (Здесь особенно мило, что технология,

оказывается, край науки! Несмотря на свою неразвитость, компьютерные технологии, действительно

http://profbeckman.narod.ru/InformLekc.htm

помогают человеку, но и грабли помогают садоводу. А следует ли отсюда, что садоводство – технология выращивания граблей?!).

Существуют определение информационных технологий, в котором компьютеры поминаются лишь между прочим, например:

Информационные технологии (ИТ) — широкий класс дисциплин и областей деятельности, относящихся к технологиям управления и обработки данных, в том числе, с применением вычислительной техники. До недавнего времени под информационными технологиями чаще всего понимали компьютерные технологии, поскольку обычно информационные технологии имеют дело с использованием компьютеров и программного обеспечения для хранения, преобразования, защиты, обработки, передачи и получения информации. Сейчас спецов по компьютерной технике и программированию называют ИТ-специалистами.

К этому типу определений можно отнести определение, принятое ЮНЕСКО:

Информационные технологии — комплекс взаимосвязанных, научных, технологических, инженерных дисциплин, изучающих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации; вычислительную технику и методы организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические приложения, а также связанные со всем этим социальные, экономические и культурные проблемы. Сами ИТ требуют сложной подготовки, больших первоначальных затрат и наукоемкой техники. Их введение должно начинаться с создания математического обеспечения, формирования информационных потоков в системах подготовки специалистов. Отрасль информационных технологий занимается созданием, развитием и эксплуатацией информационных систем.

Существуют, наконец, определения информационной технологии, в которых компьютеры не упоминаются вовсе, например

Информационная технология — совокупность конкретных средств, с помощью которых человек выполняет разнообразные операции по обработке информации во всех сферах своей жизни и деятельности.

Информационная технология — совокупность методов, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, хранение, обработку, вывод и распространение информации. Информационные технологии предназначены для снижения трудоемкости процессов использования информационных ресурсов.

Именно так мы и будем понимать информационную технологию в данном курсе лекций. В этом смысле информационная технология — просто прикладная информатика.

Информационная технология включает в себя такие компоненты, как информатика, компьютерные технологии, Интернет и Всемирная паутина, Веб-разработки, управление данными, добыча и хранение данных, базы данных, информационная архитектура, информационная безопасность, криптография, системная интеграция, искусственный интеллект и др. Здесь выделяют такие направления, как: теоретическая информатика, кибернетика, программирование, искусственный интеллект, информационные системы, вычислительная техника, информатика в обществе, информатика в природе, информация в науке и технике. Термином информатика обозначают совокупность дисциплин, изучающих свойства информации, а также способы представления, накопления, обработки и передачи информации с помощью технических средств.

Перечислим некоторые реализации информационных технологий, используя традиционные сокращения.

АСУ – автоматизированные системы управления – комплекс технических и программных средств, которые во взаимодействии с человеком организуют управление объектами в производстве или общественной сфере.

АСУТП – автоматизированные системы управления технологическими процессами. Например, такая система управляет работой станка с числовым программным управлением (ЧПУ), процессом запуска космического аппарата и т.д.

АСНИ – автоматизированная система научных исследований – программно-аппаратный комплекс, в котором научные приборы сопряжены с компьютером, вводят в него данные измерений автоматически, а компьютер производит обработку этих данных и представление их в наиболее удобной для исследователя форме.

АОС – автоматизированная обучающая система. Есть системы, помогающие учащимся осваивать новый материал, производящие контроль знаний, помогающие преподавателям готовить учебные материалы и т.д. САПР-система автоматизированного проектирования – программно-аппаратный комплекс, который во взаимодействии с человеком (конструктором, инженером-проектировщиком, архитектором и т.д.) позволяет максимально эффективно проектировать механизмы, здания, узлы сложных агрегатов и др.

http://profbeckman.narod.ru/InformLekc.htm

Упомянем также диагностические системы в медицине, системы организации продажи билетов, системы ведения бухгалтерско-финансовой деятельности, системы обеспечения редакционно-издательской деятельности – спектр применения информационных технологий чрезвычайно широк.

В настоящее время информационные технологии развиваются в направлении создания нейронных сетей и специальных методов эволюционных вычислений на основе более мелких «неинтеллектуальных» элементов, т.е. систем, по мере возможности (весьма ограниченной!), копирующих биологические системы.

1.2 Компьютерные науки и технологии

Слово «компьютер» означает буквально «вычислитель» и сегодня им обозначают электронные вычислительные машины (далеко не все современные вычислительные машины, используют в своей работе электроны например,, известны компьютеры, работающие на элементах струйной автоматики, где рабочее вещество информации газ; накопилось уже много типов безэлектронных вычислительных машин, причём число их быстро растёт и не исключено, что в будущем слово «электронные» вообще выпадет из определения вычислительных машин). Компьютеры – прежде всего вычислители, и задача компьютерной науки – повышение эффективности расчётов. Конечно, компьютеры используют информацию, но она для них – не главное, главное – аппаратура и алгоритмы (а обмен информацией можно провести и без компьютеров, теми же мобильниками, к примеру, не говоря уж о передаче мыслей на расстояние).

Различие с информационными технологиями очевидно из перечисления компонентов компьютерных наук: программное обеспечение и его структура, алгоритмы, операционные системы и их функции, данные, файлы и вычислительные программы, файловая система, интерфейс пользователя, графический и текстовый редакторы, электронные таблицы, системы управления базами данными, локальные и глобальные компьютерные сети и др.

В настоящее время, по эффективности переработки информации, электронно-вычислительные машины кардинально уступают биологическим системам (до уровня освоения информации муравьём, компьютеру ещё пахать и пахать), но, возможно, внедрение в широкую практику квантовых компьютеров изменит эту ситуации к лучшему (конечно, если идею квантового компьютера кому-то когда-то удастся реализовать). С другой, стороны сейчас явно началось вытеснение компьютеров из информатики, так что развитие науки и техники в дальнейшем скорее всего приведёт к переходу информационных технологий на технику, не требующую использования вычислительных машин.

1.3 Кибернетика

Довольно долго (особенно в России) под информационными технологиями понимали кибернетику, так что даже историю развития информатики излагали как историю кибернетики. Теперь, однако, информационная технология и кибернетика размежевались окончательно.

Кибернетика (от греч. Κυβερνήτης — «кормчий», «искусство управления», — «правлю рулём, управляю») — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе.

В теории информации термин кибернетика впервые был предложен Норбертом Винером в 50-х годах. Он определял её как «науку о связи и управлении в машине и организме». С. Бир назвал её наукой

http://profbeckman.narod.ru/InformLekc.htm

эффективной организации, а Г. Пак расширил определение, включив потоки информации «во все медиа», начиная со звёзд и заканчивая мозгом.

Замечание. Слово Кибернетика сначала упоминалось в контексте «исследования самоуправления» Платоном в «Законах», для обозначения управления людьми. Слово «cybernétique» использовалось почти в современном значении в 1830 французским физиком, систематизатором наук Андре Ампером (1775-1836), для обозначения науки управления в его системе классификации человеческого знания.

Кибернетика включает изучение обратной связи, чёрных ящиков, и производных концептов, таких как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизации. Она фокусирует внимание на том, как что-либо (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется или может быть изменено, для того чтобы лучше выполнять первые две задачи. Более философское определение кибернетики описывает кибернетику как «искусство обеспечения эффективности действия». Кибернетика соединяет системы управления, теории электрических цепей, машиностроения, логического моделирования, эволюционной биологии, неврологии, антропологии, и психологии, теорию игр, теорию систем, психологию (особенно нейропсихология, бихевиоризм, познавательная психология), философию, и архитектуру. Как видно, термин информация в определениях кибернетики вообще никак не поминается, хотя, конечно, информация в кибернетике присутствует.

Кибернетика – междисциплинарные исследования структуры регулирующих систем. Кибернетика близко связана с теорией управления и теорией систем. Кибернетика одинаково применима к физическим, биологическим и социальным системам. Кибернетика полезна, когда система вовлечена в замкнутую цепь сигнала, где действие системы вызывает некоторое изменение в окружающей среде, а это изменение проявляется на системе через информацию/обратную связь, что вызывает изменения в способе поведения системы. Эти «круговые причинные» отношения необходимы и достаточны с точки зрения кибернетики.

Согласно современному определению, кибернетика – наука об управлении, связи и переработки информации. Основной объект исследования – кибернетическая система, рассматриваемая абстрактно, вне зависимости от её материальной сущности. Примеры кибернетических систем – автоматические регуляторы в технике, компьютеры, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Теоретическое ядро кибернетики составляют теория информации, теория алгоритмов, теория информации, исследование операций, теория оптимального управления, теория распознавания образов. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач управления – компьютеры. Поэтому возникновение кибернетики как науки связано с созданием в 40-х гг 20 в этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах – с прогрессом электронной вычислительной техники.

Таким образом, кибернетика использует достижения компьютерных наук, но и компьютерные науки во многом используют принципы кибернетики, кибернетика основана на информатике, но и информатика пользуется кибернетикой. Компьютерные, информационные технологии и кибернетика тесно связаны друг с другом, что не мешает им быть совершенно разными технологиями и при случае свободно обходиться друг без друга.

Обратная связь в кибернетике, теории управления, радиотехнике — это процесс, приводящий к тому, что результат функционирования какой-либо системы влияет на параметры, от которых зависит функционирование этой системы. Другими словами, на вход системы подаётся сигнал, пропорциональный её выходному сигналу (или, в общем случае, являющийся функцией этого сигнала). Часто это делается преднамеренно, чтобы повлиять на динамику функционирования системы. Обратные связи наблюдаются или применяются в самых различных областях, включая электронику, экономию, биологию и т. п. Различают положительную и отрицательную обратную связь. Отрицательная обратная связь изменяет входной сигнал таким образом, чтобы противодействовать изменению выходного сигнала. Это делает систему более устойчивой к случайному изменению параметров. Положительная обратная связь, наоборот, усиливает изменение выходного сигнала. Системы с сильной положительной обратной связью проявляют тенденцию к неустойчивости, в них могут возникать незатухающие колебания, т.е. система становится генератором.

Чёрный ящик — термин, используемый для обозначения системы, механизм работы которой очень сложен, неизвестен или неважен в рамках данной задачи. Такие системы имеют «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы. Состояние выходов обычно функционально зависит от состояния входов. Если механизм работы неважен, то зависимость результатов от входных данных, как правило, известна; концепция чёрного ящика при этом используется, чтобы не отвлекаться на внутреннее устройство. Однако такой подход может дать

studfile.net

Информатика и компьютерные науки | СГУ

Научно-исследовательская работа (НИР) студентов является одним из важнейших средств повышения качества подготовки бакалавров по направлению 02.03.02 «Фундаментальная информатика и информационные технологии», способных применять на практике полученные знания, умения и навыки. Привлечение студентов к НИР позволяет использовать их творческий и интеллектуальный потенциал для решения актуальных задач современной науки.

Основные задачи НИР студентов:

·        овладение студентами методами научного познания, углубленное и творческое усвоение учебного материала;

·        обучение методике и средствам самостоятельного решения научных и технических задач, а также навыкам работы в научных коллективах;

·        развитие у студентов способности грамотного оформления и представления научных результатов.

НИР студентов является необъемлемой частью учебного процесса и организуется непосредственно на выпускающих кафедрах «Математическая кибернетика и компьютерные науки» (зав. кафедрой, к.ф.-м.н. Миронов С.В.) и «Технологии программирования на базе филиала ООО «Мирантис ИТ» в городе Саратов» (зав. кафедрой, к.ф.-м.н. Батраева И.А.). Руководство НИР студентов осуществляет профессорско-преподавательский состав указанных кафедр.

НИР студентов предусматривает:

·        выполнение заданий, лабораторных работ, курсовых и выпускных квалификационных работ, содержащих элементы научных исследований;

·        выполнение конкретных нетиповых заданий научно-исследовательского характера в период учебных и производственных практик;

·        изучение теоретических основ методики, постановки, организации и выполнения научных исследований, планирования и организации научного эксперимента, обработки научных данных в рамках учебных дисциплин.

Тематика НИР логически и содержательно взаимосвязана c научно-исследовательской тематикой выпускающих кафедр:

·        Разработка математических моделей, методов и алгоритмов для предотвращения критических сочетаний событий, вызывающих аварии и катастрофы в человеко-машинных, организационных и социальных системах (руководитель тематики профессор кафедры «Математическая кибернетика и компьютерные науки», д.т.н. Резчиков А.Ф.)

·        Прикладная алгебраическая динамика и теория автоматов (ведущий ученый доцент кафедры «Математическая кибернетика и компьютерные науки», к.ф.-м.н. Иванов А.С.)  

Студенты, добившиеся значимых результатов при выполнении НИР, имеют возможность представить свои работы на конференциях различного уровня – ежегодной студенческой научной конференции факультета компьютерных наук и информационных технологий, ежегодной научной конференции студентов СГУ, ежегодной Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании», регулярной Международной научной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» и т.д.

Студенты, проявившие большие способности к НИР и добившиеся существенных успехов, рекомендуются к продолжению обучения в различных магистратурах СГУ.

www.sgu.ru