Apa yang dimaksud dengan sistem transportasi cerdas? Kursus: 2014–^2019 50 Ikhtisar Kursus Kursus KI141308: Pemrograman Berorientasi Objek Jam kredit: 3 jam semester Jam kredit: 3 mahasiswa PhD.

Apa de tesis/disertasi kursusnya? Pada mata kuliah ini mahasiswa belajar memodelkan masalah pemrograman dengan menggunakan konsep pemrograman berbasis objek. Konsep pemrograman berorientasi objek yang diajarkan meliputi konsep kelas, pewarisan, overriding, kelebihan beban, polimorfisme, kelas abstrak, dan antarmuka. mahasiswa juga belajar tentang siklus hidup objek dalam memori komputer. Studi pascasarjana.

Selain itu, mahasiswa harus dapat menggunakan perpustakaan standar dalam bahasa pemrograman objek (koleksi, iterator, GUI). Dengan cara ini, mahasiswa pada akhirnya dapat membuat program yang andal. Hasil pembelajaran produk yang didukung 1.1.2 Kemampuan mengidentifikasi, menganalisis dan memecahkan masalah setelah menyelesaikan kursus.

Seperti di bidang teknologi informasi dan komunikasi, ini adalah sistem dan organisasi. 1.1.3 Kemampuan menggunakan dan menerapkan konsep teoritis dan empiris untuk memecahkan permasalahan di bidang teknologi informasi dan komunikasi. 2.1.1 Menguasai konsep dan teori dasar di bidang ilmu komputer. Hasil Pembelajaran Mata Kuliah • Mahasiswa memahami perbedaan konsep pemrograman objek dan konsep pemrograman prosedural. • mahasiswa memahami konsep pemrograman berbasis objek, yaitu definisi kelas dan diagram kelas. Studi pascasarjana.

• Bagaimana mahasiswa menggunakan metode berorientasi objek untuk memecahkan masalah? • mahasiswa dapat memahami konsep subkelas, pewarisan, overriding, kelebihan beban, polimorfisme, kelas abstrak dan antarmuka. • Mahasiswa memahami konsep siklus hidup objek (object life cycle dan pengelolaan sumber daya). Studi pascasarjana.

Metode • Mahasiswa mampu menggunakan koleksi, iterator, dan perpustakaan standar dalam bahasa pemrograman objek. • Mahasiswa mampu membuat aplikasi multithread berorientasi objek dan berbasis GUI. • Mahasiswa mampu membuat program yang handal. Terutama mencakup konsep dan isu pemrograman prosedural (terstruktur). Proyek ITS: mahasiswa PhD 2014-2019.

Bagaimana 51 Apa konsep kelas (bidang, metode, konstruktor) dan objek (keadaan, perilaku)? Dimodelkan dalam diagram kelas. Warisan, penggantian, subkelas. Pengiriman dinamis: definisi panggilan metode. Polimorfisme, naik turunnya sekolah pascasarjana.

Apa itu kelas abstrak dan antarmuka? Konsep siklus hidup objek: konstruktor, destruktor, finalizer, manajemen memori (heap dan stack, pengumpulan sampah). Perpustakaan untuk bahasa pemrograman objek: koleksi, iterator, multithreading, GUI. Penanganan pengecualian. Prasyarat KI141301 – Pemrograman Dasar, nilai kelulusan minimum.

Apa itu KI141307 – Struktur data dengan nilai minimum Referensi utama Deitel, P., & Deitel, (2011). Cara memprogram dalam C++ (edisi ke-8). Sekolah Pascasarjana Prentice Hall.

Bagaimana melakukannya Lippman, SB, Lajoie, J. & Moo, (2012). Pengantar C++ (edisi ke-5). Lulusan Addison Wesley.

Apa yang dimaksud dengan literatur pendukung? McConnell, S. (2004). Kode Lengkap: Panduan Praktis Membangun Perangkat Lunak, Edisi Kedua (Edisi ke-2nd). Microsoft Pers. Gamma, E., Helm, R., Johnson, R., & Vlissides, J. (1994). Pola Desain: Elemen Perangkat Lunak Berorientasi Objek yang Dapat Digunakan Kembali (Edisi ke-1st). Studi pascasarjana.

Bagaimana Addison Wesley menjadi seorang profesional. Ikhtisar Kursus Kursus KI141308: Pemrograman Berorientasi Objek Jam: 3 Semester: 3 De tesis/disertasi Kursus Pascasarjana.

Bagaimana Dalam mata kuliah ini, mahasiswa belajar bagaimana menggunakan konsep berorientasi objek untuk memodelkan masalah pemrograman. Konsep pemrograman berorientasi objek mencakup konsep-konsep seperti kelas, pewarisan, penimpaan, kelebihan beban, polimorfisme, antarmuka kelas abstrak, dan siklus hidup objek dalam memori komputer. Dalam kursus ini, mahasiswa diperkenalkan dengan perpustakaan standar bahasa berorientasi objek (koleksi, iterator, GUI) dan didorong untuk membuat program yang andal. Hasil belajar yang diharapkan 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori ilmu komputer Mata kuliah S3 ITS: mahasiswa S3 tahun 2014-2019.

52 1.1.2 Apakah permasalahan TI dapat diidentifikasi, dianalisis, dan diselesaikan secara sistematis? 1.1.3 Konsep teoritis dan hasil empiris dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di bidang IT. Tujuan Mata Kuliah: Mahasiswa memahami perbedaan pemrograman berorientasi objek dan berorientasi objek serta memperoleh pengetahuan di bidang pemrograman.

Ya, ya, pemrograman. Mahasiswa memahami dan mampu mengimplementasikan konsep kelas, pewarisan, overriding, kelebihan beban, kelas abstrak, antarmuka, koleksi, thread, iterator, perpustakaan, dan GUI. Konsep dan permasalahan dalam perencanaan tematik. Konsep kelas (bidang, metode, konstruktor) dan objek (keadaan dan perilaku). Mahasiswa PhD dalam pemodelan diagram kelas.

Apa yang dimaksud dengan pewarisan, penggantian, dan subkelas? Pengiriman dinamis: definisi panggilan metode. Polimorfisme, upcasting, dan downcasting. Siklus hidup kelas abstrak dan objek antarmuka: konstruktor, destruktor, finalizer, manajemen memori (heap dan stack, pengumpulan sampah). Pustaka standar untuk bahasa pemrograman berorientasi objek: koleksi, iterator, derajat.

Bagaimana mengimplementasikan multi-threading dan GUI (Graphical User Interface). Penanganan pengecualian. Prasyarat KI141307 – Struktur Data Referensi Kandidat Utama Deitel, P. dan Deitel, Ph.D.

Apa-apaan ini (2011). Cara memprogram dalam C++ (edisi ke-8). Aula Prentice. Lippman, SB, Lajoie, J. dan Moo, Ph.D.

Apa-apaan ini (2012). Pengantar C++ (edisi ke-5). Pakar Addison-Wesley. Referensi Pendukung McConnell, S. (2004). Studi pascasarjana.

Cara Menyelesaikan Kode: Panduan Praktis Membangun Perangkat Lunak, Edisi Kedua. Microsoft Pers. Gamma, E., Helm, R., Johnson, R., & Vlissides, J. (1994). Pola Desain: Elemen Perangkat Lunak Berorientasi Objek yang Dapat Digunakan Kembali (Edisi ke-1st). Lulusan Addison Wesley.

Apa silabus mata kuliah KI141309: Perancangan dan Analisis Algoritma 1 SKS: 3 SKS Semester: 3 De tesis/disertasi Mata Kuliah Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari perancangan dan analisis algoritma dalam pemrograman. Studi pascasarjana.

Konsep desain dan algoritmik yang dibahas meliputi kompleksitas algoritmik komputasi dalam representasi asimtotik, kebenaran analisis invariansi loop menggunakan algoritma iteratif (langsung), dan algoritma bagi-dan-taklukkan. mahasiswa juga harus mampu menjelaskan strategi dan menganalisis desain dan implementasi algoritma rekursif dan non-rekursif untuk menyelesaikan masalah pemrograman dunia nyata. Hasil pembelajaran produk mendukung mahasiswa pascasarjana.

Caranya 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan hasil belajar teoritis pada bidang ilmu komputer. • mahasiswa dapat menjelaskan peranan algoritma dalam ilmu komputer. • mahasiswa dapat menggunakan notasi asimtotik untuk menggambarkan kompleksitas algoritma (Big-Oh, Theta, Small-Oh). • mahasiswa dapat menganalisis kebenaran menggunakan loop invarian dalam algoritma langsung/iteratif dan bagi-dan-taklukkan. • mahasiswa akan mampu menjelaskan strategi dan analisis untuk merancang dan mengimplementasikan algoritma rekursif dan non-rekursif untuk memecahkan masalah lulusan dunia nyata.

BAGAIMANA APA ITU OKOK Pembahasan • Pengertian algoritma, dasar-dasar pemecahan masalah algoritmik, jenis-jenis pokok masalah, gambaran struktur data • Notasi asimtotik, notasi standar, fungsi universal • Analisis algoritma rekursif dan non-rekursif (Master Teorema) Struktur Analisis Data Pascasarjana Persyaratan pascasarjana Sains.

Apa yang dimaksud dengan bibliografi primer? Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein, “Pengantar Algoritma, Edisi Ketiga”, MIT Press, Bibliografi Dukungan Pascasarjana 2009.

Seperti Levitin, Anany, “Pengantar Desain dan Analisis Algoritma Edisi ke-3”, Addison-Wesley, 2012 Ikhtisar Mata Kuliah Mata Kuliah KI141309: Desain dan Analisis Algoritma I Jam Kredit: 3 Semester: 3 De tesis/disertasi Mata Kuliah Pascasarjana.

Bagaimana Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari desain dan analisis algoritma dalam pemrograman. Konsep yang dibahas meliputi kompleksitas simbolik asimtotik dari algoritma komputasi, invariansi loop kebenaran menggunakan algoritma berulang, dan analisis algoritma membagi-dan-menaklukkan. Selain itu, mahasiswa harus mampu menjelaskan strategi dan desain algoritma serta mengimplementasikannya untuk memecahkan masalah pemrograman. Hasil Pembelajaran yang Diharapkan 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori tujuan mata kuliah pascasarjana ilmu komputer.

Bagaimana mahasiswa memahami dan menganalisis kinerja algoritma serta merancang dan mengimplementasikan algoritma iteratif, rekursif, dan membagi-dan-menaklukkan? Mata Kuliah ITS : 2014-2019 54 Topik : Pengertian Algoritma, Dasar-Dasar Pemecahan Masalah Algoritma, Pengertian Pokok Masalah, Verifikasi Struktur Data, Notasi Asimtotik, Dasar-Dasar Notasi dan Fungsi Universal PhD

Apa yang dimaksud dengan analisis algoritma rekursif dan non-rekursif (teorema utama)? Prasyarat KI141307 – Struktur Data Referensi Utama Thomas Cormen, mahasiswa Charles PhD.

Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein, “Pengantar Algoritma, Edisi Ketiga”, MIT Press, Referensi Pendukung 2009 Levitin, Anany, “Pengantar Desain dan Analisis Algoritma, Edisi Ketiga”, Addison-Wesley, Garis Besar Kursus 2012 KI141310: Probabilitas dan Statistik Pascasarjana.

SKS Suka : 3 SKS Semester : 3 De tesis/disertasi Mata Kuliah Pada mata kuliah ini mahasiswa akan belajar memahami ruang sampel, ruang kejadian, aksioma peluang dan peluang komputasi, peluang bersyarat, teorema Bayes, peluang diskrit dan kontinu, ekspektasi, distribusi sampling, estimasi, pengujian hipotesis, analisis varian dan analisis komponen utama. Produk penunjang hasil belajar 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori ilmu komputer.

3.1.2 Cara menguasai teori aplikasi komputer dan keterampilan aplikasi. Capaian Pembelajaran Mata Kuliah Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar statistika yang berkaitan dengan analisis data. mahasiswa dapat memodelkan probabilitas kejadian melalui percobaan acak. mahasiswa dapat memodelkan percobaan acak dengan menggunakan metode teorema Bayes. mahasiswa dapat memodelkan percobaan acak dengan menggunakan metode variabel acak. Studi pascasarjana.

Bagaimana cara menghitung probabilitas variabel acak diskrit dan kontinu dengan distribusi spesifik yang berbeda? mahasiswa dapat menjelaskan konsep ekspektasi, varians, kovarians, dan korelasi. mahasiswa mampu menjelaskan konsep metode antara distribusi probabilitas dan teorema Chebyshev. mahasiswa menguasai metode parametrik populasi dengan menggunakan sampel. Mahasiswa dapat menghitung perkiraan parameter populasi dan mengikuti mata kuliah ITS “Lulusan 2014-2019”.

Mengapa ada 55 kesimpulan? A. Mahasiswa mampu melakukan uji hipotesis dan menarik kesimpulan berdasarkan parameter populasi. k. Mahasiswa dapat mengkonstruksi model ANOVA berdasarkan data multiatribut dalam skala nominal/rasio. mahasiswa Lake dapat menerapkan desain ortogonal untuk menganalisis pengaruh berbagai faktor. beras. Mahasiswa dapat membangun model PCA untuk mereduksi dimensi data mahasiswa pascasarjana.

How Is OKOK mencakup ruang sampel, ruang peristiwa, aksioma probabilitas dan probabilitas komputasi, probabilitas bersyarat, teorema Bayes, variabel acak, probabilitas diskrit dan kontinu, ekspektasi, distribusi sampling, estimasi, pengujian hipotesis, analisis varians, dan analisis komponen utama. Buku referensi diperlukan untuk bagian utama Matematika dan bagian Matematika terpisah dari Ilmu Komputer. Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, “Probabilitas dan Statistik untuk Insinyur dan Mahasiswa Pascasarjana.”

Bagaimana Menjadi Ilmuwan, Edisi ke-9, Prentice-^Hall Inc., 20 Michael Baron, “Probabilitas dan Statistik untuk Ilmuwan Komputer,” Chapman & Hall, 200 Bibliografi Pendamping Sheldon Ross, “Kursus Pertama dalam Probabilitas,” Prentice Hall , Volume 9 Edisi 201 Ikhtisar Mata Kuliah Mata Kuliah KI141310: Probabilitas dan Statistik Lulusan.

Cara transfer SKS : 3 Semester : 3 De tesis/disertasi Mata Kuliah Pada mata kuliah ini mahasiswa akan mempelajari tentang ruang sampel, ruang kejadian, aksioma peluang dan rumus peluang, peluang bersyarat, teori Bayesian, peubah acak, peluang diskrit dan kontinu, ekspektasi, distribusi sampling, estimasi, pengujian hipotesis, analisis varian dan analisis komponen utama. Hasil belajar yang diharapkan 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori ilmu komputer.

Metode 1.1.2 Kemampuan untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan menyelesaikan masalah TI secara sistematis. 1.1.3 Kemampuan menerapkan konsep teoritis dan hasil empiris untuk menyelesaikan permasalahan TI. Tujuan Mata Kuliah : Mahasiswa memahami konsep statistika dan probabilitas. Mahasiswa memahami dan mampu mengimplementasikan teorema Bayes, variabel acak, dan studi pascasarjana diskrit.

Apa yang dimaksud dengan sistem transportasi cerdas? Mata kuliah: 2014-^2019 56, dilanjutkan dengan probabilitas, ekspektasi, distribusi sampling, estimasi, pengujian hipotesis, analisis varians, dan analisis komponen utama. Topik: Ruang sampel, ruang kejadian, aksioma probabilitas dan rumus probabilitas, probabilitas bersyarat, teori Bayesian, variabel acak, probabilitas diskrit dan kontinu, ekspektasi, distribusi sampling, estimasi, pengujian hipotesis, analisis varians dan analisis komponen utama. Itu pasti terjadi.

Apa itu kalkulus? Chapman & Hall, 200 Sumber Daya untuk Mendukung Mahasiswa Pascasarjana.

Sheldon Ross, “Kursus Pertama dalam Probabilitas,” Prentice Hall, Edisi ke-9, 201 Ikhtisar Kursus Kursus KI141311: Sistem Basis Data Jam Kredit: 4 Jam Kredit Semester: 3 De tesis/disertasi Kursus Pascasarjana.

Metode: Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari bagaimana memodelkan data dan informasi dalam bentuk diagram konseptual dan fisik serta menerapkannya pada database di DBMS dengan menggunakan DDL. Mahasiswa juga mempelajari konsep aljabar relasional dan DML serta penerapannya dalam pengelolaan data dan informasi pada database. mahasiswa juga belajar membuat aplikasi database untuk memanipulasi data dalam database. Perkuliahan dan praktik dilaksanakan secara individu atau kelompok kecil di ruang kelas dan laboratorium. Studi kasus yang digunakan dalam perkuliahan adalah studi hasil belajar mahasiswa pascasarjana pada produk pendukung.

1.1.1 Anda memiliki kemampuan penerapan ilmu pengetahuan dan teknologi di bidang teknologi informasi dan komunikasi. 1.1.2 Kemampuan mengidentifikasi, menganalisis, dan memecahkan permasalahan di bidang teknologi informasi dan komunikasi secara sistematis dan terorganisir. 1.1.3 Memiliki kemampuan menerapkan dan memecahkan permasalahan di bidang penerapan teknologi informasi dan komunikasi. Konsep teoritis dan empiris untuk memecahkan masalah di bidang teknologi informasi dan komunikasi. 2.1.1 Menguasai konsep dan teori dasar di bidang ilmu komputer. 2.1.3 Menguasai konsep dan keterampilan penerapan rekayasa perangkat lunak. 2.2.2 Kemampuan memecahkan masalah informasi dan mendapatkan keahlian di bidang rekayasa perangkat lunak. Masalah teknologi komunikasi.

Apa itu Mata Kuliah ITS: 2014-^2019 57 3.2.1 Alternatif solusi dapat diberikan. 3.2.2 Memiliki sikap kepemimpinan. 3.2.3 Mengembangkan solusi alternatif secara kreatif. 3.2.4 Keterampilan komunikasi lisan dan tulisan mahasiswa S3.

3.3.1 Apakah Anda bertanggung jawab atas pekerjaan Anda? 3.3.2 Apakah Anda bertanggung jawab untuk mencapai hasil kerja organisasi? 4.4.1 Apakah Anda memiliki kemampuan bekerja dalam tim? Capaian Pembelajaran Mata Kuliah: Mahasiswa mampu menyajikan data dan informasi dalam bentuk diagram konseptual dan diagram model fisik, serta mampu bekerja secara individu maupun tim dengan database dalam DBMS. Mahasiswa mampu menerapkan konsep-konsep dari aljabar relasional, DDL, dan DML untuk mengelola data dan informasi pada database universitas.

Bagaimana mahasiswa membuat aplikasi database untuk memanipulasi data dalam database. Diskusikan konsep dasar manajemen informasi: perbedaan antara data, informasi, dan pengetahuan; manfaat data dan informasi dalam mendukung kebutuhan manusia; mendemonstrasikan penggunaan data dan informasi oleh organisasi; mengidentifikasi masalah penggunaan data saat ini dalam organisasi; mengevaluasi penggunaan organisasi kecil dan menengah. situasi aplikasi berukuran untuk memenuhi kebutuhan pengguna sebenarnya. Studi pascasarjana.

Apa itu sistem basis data? Perbedaan antara pendekatan basis data dan pendekatan pemrograman file data tradisional; pengembangan dan metode sistem basis data; tujuan dasar, fungsi, model, komponen aplikasi dan dampak sosial dari sistem basis data; mendefinisikan fungsi utama DBMS dan menjelaskan peran peran ini dalam sistem database. Permainan bermain peran; konsep independensi data dan pentingnya data dalam sistem basis data; menggunakan bahasa kueri deklaratif untuk memperoleh informasi dari basis data; Pemodelan Data: kategori model data berdasarkan tipe konseptual yang digunakan untuk menggambarkan struktur basis data ( Model Data Konseptual, model data fisik dan model data representatif), penggunaan konsep pemodelan dan notasi pemodelan (ERD, UML); model data relasional, prinsip dasar model data relasional, konsep pemodelan dan pertimbangan model data relasional; model OO Kunci konsep seperti identitas, tipe konstruktor, pewarisan, polimorfisme, dan pembuatan versi; perbedaan antara model data relasional dan semi-terstruktur (DTD, skema XML). Studi pascasarjana.

Apa yang dimaksud dengan database relasional: skema relasional dari model konseptual yang dibangun menggunakan model ER; desain database relasional; konsep batasan integritas dan batasan integritas referensial; operasi aljabar relasional (penyatuan, perpotongan, perbedaan, Cartesian dalam teori himpunan matematika) dan kegunaannya operasi aljabar relasional database (pilih), mata kuliah ITS: 58 mahasiswa S3 tahun 2014 hingga 2019.

Apa arti elemen, tautan, dan partisi); kueri dalam aljabar relasional dan analisis relasi tupel; ketergantungan fungsional antara dua atau lebih atribut sebagai subset relasi, dekomposisi pola; dekomposisi gabungan lossless dan dependensi atribut tersimpan Relasi, kunci kandidat, kunci super, dan penutupan dari sekumpulan atribut, bentuk normal (1NF, 2NF, 3NF, BCNF), dependensi multi-nilai (4NF), dependensi majemuk (PJNF, 5NF), Ph.D.

Apa itu representasionalisme? Bahasa Kueri: Bahasa Basis Data, SQL (DDL dan DML untuk mendefinisikan struktur data, kueri, pembaruan, batasan, integritas); QBE dan lingkungan generasi keempat, kueri bersarang, dan mengatur perbandingan. Fungsi EXISTS dan NOT EXISTS, fungsi set eksplisit dan NULL, fungsi penggantian nama, fungsi agregasi dan pengelompokan, perbandingan substring, operator aritmatika dan pengurutan, VIEW dalam aplikasi database SQL.

Apa saja persyaratannya? Bibliografi Utama: Ramakrishnan, Raghu, Gehrke, Johannes. 200 Sistem Manajemen Basis Data, edisi ke-3. Studi pascasarjana.

Howe New York: The McGraw-Hill Companies, Inc Howe, David;Analisis Data untuk Desain Basis Data, Edisi ke-3, Butterworth-Heineman, 2001 Ikhtisar KursusKursus KI141311: Sistem Basis Data Kredit: 4 kredit pascasarjana.

Bagaimana semesternya: 3 De tesis/disertasi Mata Kuliah Pada mata kuliah ini mahasiswa akan mempelajari cara memodelkan data dan informasi dalam bentuk diagram dan peta konsep fisik serta menerapkannya pada database di DBMS dengan menggunakan DDL. Mahasiswa juga mempelajari konsep aljabar relasional dan bahasa manipulasi data (DML) serta penerapannya dalam pengelolaan data dan informasi pada database. mahasiswa juga belajar membuat aplikasi database untuk memanipulasi data dalam database. Konsep dan praktik dikembangkan secara individu dan dalam kelompok kecil di ruang kelas dan laboratorium. Studi pascasarjana.

Seberapa realistiskah studi kasus di kelas? Hasil belajar yang diharapkan 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori ilmu komputer. 1.1.2 Mampu mengidentifikasi, menganalisis dan memecahkan permasalahan di bidang TI secara sistematis. 1.1.3 Dapat mengaplikasikan dan menerapkan ilmu teoritis untuk memecahkan permasalahan konseptual dan empiris di bidang Departemen Doktor IT.

Suka Ya 2.1.3 Menguasai konsep dan implementasi pengembangan perangkat lunak. 2.2.2 Rekayasa perangkat lunak dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan TI. Mata kuliah ITS: 2014-^2019 59 3.1.1 Mampu menganalisis kebutuhan sumber daya dan menyelesaikan permasalahan TI. 3.2 Kemampuan memberikan alternatif melalui kepemimpinan dan kreativitas. Mahasiswa PhD di bidang solusi energi dan komunikasi.

Skill As 3.3 Bertanggung jawab atas tugas sendiri yang berkaitan dengan indikator kinerja utama organisasi. Tujuan kursus. mahasiswa dapat memodelkan data dan informasi dalam bentuk diagram konseptual dan fisik. Menurut model ini, mahasiswa dapat membuat database relasional di DBMS dan mengimplementasikan DDL, DML, dan kueri pascasarjana.

Apa konsep dasar manajemen informasi: Perbedaan antara data, informasi dan pengetahuan; Menggunakan data dan informasi untuk memenuhi kebutuhan manusia; Mendemonstrasikan penggunaan data dan informasi oleh organisasi; Mengidentifikasi masalah dengan penggunaan data yang berkelanjutan dalam organisasi; Penilaian UKM – — Apakah cakupan aplikasi memenuhi kebutuhan aktual pengguna. Sistem Basis Data: Membedakan fungsionalitas pendekatan basis data dari pendekatan pemrograman file data tradisional; mengembangkan pendekatan basis data dan sistem; penggunaan dasar, model fungsional, komponen aplikasi, dan dampak sosial dari sistem basis data; mengidentifikasi fungsi utama DBMS dan menjelaskan perannya dalam sistem basis data; Konsep kemandirian dan pentingnya data dalam sistem basis data; Penggunaan bahasa kueri deklaratif untuk memperoleh informasi dari basis data; Pemodelan data: Menyediakan kategori berdasarkan tipe model data konseptual untuk menggambarkan struktur basis data (model data konseptual, model data fisik ). Model data dan model representasi data), penggunaan konsep pemodelan dan notasi pemodelan (ERD, UML); model data relasional, prinsip dasar model data relasional, konsep pemodelan dan representasi model data relasional; aspek terpenting dari model OO Konsep seperti identitas, konstruktor tipe, pewarisan, polimorfisme, dan pembuatan versi; perbedaan antara model data relasional dan semi-terstruktur (DTD, skema XML). Basis Data Relasional: Gunakan skema relasional dalam model konseptual yang dibuat oleh mahasiswa pascasarjana.

Berapa nomor modelnya? Desain basis data relasional; konsep batasan integritas dan batasan integritas referensial; operasi aljabar relasional dalam teori himpunan matematika (penyatuan, perpotongan, selisih, dan perkalian kartesius) dan operasi aljabar relasional dalam basis data (seleksi, batasan, proyeksi, gabungan). ). dan departemen); kueri dalam aljabar relasional tupel dan kalkulus relasional; ketergantungan fungsional antara dua atau lebih atribut, seperti relasi subset, dekomposisi skema; dekomposisi lossless dan pelestarian ketergantungan atribut, kunci kandidat, kunci, dan kumpulan atribut. Penutupan super, bentuk normal (1NF, 2NF, 3NF, BCNF), ketergantungan multi-nilai (4NF), ketergantungan gabungan (PJNF, 5NF), bahasa kueri representasi teoretis: bahasa basis data, SQL (untuk struktur data, kueri, pembaruan, DDL dan batasan yang ditentukan DML, integritas); QBE dan lingkungan generasi keempat, kueri bersarang, dan perbandingan set. Studi pascasarjana.

Apa yang ADA dan TIDAK ADA? teknologi.

Referensi utama: Ramakrishnan, Raghu, Gehrke, Johannes. 200 Sistem Manajemen Basis Data, edisi ke-3. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.Howe, David;Analisis Data untuk Desain Basis Data, Edisi ke-3, Butterworth-Heineman, Silabus Kursus Pascasarjana 2001.

Bagaimana Apa Mata Kuliah KI141312: Sistem Operasi SKS: 4 SKS Semester: 3 Mata Kuliah Pengantar Mata kuliah ini memperkenalkan konsep dasar sistem operasi dan algoritma untuk penggantian halaman, paging, segmentasi, penjadwalan proses, dan interkoneksi perangkat lunak dan perangkat keras IO. Studi pascasarjana.

Hasil pembelajaran apa yang dapat dicapai dengan menggunakan produk yang didukung? 1.1.3 Anda dapat menggunakan dan menerapkan konsep teoritis dan empiris untuk memecahkan masalah teknis. 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan mata kuliah teori di bidang ilmu komputer. Hasil Pembelajaran • Mahasiswa mampu memahami dan memahami dasar-dasar sistem operasi yang diterapkan. Sebuah konsep yang bertindak sebagai jembatan antara perangkat keras dan perangkat lunak. • mahasiswa akan dapat memahami siklus hidup sistem operasi dan proses sekolah pascasarjana.

Bagaimana cara mereka mengaktifkan komunikasi antar proses dalam sistem operasi? • Mahasiswa dapat memahami dan menerapkan mekanisme sinkronisasi multi-proses dan multi-thread. • Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan konsep manajemen memori, berbagai algoritma penggantian halaman, mekanisme paging dan segmentasi. Mahasiswa mampu memahami dan menerapkan berbagai algoritma perencanaan proses. • Mahasiswa dapat memahami hubungan antara perangkat keras I/O dan perangkat lunak I/O. • Mahasiswa mampu memahami dan menggunakan sistem dokumentasi pascasarjana.

• Bagaimana mahasiswa mempelajari jenis serangan dan mekanisme keamanan sistem operasi? Pembahasan Utama • Konsep dasar sistem operasi, siklus hidup proses dalam sistem operasi, dan komunikasi antar proses dalam sistem operasi. • Mekanisme sinkronisasi multi-proses dan multi-thread. • Manajemen memori, algoritma penggantian halaman, mekanisme paging dan segmentasi Mata kuliah ITS: Mahasiswa Magister 2014-2019.

Apa itu 61?

Apa itu -^ Catatan penting tentang literatur pendukung -^ Ikhtisar program pascasarjana.

Mata Kuliah KI141312: Sistem Operasi SKS: 4 Semester: 3 De tesis/disertasi Mata Kuliah Dalam ilmu komputer dan aplikasinya, sistem operasi memainkan peran penting dalam mengelola sumber daya komputasi dasar seperti I/O dan periferal, memori, dan prosesor. Mata kuliah ini membahas tentang desain dan prinsip sistem operasi yang digunakan oleh lulusan ilmu komputer untuk mengelola sumber daya komputer.

Apa hasil pembelajaran yang diharapkan? 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori ilmu komputer. 1.1.3 Mampu menggunakan dan menerapkan konsep teoritis dan bukti empiris untuk menyelesaikan permasalahan di bidang TI. Tujuan kursus. Mahasiswa memahami dan dapat menjelaskan konsep dasar dan sistem teori konsep operasional ilmu komputer. Studi pascasarjana.

Bagaimana mahasiswa dapat mengimplementasikan komunikasi antar-proses, mencapai sinkronisasi multi-proses dan multi-thread, dan mengimplementasikan penjadwalan proses, operasi I/O, sistem file, dll. Topiknya meliputi konsep dasar sistem operasi, siklus hidup proses, dan komunikasi antar proses. Mahasiswa doktoral, meneliti mekanisme sinkronisasi multi-proses dan manajemen memori multi-thread, penggantian halaman, algoritma paging dan segmentasi.

Apa itu perencanaan proses dan algoritma? Hubungan dan koneksi antara perangkat keras I/O dan perangkat lunak I/O. Kemungkinan jenis serangan terhadap sistem operasi dan langkah-langkah keamanannya. Persyaratan: Lulusan dengan rekomendasi yang berarti.

William Stallings, Sistem Operasi: Struktur Internal dan Prinsip Desain, Precice Hall. Referensi pendukung mata kuliah ITS: 2014-2019 62 Andrew S. Tanenbaum, Sistem Operasi Modern, Mahasiswa Pascasarjana Prentice Hall.

KI141313 Garis Besar Mata Kuliah Signifikansi: Teori Graf SKS: 3 SKS Semester: 3 Uraian Mata Kuliah Pada mata kuliah ini mahasiswa mempelajari konsep graf, merepresentasikan graf dalam struktur data, memodelkan dan menyelesaikan beberapa kasus optimasi dalam kehidupan sehari-hari. Bentuknya sebagai berikut: Skema diagram. Studi pascasarjana.

Gunakan teori grafik untuk menyelesaikan berbagai situasi optimasi, termasuk: penentuan jalur terpendek, pohon rentang minimum, penentuan jalur perjalanan minimum, perencanaan lalu lintas jaringan, alokasi personel, penyesuaian dan optimasi. Mendukung hasil pembelajaran produk. 2.1.1 Menguasai konsep dan teori dasar di bidang ilmu komputer. 3.2.3 Mengembangkan solusi alternatif secara kreatif. 3.2.4 Kemampuan berkomunikasi secara lisan dan tulisan. 3.3.1 Bertanggung jawab atas pekerjaan Anda sendiri.

Apa hasil pembelajaran dari kursus ini? Mahasiswa mampu mengimplementasikan representasi grafis (struktur data nonlinier) dengan menggunakan bahasa pemrograman (seperti C atau C++) baik secara statis (array) maupun dinamis (linked list dan STL). – Mahasiswa mampu menyelesaikan permasalahan sehari-hari yang dapat dimodelkan secara skematis dengan menggunakan mata kuliah pascasarjana.

Algoritma apa yang relevan dengan teori graf? Membahas konsep-konsep graf: graf dan graf sederhana, subgraf, derajat simpul, jalur dan koneksi, siklus, isomorfisme, pohon, graf berarah, garis singgung tepi dan titik singgung, pohon merentang, jenis-jenis graf berarah dan hubungannya, siklus dasar, Beberapa grafik khusus . Representasi grafis dari array, daftar, dan struktur STL (Standard Template Library) dalam bahasa pemrograman C/C++. Optimasi Grafik: Jalur Terpendek, Pohon Rentang Minimum, Masalah Tukang Pos Cina, Masalah Penjual Perjalanan dan Lulusan Perutean Kendaraan.

apa yang harus dilakukan? Ya, itulah masalahnya. Bidang: luas, bidang maksimum, jumlah perpotongan, grafik bipartit, bayangan bentuk, dan bilangan warna. Teori dan aplikasi pencocokan graf. Teori jaringan dan penerapannya pada grafik. Struktur data yang dibutuhkan oleh lulusan.

Apa itu Mata Kuliah ITS: 2014-^2019 63 Referensi Utama Diestel, R., Teori Graf, 2000, Springer-Verlag Vasudev C, Teori dan Aplikasi Graf, 2006, Pascasarjana New Era International Press.

Bagaimana literatur mendukung McHugh, JA, Algorithmic Graph Theory, 1990, Prentice-Hall Inc. Liotta, G., Tamassia, R., Tollis, I., Graph Algorithms and Applications 2, 2004, World Scientific Press. Ikhtisar Kursus Kursus KI141313: Teori Grafik Kredit: 3 mahasiswa PhD.

Bagaimana dengan semesternya: 3 De tesis/disertasi Mata Kuliah Pada mata kuliah ini, mahasiswa mempelajari konsep graf, struktur data untuk merepresentasikan graf, pemodelan, dan optimasi untuk menyelesaikan situasi graf tertentu. Beberapa kasus optimasi yang dapat diselesaikan dengan menggunakan teori graf antara lain penentuan jalur terpendek, pohon rentang minimum, penentuan jalur minimum, penjadwalan, masalah penugasan, adaptasi jaringan, dan proses optimasi. Hasil belajar yang diharapkan 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori ilmu komputer. 3.2.3 Jadilah kreatif dan tawarkan solusi alternatif. 3.2.4 Anda telah menguasai keterampilan komunikasi lisan dan tulisan. 3.3.1 Anda bertanggung jawab atas makalah akhir.

Apa tujuan pembelajarannya? mahasiswa dapat mengimplementasikan struktur grafik dalam bentuk array atau linked list dan mengimplementasikan algoritma berbasis grafik. Konsep graf tematik: graf dan graf sederhana, subgraf, derajat simpul, lintasan dan koneksi, gelanggang, isomorfisme, pohon, graf berarah, garis singgung dan garis singgung tepi, pohon merentang, jenis-jenis graf berarah dan hubungannya, gelanggang dasar, Beberapa gambar khusus. Representasi grafis dari array, daftar, dan struktur STL (Standard Template Library) dalam bahasa pemrograman C/C++. Grafik optimasi: jalur terpendek, pohon merentang minimum, masalah tukang pos Cina, masalah penjual keliling, masalah perencanaan rute lulusan.

Arti tampak atas : luas, tampak atas maksimum, bilangan perpotongan, graf bipartit, pewarnaan graf dan bilangan warna. Teori dan aplikasi pencocokan graf. Teori dan aplikasi jaringan grafik. KI141302 – Persyaratan Mata Kuliah “Matematika Diskrit” ITS : Lulusan Tahun 2014-2019.

64 Referensi utama Diestel, R., Teori Grafik, 2000, Springer-Verlag Vasudev C, Teori dan Aplikasi Grafik, 2006, Referensi Dukungan Penerbitan Internasional New Age McHugh, JA, Teori Grafik Algoritma, 1990, Prentice-Hall Inc. Graduate.

Contoh, Algoritma Grafik dan Penerapannya 2, 2004, World Science Press. Ikhtisar Mata Kuliah Mata Kuliah KI141314: Jaringan Komputer Jam Kredit: 4 Jam Kredit Semester: 4 De tesis/disertasi Mata Kuliah Pascasarjana.

Bagaimana mahasiswa belajar bagaimana berkomunikasi antar komputer? Cara mengirim data dari satu komputer ke komputer lain berdasarkan konsep lapisan OSI. Pendukung Produk Hasil Belajar 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori dalam bidang ilmu komputer. 2.2.3 Kemampuan menggunakan keterampilan komputer berbasis web untuk memecahkan masalah teknologi informasi dan komunikasi.

Bagaimana mahasiswa memahami konsep transmisi data melalui jaringan komputer dan penggunaan lapisan OSI? Selain itu, ia mampu mengimplementasikan aplikasi yang ada dan merancang jaringan komputer untuk memungkinkan layanan individu dan kolaborasi tim. Materi utama meliputi Pengantar Jaringan Komputer: Keunggulan Jaringan Komputer, Perangkat Keras Jaringan, Perangkat Lunak Jaringan, Perbandingan Model OSI dan TCP/IP, Sejarah Internet, dan Standardisasi Jaringan. Studi pascasarjana.

Apa itu Protokol Lapisan Aplikasi: HTTP, Email, FTP, P2P, Jenis Aplikasi Server. Protokol lapisan transport: layanan lapisan transport, elemen protokol lapisan transport, protokol transport sederhana, UDP, TCP. Protokol lapisan jaringan: Protokol Internet versi 4 (IPv4), subnet, perutean Protokol lapisan tautan data: Ethernet, ARP, WiFi, Bluetooth Manajemen jaringan: Dasar-dasar manajemen jaringan. Studi pascasarjana.

Apa itu transmisi data: unicast, siaran, multicast. Persyaratan Sistem Operasi Bibliografi Utama James Kurose dan Keith W. Mahasiswa Pascasarjana.

Bagaimana dengan Ross, Jaringan Komputer: Pendekatan Top-Down, Edisi ke-7, Addison Wesley, 201 Mata Kuliah ITS: 2014-^2019 65 Referensi Pendukung Andrew S. Tanenbaum, Newtorks Computers, Edisi ke-4, Prentice Hall, 2003 pascasarjana.

Apa de tesis/disertasi kursusnya? Mata Kuliah KI141314: Jaringan Komputer SKS: 4 Semester: 4 De tesis/disertasi Mata Kuliah Mahasiswa mempelajari komunikasi antar komputer berdasarkan konsep lapisan OSI dan memahami bagaimana data dikirim dari satu komputer ke komputer lainnya.

Apa hasil pembelajaran yang diharapkan? 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori ilmu komputer. 2.2.3 Kemampuan memanfaatkan komputasi yang berpusat pada jaringan untuk memecahkan masalah TI. Tujuan kursus. Mahasiswa memahami konsep transmisi data dalam jaringan komputer dan memahami aspek konseptual OSI. Selain itu, mahasiswa mampu merancang mata kuliah jaringan komputer tingkat lanjut.

Topik apa saja yang dibahas dalam Pengantar Jaringan Komputer: penggunaan jaringan komputer, perangkat keras jaringan komputer, perangkat lunak jaringan, perbandingan model OSI dan TCP/IP, sejarah Internet, dan standardisasi jaringan. Lapisan aplikasi: HTTP, email, FTP, P2P, aplikasi server Lapisan transport: Layanan lapisan transport, elemen dalam protokol lapisan transport, Protokol lapisan transport sederhana, UDP, TCP Lapisan jaringan: Protokol Internet versi 4 (IPv4), subnet Pisahkan dan teruskan data lapisan tautan: Ethernet, ARP, WiFi, Bluetooth, PhD

Apa itu Manajemen Jaringan Komputer: Dasar-dasar Manajemen Jaringan. Teknologi transmisi data: unicast, siaran, multicast. Prasyarat KI141312 – Referensi Sistem Operasi Utama Jamesgraduate.

How Do Kurose dan Keith W. Ross, Jaringan Komputer: Pendekatan Top-Down, Edisi ke-7, Addison Wesley, 201 Referensi Pendukung Andrew S. Tanenbaum, Jaringan Komputer, Edisi ke-4, Prentice Hall, 2003 Kursus: Tahun 2014 – Kelas Pascasarjana 2019 .

Apa itu 66 Ikhtisar Mata Kuliah Mata Kuliah KI141315: Kecerdasan Buatan SKS: 3 SKS Semester: 4 De tesis/disertasi mata kuliah pascasarjana.

Bagaimana Dalam mata kuliah ini, mahasiswa belajar tentang agen cerdas secara teoritis di kelas dan mempraktikkannya menggunakan tugas proyek. Agen cerdas menggunakan algoritma pencarian, algoritma berbasis pengetahuan, dan algoritma berbasis pembelajaran. Algoritma pencarian yang diteliti meliputi algoritma uninformed/informed search, pencarian heuristik, pencarian adversarial dan algoritma pencarian untuk masalah kepuasan kendala. Pada saat yang sama, algoritma berbasis pengetahuan mencakup studi pascasarjana seperti representasi dan penalaran, logika proposisional, logika orde pertama, dan penalaran dalam ketidakpastian.

Mata kuliah ini membahas tentang algoritma pembelajaran statistika dan cara melakukan pembelajaran berbasis algoritma. Selain teori, kuliah ini juga memberikan studi kasus berupa tugas proyek untuk agen dengan menggunakan algoritma pencarian, algoritma berbasis pengetahuan atau algoritma pembelajaran statistik. Tugas proyek dapat diselesaikan secara individu atau sebagai mahasiswa PhD.

Bagaimana mereka bekerja dalam kelompok kecil sehingga mahasiswa memperoleh pengalaman belajar dan berpikir kritis tentang penerapan agen cerdas? Mendukung hasil pembelajaran produk. 2.1.1 Menguasai konsep dan teori dasar di bidang ilmu komputer. 2.1.2 Menguasai teori dan penerapan keterampilan komputasi dan visualisasi cerdas. 3.2.3 Mengembangkan solusi alternatif secara kreatif. 3.3.1 Sebagai mahasiswa PhD, Anda harus bertanggung jawab terhadap diri sendiri.

4.4.1 Bagaimana kursus kolaboratif menghasilkan hasil pembelajaran, kompetensi • mahasiswa memahami konsep kecerdasan buatan dan agen cerdas, dan mengidentifikasi masalah yang dapat diselesaikan dengan agen cerdas. • mahasiswa akan dapat menggunakan pencarian, termasuk studi algoritma tingkat lanjut, untuk mende tesis/disertasikan, mengidentifikasi, merancang, dan mengimplementasikan agen cerdas.

Algoritma pencarian apa yang ada untuk pencarian bebas informasi, pencarian informasi, pencarian heuristik, pencarian permusuhan, dan masalah kepuasan kendala? • mahasiswa akan mampu menafsirkan, merancang, dan mengimplementasikan basis pengetahuan dengan merepresentasikannya sebagai proposisi atau logika tingkat pertama dan menggunakan analitik dan agen cerdas berbasis pengetahuan tingkat lanjut. dan sekumpulan algoritma mundur untuk melakukan proses inferensi. • mahasiswa akan mampu menafsirkan, merancang, dan menerapkan logika orde pertama menggunakan ontologi dan penalaran yang sesuai untuk mewakili aspek tindakan, ruang, waktu, dan peristiwa mental. • mahasiswa akan dapat menggunakan jaringan Bayesian dan penalaran probabilistik untuk menggambarkan, merancang, dan menerapkan agen cerdas untuk memecahkan masalah dalam ketidakpastian. Proyek ITS: mahasiswa PhD 2014-2019.

Program 67 • Mahasiswa mampu menjelaskan, merancang, dan mengimplementasikan agen cerdas menggunakan algoritma pembelajaran statistika. Meliputi konsep kecerdasan buatan, agen cerdas, algoritma pencarian (uninformed search, informed search, heuristic search, adversarial search, dan algoritma pencarian untuk masalah kepuasan kendala), representasi, dan penalaran (analisis, forward chaining, dan studi pascasarjana).

Apa itu backlink)? , Model Markov Tersembunyi, Maksimalisasi, Data Hilang, E-Step, M-Step, Sifat Campuran (Contoh) Persyaratan Desain dan Analisis Algoritma, Statistik dan Probabilitas Bibliografi Kunci • Russel & Norvig, Kecerdasan Buatan: Dukungan untuk Perpustakaan Pascasarjana Pendekatan modern.

Cara: • RO Duda, PEHart, DGStork, Pattern Classification, John Wiley & Sons, Inc., 2001 • Amit Konar, Computational Intelligence, Springer, 200 • Bishop, Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin, Springer Science, 2006.

Apa de tesis/disertasi kursusnya? Mata kuliah KI141315: Kecerdasan Buatan SKS: 3 Semester: 5 De tesis/disertasi Mata Kuliah Pada mata kuliah ini mahasiswa belajar tentang agen secara teoritis di kelas dan secara praktis melalui tugas-tugas proyek. Studi pascasarjana.

Bagaimana mengembangkan agen cerdas menggunakan algoritma pencarian, algoritma berbasis pengetahuan, dan algoritma berbasis pembelajaran. Algoritma pencarian mencakup algoritma pencarian tanpa informasi/informasi, pencarian heuristik, pencarian permusuhan, dan algoritma pencarian untuk masalah kepuasan kendala. Algoritme berbasis pengetahuan mencakup logika representasi dan inferensi, logika orde pertama, dan penalaran dalam ketidakpastian. “Algoritma berbasis pembelajaran” berhubungan dengan algoritma pembelajaran statistik. Selain teori kecerdasan buatan, mahasiswa akan menyelesaikan tugas proyek terkait agen menggunakan algoritma pencarian, algoritma berbasis pengetahuan, atau algoritma pembelajaran statistik. Tugas proyek dapat dilakukan secara individu atau sebagai tim. Studi pascasarjana.

Bagaimana memberikan pengalaman belajar dan keterampilan berpikir kritis kepada mahasiswa melalui aplikasi agen cerdas. Hasil belajar yang diharapkan 2.1.1 Menguasai konsep dasar dan teori ilmu komputer. Mata kuliah ITS : 2014-^2019 68 2.1.2 Menguasai teori dan implementasi komputasi cerdas dan mata kuliah pascasarjana.

Cara Memvisualisasikan 3.2.3 Jadilah kreatif dan temukan solusi alternatif yang berbeda. 3.3.1 Bertanggung jawab atas tugas Anda sendiri. 4.4.1 Memiliki keterampilan kerja sama tim. sasaran pembelajaran. Memahami konsep kecerdasan buatan serta mampu menggunakan dan mengimplementasikan algoritma dalam bidang kecerdasan buatan.

Kecerdasan buatan, agen cerdas, algoritma pencarian (pencarian bebas informasi, pencarian informasi, pencarian heuristik, pencarian permusuhan dan algoritma pencarian untuk masalah kepuasan kendala), representasi dan penalaran (parsing, rantai maju dan rantai mundur), logika proposisional dan logika Pemeringkatan, penalaran dalam ketidakpastian dan pembelajaran statistik (pembelajaran Bayesian, pendekatan maksimum a posteriori (MAP), estimasi kemungkinan maksimum, pembelajaran parameter, model Bayes naif, pembelajaran parameter, algoritma EM, kemungkinan log stokastik Fungsi acak, model Markov tersembunyi, maksimalisasi, data yang hilang , E-^-step, M-^-step, contoh atribut campuran) Prasyarat KI141310-^ Probabilitas dan Statistika KI141309-^ Desain dan Analisis Algoritma I Buku referensi Doktor Jurusan.

Russel & Norvig, Kecerdasan Buatan: Mengaktifkan Metode Modern Referensi RO Duda, PEHart, DGStork, Klasifikasi Pola, John Wiley & Sons, Inc., 2001 Amit Konar, Kecerdasan Komputasi, Springer, 200 mahasiswa PhD.

Bagaimana dengan Bishop, Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin, Springer Science, 2006 Ikhtisar Kursus Kursus KI141316: Manajemen Basis Data Jam Kredit: 3 Jam Kredit Semester: 4 Mahasiswa PhD.

Apa de tesis/disertasi kursusnya? Pada mata kuliah ini, mahasiswa belajar memodelkan sistem yang kompleks dalam lingkungan industri dengan menggunakan aturan bisnis yang diterapkan dalam studi kasus. Berdasarkan model yang dibuat sebelumnya, mahasiswa menerapkan pemrograman SQL dan melakukan manajemen database untuk kinerja yang optimal. Materi disajikan dalam bentuk perkuliahan dan proyek praktik kecil-kecilan dengan harapan mahasiswa memperoleh pengalaman dalam menangani dan memecahkan masalah-masalah umum ketika bekerja dengan data dalam jumlah besar. Selain itu, kuliah ini memberikan pengetahuan mendalam tentang database terdistribusi dan gudang data. Proyek ITS: mahasiswa PhD 2014-2019.

Bagaimana 69 produk ini didukung? Tujuan Pembelajaran 1.1.3 mahasiswa dapat menangani berbagai macam permasalahan data. 2.1.3 Basis data aktif dapat dimodelkan dengan aturan bisnis bawaan. 3.1.2 Basis data di berbagai bidang industri dapat dimodelkan. Hasil pembelajaran untuk program pascasarjana.

• Bagaimana mahasiswa dapat membuat model database dari berbagai sektor industri? • mahasiswa dapat memecahkan masalah big data. • Mahasiswa mampu memodelkan database aktif yang diintegrasikan ke dalam aturan bisnis. Fokusnya adalah pada pemodelan sistem yang kompleks: studi kasus spesifik di industri. Pemrograman SQL: Pemicu, Prosedur Tersimpan, Fungsi, Tampilan. Indeks: B+Tree, bitmap, hash, indeks berkerumun dan tidak berkerumun. Pengoptimalan basis data: desain yang dioptimalkan, penyesuaian manajemen. Studi pascasarjana.

Panduan: Apa itu Pemrosesan Transaksi SQL: Transaksi, Kesalahan dan Pemulihan, Konkurensi dan Kontrol. XML dalam basis data. Basis data terdistribusi. basis data. Basis data ini membutuhkan nilai akhir minimal C.