实用伊利诺伊理工大学 计算机 伊利诺伊大学计算机专业样例

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伊利诺伊理工大学 计算机 伊利诺伊大学计算机专业篇1

授课教师：michael choi博士，伊利诺伊理工大学计算机科学硕士和博士学位，自1998年起在校任教，并与2008年起任诺基亚首席工程师兼实验室高级经理。具有丰富的软件和工程研发，项目管理和项目交付经验。专业领域包括网络管理系统、下一代ip网络、语音和数据集成网络等。

课程目标：本课程是数据结构入门课程，包括各类数据结构和面向对象的编程技术。学生将使用课堂上学习的数据结构和编程方法来构建复杂的项目。

课程内容：数据结构概论，面向对象编程技术，软件工程概论，类，对象和应用，抽象数据类型，动态内存，单链表和双链表，堆栈，big-o，字符串，数组，链表，继承，递归，二叉搜索树，排序，映射，图，散列，软件项目管理策略，软件项目模型，算法与实际软件技巧。

授课教师：virgil bistriceanu ，伊利诺伊理工大学计算机博士学位，在iit承担教职的同时创办了一家it咨询公司，专业领域包括信息安全，敏捷软件开发，软件测试，计算机体系结构。曾获伊利诺伊州技术协会聚光灯奖。

课程目标：本课程介绍了计算机系统的内部体系结构，包括微型，小型和大型计算机体系结构。着重于计算机硬件，指令集以及该计算机上高级语言的实现之间的关系。在系统编程方面，该课程教授了复杂的多层软件系统的组件，包括设备驱动程序，系统软件，应用程序界面和用户界面。

课程内容：计算机体系结构，性能表现衡量方法，指令集设计，寻址模式，存储器层次结构，缓存，流水线技术，高级c语言编程，流程抽象，流程管理，动态内存分配和垃圾收集，系统级i/o和基本ipc。

授课教师：gady agam博士，伊利诺伊理工副教授，计算机视觉和机器学习领域专家。

课程目标：讲解数据挖掘的基本概念、数学基础和应用算法，让学生通过实际的编程实践来掌握数据挖掘的各项应用。

课程内容：数据处理和可视化、决策树、各种分类算法、关联关系算法、聚类算法、异常检测、互联网数据挖掘。

授课教师：ola tannous博士，麻省大学博士，研究方向包括数据库系统的可靠性研究等。

课程目标：学会如何针对实际需求建立关系数据模型，分析设计异常，建立实体联系图，分析数据之间的关系，分析和设计范式等，可以用sql语言解决数据库事务，有能力设计并实现一个基本的具备常见用户功能的数据库项目。

课程内容：关系数据库模型、关系查询语言、sql语言学习、实体-联系（er）模型、数据库设计原理和范式、事务处理、并行数据库。