Skip to content

Решения университетских работ по различным дисциплинам

Notifications You must be signed in to change notification settings

Yan-Minotskiy/Labs

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Решения университетских работ

В разработке

Изучение принципов работы с Hadoop, разработка функционала Map, Reduce, взаимодействие с HDFS, разработка алгоритмов кросс-корелляции, обработка реляционных данных с применением Hive, Pig, разработка алгоритма HITS и анализ социальной активности на примере дампа twitter в том числе и с применением GraphFrames.

  • Время разработки: февраль-апрель 2022 (4 курс)
  • Технологии: Python, Hadoop, Bash, WebHDFS REST API, Hive, Pig, Spark
  • Время разработки: февраль-май 2022 (4 курс)
  • Технологии: Python (NumPy, SciPy, Scikit-Image), Jupyter Notebook, Google Colab
  • Время разработки: февраль-апрель 2022 (4 курс)
  • Технологии: Python, Jupyter Notebook, Google Colab

Изучение инструментов для сетевой экспертизы

Практика в написании программ на Python. Основы шифрования. Исследования уровня безопасности в Windows.

  • Время разработки: февраль-май 2022 (4 курс)
  • Технологии: Python

Завершённые проекты

Разработка приложения для аналза информации сетевого трафика.

Практика применения различных инструментов из сферы информационной безопасности (Fishing, SOC, Deception, WAF).

  • Время разработки: сентябрь 2021 - декабрь 2021 (4 курс)
  • Технологии: Linux Ubuntu, Docker, Gophish, Elasticsearch, Logstash, Kibana, honeyTrap, ModSecurity.

Обучение принципам коммутации, маршрутизации, проектирования сетей, использования DHCP, VLAN, RIP, OSPF, BGP, NAT, SSH, GRE, L2TP, IPsec, IKEv2, OpenVPN-L3 и L2, WireGuard, MPLS.

Применение основных методик проектирования и администрирования баз данных PostgreSQL.

Применение линейной регрессии, МГУА, метода опорных векторов, KNN-алгоритма, нейронных сетей), нечёткой логики, ассоциативных правил, алгоритмов кластеризации и упорядочения для задач Data Mining и машинного обучения.

Изучение и практическое применение алгоритмов распознования образов.

Обучение разработке интеллектуальных систем с применением различных алгоритмов.

  • Время разработки: сентябрь-декабрь 2020 (3 курс)
  • Технологии: SciLab 6.1, Prolog, Python

Обучение созданию телеграм-ботов, подготовка к экзамену по теории вероятностей.

  • Время разработки: апрель-июнь 2020 (2 курс)
  • Технологии: Python (telebot, scipy, math)

Изучение взаимодействия с операционной системой Linux, изучение базовых команд терминала, Git, принципов кантейнеризации, RAID технологии и т. д.

  • Время разработки: сентябрь 2019 - апрель 2020 (2 курс)
  • Технологии: Linux, Git, Bash, Docker

Решение различных математических задач: аппроксимации и интерполяции, решения дифференциальных уравнений, взятие интегралов - с помощью численных методов и прикладного ПО.

  • Время разработки: март-апрель 2020 (2 курс)
  • Технологии: Maple 13

Написание приложения игры "Прохождение лабиринтов". Применение алгоритма автоматического построения лабиринтов.

  • Время разработки: ноябрь-декабрь 2019 (2 курс)
  • Технологии: Python (PyGame)

Практическое применение алгоритмов нечёткой логики для разработки приложения по подбору книг для чтения.

  • Время разработки: ноябрь-декабрь 2019 (2 курс)
  • Технологии: Python (TKinter, matplotlib)

Применение базовых алгоритмов на Python: ветвление, циклы, ООП, работа с базовыми колекциями (строками, списками, словарями. множествами), работа с графикой и т. д.

  • Время разработки: сентябрь-ноябрь 2019 (2 курс)
  • Технологии: Python

Изучение принципов управления памятью в языке программирования С++.

  • Время разработки: апрель-май 2019 (1 курс)
  • Технологии: С++

Авторы решений: Миноцкий Ян, Носков Сергей, Арефьев Сергей, Григорьев Антон, Козлов Роман

About

Решения университетских работ по различным дисциплинам

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks