Решения университетских работ

В разработке

Лабораторные работы по методам обработки больших объёмов данных (BigData)

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

Практические работы по методам анализа фото и видеоизображений

• Время разработки: февраль-май 2022 (4 курс)
• Технологии: Python (NumPy, SciPy, Scikit-Image), Jupyter Notebook, Google Colab

Лабораторные работы по дисциплине "Информационные хранилища и информационно-аналитические системы"

• Время разработки: февраль-апрель 2022 (4 курс)
• Технологии: Python, Jupyter Notebook, Google Colab

Практические работы по сетевой экспертизе

Изучение инструментов для сетевой экспертизы

• Время разработки: февраль-май 2022 (4 курс)
• Технологии: Network Miner, Wireshark, Nmap

Практические, контрольные и лабораторные работы по программно-аппаратной защите информации

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

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

Завершённые проекты

Проект по программированию средств обнаружения и защиты от вредоносных программ

Разработка приложения для аналза информации сетевого трафика.

• Время разработки: сентябрь 2021 - декабрь 2021 (4 курс)
• Технологии: Python, Dash, PostgreSQL, Docker, Docker-Compose.

Лабораторные работы по методам и средствам защиты информации

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.

Лабораторные работы по дисциплинам "Сети и системы передачи данных", "Организация компьютерных сетей" и "Организация сетевой безопасности"

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

• Время разработки: сентябрь 2020 - декабрь 2021 (3-4 курс)
• Технологии: EVE-NG, Cisco, Mikrotik, Linux (Kali, Ubuntu, Debian)

Практические, лабораторные и курсовая работы по дисциплине "Клиент-серверные системы управления банком данных"

Применение основных методик проектирования и администрирования баз данных PostgreSQL.

• Время разработки: февраль-июнь 2021 (3 курс)
• Технологии: PostgreSQL, PGAdmin, Python (Psycopg2, Pandas, Aiogram, Flask)

Практические работы по интеллектуальному анализу данных

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.

• Время разработки: сентябрь 2020 - май 2021 (3 курс)
• Технологии: Excel, Python (Pandas, Numpy, ScikitLearn, Matplotlib), Deductor Studio Academic.

Практические работы по теории распознавания образов

Изучение и практическое применение алгоритмов распознования образов.

• Время разработки: февраль-май 2021 (3 курс)
• Технологии: Python (Pandas, Numpy, ScikitLearn, Matplotlib)

Лабораторные работы по основам интеллектуальных систем и технологий

Обучение разработке интеллектуальных систем с применением различных алгоритмов.

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

Разработки телеграм-бота решающего задачи по теории вероятностей

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

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

Лабораторные работы по операционным системам

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

Лабораторные работы по дисциплине "Алгоритмы численных методов решения математических задач"

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

Курсовая работа по учебной дисциплине "Высокоуровневый язык программирования Python"

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

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

Проектная работа по математической логике и теории алгоритмов

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

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

Лабораторные работы по дисциплине "Высокоуровневый язык программирования Python"

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

Курсовой проект по динамическим средствам разработки программного обеспечения

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