التخصص الرئيسي: علوم الحاسوب (Hesaplamalı Bilimler)
نبذة عن البرنامج
برنامج متعدد التخصصات يجمع بين الرياضيات وعلوم الحاسوب والمعرفة المتخصصة في مجالات محددة (مثل الفيزياء، وعلم الأحياء، والتمويل) لحل المشكلات المعقدة باستخدام النمذجة الحاسوبية، والمحاكاة، وتحليل البيانات. يُؤهل البرنامج الخريجين للعمل في البحث العلمي، وعلوم البيانات، والهندسة، والتمويل، والصناعات القائمة على الذكاء الاصطناعي في قطاعات التكنولوجيا والابتكار المتنامية في تركيا.
أهداف التعلم الرئيسية
- إتقان النمذجة الرياضية والأساليب العددية.
- تعلم البرمجة وتصميم الخوارزميات (Python، C++، MATLAB).
- اكتساب خبرة في الحوسبة عالية الأداء (HPC) والمعالجة المتوازية.
- تطوير مهارات في تحليل البيانات، وتصورها، والتعلم الآلي.
- فهم التطبيقات المتخصصة في مجالات محددة (مثل: المعلوماتية الحيوية، والفيزياء الحاسوبية، والنمذجة المالية).
- استكشاف تقنيات المحاكاة والتحسين.
- تطبيق ممارسات البحث الأخلاقية والقابلة للتكرار.
المقررات الأساسية
- الأسس الرياضية لعلوم الحاسوب
- الجبر الخطي، والتفاضل والتكامل، والمعادلات التفاضلية، والتحليل العددي.
- البرمجة للحوسبة العلمية
- لغات البرمجة بايثون، وسي++، وماتلاب، وآر للمحاكاة وتحليل البيانات.
- الحوسبة عالية الأداء (HPC)
- الحوسبة المتوازية، وبرمجة وحدات معالجة الرسومات (CUDA)، والحوسبة العنقودية.
- هياكل البيانات والخوارزميات
- خوارزميات فعالة للحسابات واسعة النطاق.
٥. الرياضيات الحاسوبية
- الأساليب العددية، وتحليل العناصر المحدودة، والتحسين.
٦. التعلم الآلي للتطبيقات العلمية
- التعلم الخاضع للإشراف/غير الخاضع للإشراف، والشبكات العصبية، والتعلم العميق.
٧. التطبيقات الحاسوبية المتخصصة
- اختر مجالًا واحدًا أو أكثر من المجالات التالية:
- الفيزياء الحاسوبية (ميكانيكا الكم، وديناميكا الموائع)
- المعلوماتية الحيوية (علم الجينوم، وطي البروتين)
- التمويل الحاسوبي (نمذجة المخاطر، والتداول الخوارزمي)
- الكيمياء الحاسوبية (النمذجة الجزيئية، وتصميم الأدوية)
٨. تصور البيانات وتوصيلها
- Matplotlib، وPlotly، وTableau، والكتابة العلمية.
٩. مناهج البحث في العلوم الحاسوبية
- مراجعة الأدبيات، والتصميم التجريبي، وإمكانية التكرار.
١٠. التدريب العملي/التدريب الداخلي
- العمل مع مختبرات الأبحاث، أو شركات التكنولوجيا، أو المؤسسات المالية.
١١. مشروع التخرج
- تطوير نموذج حاسوبي، أو محاكاة، أو حل قائم على البيانات لمشكلة واقعية.
أساليب التقييم
- مهام البرمجة (المحاكاة، الخوارزميات)
- مشاريع النمذجة الرياضية
- تطبيقات الحوسبة عالية الأداء
- دراسات حالة خاصة بمجالات محددة (مثل المعلوماتية الحيوية، والتمويل)
- عروض مشاريع التخرج
الأدوات والموارد
- البرامج: بايثون، سي++، ماتلاب، آر، تنسرفلو، بايتورش
- أدوات الحوسبة عالية الأداء: أوبن إم بي، إم بي آي، كودا، دوكر، كوبيرنيتيس
- المنصات: دفاتر جوبيتر، جيت هاب، AWS/GCP للحوسبة السحابية
- الكتب:
- الوصفات العددية من تأليف بريس وآخرون.
- مقدمة في الحوسبة العلمية لجوزيف إي. فلاهيرتي
- التعلم الآلي العملي باستخدام مكتبة Scikit-Learn لأوريليان جيرون
المتطلبات الأساسية
- خلفية قوية في الرياضيات (التفاضل والتكامل، الجبر الخطي).
- الاهتمام بـ البرمجة وحل المشكلات.
مدة البرنامج
- 4 سنوات (بكالوريوس) أو 1-2 سنة (ماجستير/دكتوراه)، بما في ذلك مشاريع بحثية أو صناعية.
الشهادات (اختيارية)
- شهادة NVIDIA CUDA (للحوسبة باستخدام وحدات معالجة الرسومات)
- شهادة AWS في التعلم الآلي - تخصص
- عالم بيانات معتمد (Cloudera، IBM)
المسارات الوظيفية
- عالم حاسوبي (مختبرات الأبحاث، الجامعات)
- عالم بيانات (التكنولوجيا، المالية، الرعاية الصحية)
- محلل كمي (المالية، التداول)
- مهندس تعلم آلي (الذكاء الاصطناعي، الأتمتة)
- أخصائي معلوماتية حيوية (علم الجينوم، اكتشاف الأدوية)
- مهندس حوسبة عالية الأداء (مراكز الحوسبة الفائقة)
- مهندس محاكاة (الفضاء، السيارات، الطاقة)
- مهندس برمجيات بحثية (أدوات مفتوحة المصدر، الحوسبة العلمية)
لماذا هذا؟ التخصص؟
يتطلب قطاعا التكنولوجيا والبحث المتناميان في تركيا خبراء في الحوسبة قادرين على الربط بين الرياضيات والبرمجة والمعرفة المتخصصة. يوفر هذا البرنامج تدريبًا مكثفًا في النمذجة والمحاكاة وتحليل البيانات، مما يؤهل الخريجين لشغل وظائف مؤثرة في الصناعات القائمة على الابتكار. مثالي لمن لديهم شغف بحل المشكلات والتكنولوجيا والبحث متعدد التخصصات.
