კომპიუტერული მეცნიერება
კომპიუტერული მეცნიერება
პროგრამის შესახებ
კომპიუტერული მეცნიერების საბაკალავრო პროგრამა შემუშავდა, როგორც საერთაშორისო ABET და ACM აკრედიტაციის სტანდარტების გათვალისწინებით, ასევე მსოფლიოს წამყვანი უნივერსიტეტების კომპიუტერული მეცნიერების საბაკალავრო პროგრამების გამოცდილებაზე დაყრდნობით.
ვრცლად პროგრამის შესახებ
პროგრამა შედგება სპეციალობის სავალდებულო და არჩევითი, ზოგადი სავალდებულო და არჩევითი, თავისუფალი კომპონენტის სასწავლო კურსებისაგან, სავალდებულო საწარმოო პრაქტიკისა და საბაკალავრო პროექტისაგან.
პროგრამის დასრულების მნიშვნელოვანი კომპონენტია საბაკალავრო პროექტი, რომელიც წარმოადგენს სტუდენტის მიერ შექმნილ დასრულებულ პროდუქტს.
საბაკალავრო პროექტის წინაპირობაა საწარმოო პრაქტიკა, რომლის განმავლობაშიც სტუდენტებს აქვთ შესაძლებლობა იმუშაონ მათთვის საინტერესო მიმართულებით სხვადასხვა ორგანიზაციებში. საბაკალავრო პროექტის სტუდენტი ასრულებს ხელმძღვანელის კონსულტაციების საფუძველზე.
კომპიუტერული მეცნიერების ბაკალავრის ხარისხის მქონე კურსდამთავრებულებს გააჩნიათ მრავალმხრივი დასაქმების შესაძლებლობები სხვადასხვა დარგსა და სექტორში, კერძოდ:
- კომპიუტინგი და საინფორმაციო ტექნოლოგიები, ენერგეტიკა, თავდაცვა და სამხედრო სისტემები, ეკონომიკა, კომუნიკაციები, მედიცინა, გარემოს დაცვა, სოფლის მეურნეობა, მეტალურგია, ქიმიური მრეწველობა, კვების მრეწველობა;
- სახელმწიფოს მართვის ორგანოები, საგანმანათლებლო დაწესებულებები, სამშენებლო და სამრეწველო ობიექტები, საბანკო ორგანიზაციები, კვლევითი ინსტიტუტები, დაგეგმვისა და დიზაინის, საგამომცემლო ოფისები, საკუთრების სხვადასხვა ფორმის ორგანიზაციები;
პროგრამის საგანმანათლებლო მიზნები (PEOs)
- PEO 1
პროგრამის კურსდამთავრებულები ეფექტიანად გამოიყენებენ გამოთვლით მეთოდებსა და ალგორითმულ პრინციპებს სხვადასხვა სფეროს რეალური გამოწვევების გადასაჭრელად, რთული ამოცანებისთვის მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტების დაპროექტებითა და შემუშავებით როგორც ინდუსტრიაში, ისე აკადემიურ სივრცეში (PEO 1);
- PEO 2
კურსდამთავრებულები გამოავლენენ ეთიკურ და პროფესიულ ქცევას, გაიაზრებენ კომპიუტინგის გადაწყვეტების საზოგადოებრივ გავლენას და პროფესიულ საქმიანობაში დაიცავენ ეთიკურ პრინციპებს (PEO 2);
- PEO 3
კურსდამთავრებულები გააგრძელებენ უწყვეტ სწავლასა და პროფესიულ განვითარებას უმაღლესი აკადემიური ხარისხების, სერტიფიკატების ან ახალი ტექნოლოგიების დამოუკიდებელი შესწავლის გზით და ფეხს აუწყობენ კომპიუტერული მეცნიერების სფეროს უახლეს მიღწევებს (PEO 3).
პროგრამის სწავლის შედეგები (SOs)
პროგრამის კურსდამთავრებულს შეუძლია:
რთული კომპიუტინგის ამოცანის ანალიზი და კომპიუტინგისა და სხვა შესაბამისი დისციპლინების პრინციპების გამოყენება გადაწყვეტილების მისაღებად;
კომპიუტინგზე დაფუძნებული გადაწყვეტის დაპროექტება, რეალიზება და შეფასება პროგრამის დარგის კონტექსტში კომპიუტინგის მოთხოვნების მოცემული ერთობლიობის დასაკმაყოფილებლად;
ეფექტიანი კომუნიკაცია სხვადასხვა პროფესიულ კონტექსტში;
პროფესიული პასუხისმგებლობის გაცნობიერება და კომპიუტინგის პრაქტიკაში ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მიღება სამართლებრივ და ეთიკურ პრინციპებზე დაყრდნობით;
ეფექტიანად მუშაობა პროგრამის დარგის შესაბამის საქმიანობაში ჩართული გუნდის წევრის ან ლიდერის როლში;
კომპიუტერული მეცნიერების თეორიისა და პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების საფუძვლების გამოყენება კომპიუტინგზე დაფუძნებული გადაწყვეტების შესაქმნელად.
პროგრამაზე ჩარიცხულთა და კურსდამთავრებულთა მონაცემები
ინგლისურენოვანი პროგრამა
| სასწავლო წელი | სტატუსი | კურსი | სულ ბაკალავრიატი | სულ მაგისტრ. / დოქტ. | გაცემული ხარისხები | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I | II | III | IV | V | ასოცირებული | ბაკალავრი | მაგისტრი | დოქტორი | |||||
| მიმდინარე შემოდგომა | FT | 53 | 65 | 63 | 68 | არ ვრცელდება | |||||||
| PT | - | - | - | - | - | ||||||||
| შემოდგომა 2025 | 2025-26 | FT | 78 | 68 | 72 | 65 | 283 | არ ვრცელდება | 32 | ||||
| PT | |||||||||||||
| შემოდგომა 2024 | 2024-25 | FT | 70 | 67 | 67 | 42 | 0 | 246 | 0 | არ ვრცელდება | 17 | - | - |
| PT | - | - | - | - | - | - | - | ||||||
| შემოდგომა 2023 | 2023-24 | FT | 78 | 51 | 39 | 10 | 0 | 178 | 0 | არ ვრცელდება | 7 | - | - |
| PT | - | - | - | - | - | - | - | ||||||
| შემოდგომა 2022 | 2022-23 | FT | 87 | 41 | 17 | 0 | 0 | 145 | 0 | არ ვრცელდება | - | - | - |
| PT | - | - | - | - | - | - | - | ||||||
| შემოდგომა 2021 | 2021-22 | FT | 74 | 20 | 0 | 0 | 0 | 94 | 0 | არ ვრცელდება | - | - | - |
| PT | - | - | - | - | - | - | - | ||||||
| შემოდგომა 2020 | 2020-21 | FT | 31 | 0 | 0 | 0 | 0 | 31 | 0 | არ ვრცელდება | - | - | - |
| PT | - | - | - | - | - | - | - | ||||||
FT — სრული დატვირთვით სწავლა; PT — ნაწილობრივი დატვირთვით სწავლა.
მიღების პირობები
მაგ. 240-კრედიტიან ვარიანტზე მიღება ხორციელდება ერთიანი ეროვნული გამოცდების საფუძველზე/დაშვების წინაპირობა.
სასწავლო გეგმა
| საგანი | კრედიტი |
|---|---|
| საინჟინრო მათემატიკა 1.1 | 5 |
| ზოგადი ფიზიკა A2 | 4 |
| კომპიუტერის არქიტექტურისა და ორგანიზაციის საფუძვლები | 5 |
| ალგორითმიზაციის საფუძვლები და დაპროგრამების ელემენტები | 6 |
| ეთიკა და სოციალური პასუხისმგებლობა ტექნოლოგიებში | 5 |
| უცხოური ენა 1 (არჩევითი): • ქართული ენა – 1 (არა ქართულენოვანებისთვის) • ინგლისური ენა B2-1 |
5 |
| საინჟინრო მათემატიკა 2.1 | 5 |
| ზოგადი ფიზიკა B2 | 4 |
| ოპერაციული სისტემების საფუძვლები | 5 |
| ობიექტზე ორიენტირებული დაპროგრამება -1 (C++ / C#) | 5 |
| მონაცემთა ბაზების სისტემების საფუძვლები | 6 |
| არჩევითი უცხოური ენა 2: • ქართული ენა – 2 (არა ქართულენოვანებისთვის) • ინგლისური ენა B2-2 |
5 |
| საინჟინრო მათემატიკა 3.1 | 5 |
| ობიექტ-ორიენტირებული დაპროგრამება 2 (Java-ს საფუძველზე) | 5 |
| მონაცემთა ბაზების მართვის სისტემა – Oracle | 6 |
| ალბათობის თეორიის საფუძვლები | 5 |
| ოპტიმიზაციის მეთოდები | 5 |
| საბუნებისმეტყველო მეცნიერება (არჩევითი): • ზოგადი ფიზიკა C2 • ზოგადი ქიმია A |
4 |
| აკადემიური წერის ელემენტები | 3 |
| შესავალი კომპიუტერულ ქსელებში | 6 |
| დაპროგრამება Python-ზე | 5 |
| Web ტექნოლოგიების საფუძვლები | 5 |
| დისკრეტული მათემატიკა | 6 |
| სტატისტიკური მოდელები და იმიტაცია SPSS-ის გამოყენებით | 5 |
| კომპიუტერის არქიტექტურა | 4 |
| ინფორმაციული უსაფრთხოების საფუძვლები | 6 |
| ადამიანურ – კომპიუტერული ინტერაქციები | 4 |
| მონაცემთა სტრუქტურები და ალგორითმები | 4 |
| ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლები | 6 |
| სპეციალობის არჩევითი 1: • კომპიუტერული ქსელების ორგანიზაცია • განაწილებული მონაცემთა ბაზების სისტემები • საქმიანი ინტელექტი გადაწყვეტილების მისაღებად • ვებ აპლიკაციების დეველოპმენტი ASP.NET MVC Framework-ის გამოყენებით |
6 |
| მონაცემთა ინტელექტუალური ანალიზი და ცოდნის მოპოვება დიდი მონაცემებისათვის | 6 |
| დიდი მონაცემების საფუძვლები | 6 |
| მანქანური სწავლება | 6 |
| სპეციალობის არჩევითი 2: • მეტა მონაცემთა შენახვისა და მართვის საფუძვლები • კომპიუტერული სისტემების მოდერნიზაცია და სერვისი • ბადური გამოთვლები |
6 |
| სპეციალობის არჩევითი 3: • გეოგრაფიული ინფორმაციული სისტემების (გის) საფუძვლები • ხელოვნური ინტელექტი ვებსაიტებში • ბლოკჩეინი და კრიპტოვალუტა |
6 |
| დიდ მონაცემთა შენახვისა და დამუშავების სისტემა Hadoop | 6 |
| კიბერუსაფრთხოების მექანიზმები და მეთოდები | 4 |
| საწარმოო პრაქტიკა (კომპიუტერულ მეცნიერებაში) | 6 |
| მობილური აპლიკაციების აგება | 5 |
| კომპიუტერული გრაფიკა და ინტერაქციული ტექნიკები | 4 |
| სპეციალობის არჩევითი 4: • გენეტიკური ალგორითმების ზოგადი პარადიგმები • შემეცნებითი გამოთვლები და დიდი მონაცემების ანალიზი • ღრუბლოვანი გამოთვლები • ცოდნის წარმოდგენა და განსჯა • ნივთების ინტერნეტი |
5 |
| ფინალური პროექტი | 10 |
| თავისუფალი კომპონენტები | 20 |
| სულ | 240 |
კონტაქტი
ელ. ფოსტა: info.ics@gtu.ge