კომპიუტერული მეცნიერება
კომპიუტერული მეცნიერება
პროგრამის შესახებ
პროგრამის შინაარსი, სწავლების მეთოდები და სასწავლო კურსების კრედიტების რაოდენობა უზრუნველყოფენ პროგრამის მიზნისა და შედეგების მიღწევას.
ვრცლად პროგრამის შესახებ
კომპიუტერული მეცნიერების საბაკალავრო პროგრამა შემუშავდა, როგორც საერთაშორისო ABET და ACM აკრედიტაციის სტანდარტების გათვალისწინებით, ასევე მსოფლიოს შემდეგი წამყვანი უნივერსიტეტების კომპიუტერული მეცნიერების საბაკალავრო პროგრამების გამოცდილებაზე დაყრდნობით.
პროგრამის შემუშავებისას გათვალისწინებული იყო ადგილობრივი და საერთაშორისო დასაქმების ბაზრის მოთხოვნები, რაც ჩვენს კურსდამთავრებულებს სთავაზობს დასაქმების ფართო სპექტრს
პროგრამა შედგება სპეციალობის სავალდებულო და არჩევითი, ზოგადი სავალდებულო და არჩევითი, თავისუფალი კომპონენტის სასწავლო კურსებისაგან, სავალდებულო საწარმოო პრაქტიკისა და საბაკალავრო პროექტისაგან.
კომპიუტერული მეცნიერების ბაკალავრის კვალიფიკაციის მქონე კურსდამთავრებულები შეძენილი ცოდნით და უნარებით შეძლებენ დასაქმებას: სახელმწიფოს მართვის ორგანოებში; საგანმანათლებლო დაწესებულებებში; საკუთრების სხვადასხვა ფორმის ორგანიზაციებში; ეკონომიკის, მართვის და ფინანსური საქმიანობის სფეროებში; სამედიცინო სერვისებში; ენერგეტიკაში; გარემოს დაცვით, სოფლის მეურნეობის, სამშშენებლო, ბიზნესის, მეტალურგიულ და ქიმიურ ინდუსტრიებში; საბანკო ორგანიზაციებში; კვლევით ინსტიტუტებში; დაგეგმვისა და საპროექტო ორგანიზაციები და სხვა.
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
ქართულენოვანი პროგრამა
| სასწავლო წელი | სტატუსი | კურსი | სულ ბაკალავრიატი | სულ მაგისტრ. / დოქტ. | გაცემული ხარისხები | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I | II | III | IV | V | ასოცირებული | ბაკალავრი | მაგისტრი | დოქტორი | |||||
| მიმდინარე შემოდგომა | 339 | 116 | 82 | 44 | არ ვრცელდება | ||||||||
| შემოდგომა 2025 | 2025-26 | FT | 110 | 76 | 44 | 230 | - | - | |||||
| PT | - | - | - | ||||||||||
| შემოდგომა 2024 | 2024-25 | FT | 107 | 39 | 146 | 0 | არ ვრცელდება | - | - | - | |||
| PT | - | - | - | - | - | - | - | ||||||
| შემოდგომა 2023 | 2023-24 | FT | 43 | 43 | 0 | არ ვრცელდება | |||||||
| PT | |||||||||||||
| PT | - | - | - | - | - | - | - | ||||||
FT — სრული დატვირთვით სწავლა; PT — ნაწილობრივი დატვირთვით სწავლა.
მიღების პირობები
პროგრამაზე ჩასაბარებელი მე-3 სავალდებულო საგანი – მათემატიკა ან ფიზიკა.;
უცხო ენა – ინგლისური.
სასწავლო გეგმა
რას მოიცავს 240 კრედიტიანი სასწავლო პროგრამა
| საგანი | კრედიტი |
|---|---|
| საინჟინრო მათემატიკა 1 | 5 |
| ზოგადი ფიზიკა A2 | 4 |
| კომპიუტერის არქიტექტურისა და ორგანიზაციის საფუძვლები | 5 |
| ალგორითმიზაციის საფუძვლები და დაპროგრამების ელემენტები | 6 |
| ეთიკა და სოციალური პასუხისმგებლობა ტექნოლოგიებში | 5 |
| ინტეგრირებული ინგლისური ენა: ზოგადი და დარგობრივი – B1 ინფორმატიკისა და მართვის სისტემების ფაკულტეტი | 5 |
| სახელმწიფო ენის სპეციალური კურსი (ქართული ენა) | 5 |
| საინჟინრო მათემატიკა 2 | 5 |
| ზოგადი ფიზიკა B2 | 4 |
| ოპერაციული სისტემების საფუძვლები | 5 |
| ობიექტზე ორიენტირებული დაპროგრამება -1 (C++ - C#) | 5 |
| მონაცემთა ბაზების სისტემების საფუძვლები | 6 |
| ინტეგრირებული ინგლისური ენა: ზოგადი და დარგობრივი – B2 (ინფორმატიკისა და მართვის სისტემების ფაკულტეტი) | 5 |
| საინჟინრო მათემატიკა 3 | 5 |
| ობიექტ-ორიენტირებული დაპროგრამება 2 (Java) | 5 |
| ოპტიმიზაციის მეთოდები | 5 |
| ალბათობის თეორიის საფუძვლები | 5 |
| მონაცემთა ბაზების მართვის სისტემა - Oracle | 6 |
| ზოგადი ფიზიკა C2 | 4 |
| ზოგადი ქიმია A | |
| აკადემიური წერის ელემენტები | 3 |
| შესავალი კომპიუტერულ ქსელებში | 6 |
| დაპროგრამება Python-ზე | 5 |
| ვებ ტექნოლოგიების საფუძვლები | 5 |
| დისკრეტული მათემატიკის ელემენტები | 6 |
| სტატისტიკური მეთოდები 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 კურსი 1: • კომპიუტერული ქსელების ორგანიზება • 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 კურსი 2: • გეოგრაფიული ინფორმაციული სისტემების (გის) საფუძვლები • ხელოვნური ინტელექტი ვებ-საიტებში • ბლოკჩეინი და კრიპტოვალუტა | 6 |
| სპეციალობის არჩევითი კურსი 3: • კომპიუტერული სისტემების მოდერნიზაცია და სერვისი (10716) • შესავალი ბადურ გამოთვლებში • მეტა მონაცემთა შენახვისა და მართვის საფუძვლები | 6 |
| კომპიუტერული გრაფიკა და ინტერაქციული ტექნიკები | 4 |
| დიდი მონაცემების შენახვა და დამუშავების ეკოსისტემა Hadoop | 6 |
| კიბერუსაფრთხოების მექანიზმები და მეთოდები | 4 |
| საწარმოო პრაქტიკა (კომპიუტერულ მეცნიერებაში) | 6 |
| მობილური აპლიკაციის აგება | 5 |
| სპეციალობის არჩევითი კურსი 4: • შემეცნებითი გამოთვლები და დიდი მონაცემების ანალიზი • ღრუბლოვანი გამოთვლები • ნივთების ინტერნეტი • გენეტიკური ალგორითმების ზოგადი პარადიგმები • ცოდნის წარმოდგენა და განმარტება | 5 |
| საბაკალავრო პროექტი | 10 |
| თავისუფალი კომპონენტი | 15 |
| სულ | 240 |
კონტაქტი
ელ. ფოსტა: info.ics@gtu.ge