Тестовая система для соревнований алгоритмов планирования
Руководитель от корпоративного партнера:
Старичков Н.Ю., 1C
Руководитель от Университета ИТМО: Авксентьева Елена Юрьевна,
Университет ИТМО
Открытых вакансий: 2
Краткая аннотация
Разработка тестовой системы для соревнований алгоритмов планирования (Scheduling) в распределенных вычислительных системах Сама по себе задача шедулеров - очень сложная и не имеющая готового “идеального решения”. Разные команды разработчиков и инженеров предлагают собственные алгоритмы шедулинга, обосновывая их преимущества и/или демонстрируя эффективную работу в конкретных обстоятельствах. Также это очень интересная задача для проверки алгоритмического мышления и конкретных знаний для студентов. При этом достаточно сложно оценивать абсолютную эффективность алгоритмов шедулинга - гораздо интереснее сравнивать относительную эффективность работы разных алгоритмов. Разработке подобной площадки для соревнований алгоритмов шедулинга и посвящен данный проект.
План действий
- Изучить теорию расписаний.
- Исследовать динамические алгоритмы планирования (Scheduling) в распределенных вычислительных системах.
- Исследовать алгоритмы тестирования программ
- Исследование алгоритмов тестирования программ с использованием генетических алгоритмов.
- Проектирование, разработка тестовой системы для соревнований алгоритмов планирования (Scheduling)
Решаемые технические проблемы
Повышение эффективности динамических алгоритмов планирования в распределенных вычислительных системах
Стек технологий
- User and Organizations
- Инструменты гибкой разработки Agile, Scrum, Kanban
- Тайм-менеджмент и планирование временем
- System Modeling
- Системное моделирование с использованием языков UML/SysML
- Анализ требований
- System Architecture and Infrastructure
- Методы проектирование программных систем
- Методы проектирования интеллектуальных систем
- Организация параллельных и распределенных вычислений
- Компьютерные сети
- Виртуальные системы и сервисы
- Software Development
- Программирование на языках C++, Java, Python
- Использование стандартных библиотек С++, Boost, библиотек Python для обработки, анализа и визуализации данных
- Web-разработка с использованием HTML, CSS, Java Script, PHP.
- Software Fundamentals
- Алгоритмы и структуры данных
- Операционные системы реального времени
- Hardware
- Архитектура вычислительных систем
Предварительный перечень курсов
- Обработка и анализ данных https://openedu.ru/course/ITMOUniversity/BIGDATA2035/
- Прикладной искусственный интеллект https://openedu.ru/course/ITMOUniversity/APPARTINT2035/
- Методы машинного обучения https://openedu.ru/course/ITMOUniversity/INTROML/
- Интеллектуальный анализ данных https://openedu.ru/course/ITMOUniversity/MLDATAN/
- Хранилища и базы данных https://openedu.ru/course/spbu/DTBS/
- Технологии веб-сервисов https://www.specialist.ru/course/1cwebs
- Параллельные вычисления https://mipt.ru/online/algoritmov-i-tekhnologiy/raspr-calc.php
- Распределенные вычисления https://mipt.ru/online/algoritmov-i-tekhnologiy/raspr-calc.php
- Администрирование PostgreSQL 9.4. Базовый Курс https://www.youtube.com/watch?v=h_GdEaF1Ymc&list=PLaFqU3KCWw6KzGwUubZm-9-vKsi6vh5qC&index=2
- Специализация Learn SQL Basics for Data Science https://ru.coursera.org/specializations/learn-sql-basics-data-science
- Intermediate PostgreSQL https://ru.coursera.org/learn/intermediate-postgresql
- Библиотека программиста https://proglib.io/p/postgresql/
- Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных http://www.machinelearning.ru/
Кем станет студент по завершению магистратуры
Программист-стажер, программист, разработчик систем машинного обучения и ИИ
Пререквизиты (входные требования)
Базовые программы курсов:
- Высшая математика
- Основы программирования
- Алгоритмы и структуры данных
- Программная инженерия
- Архитектура программных систем
- Базы данных