Το κέντρο Πληροφορικής Future Voice στηρίζει τη φοίτηση

Υποστηρικτικά Μαθήματα, και δωρεάν παροχή σημειώσεων.
Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών.
Ελεύθερη πρόσβαση στο εργαστήριο και στο Internet.
Τμήματα υποστήριξης Ε.Α.Π. και τμημάτων Πληροφορικής.
Εξ αποστάσεως εκπαίδευση με τη χρήση εκπαιδευτικής εφαρμογής απομακρυμένης πρόσβασης.
Υποστήριξη μαθημάτων πληροφορικής όλων των Πανεπιστημιακών τμημάτων.
…και αν έρθεις με τον φίλο σου / φίλη σου μπορείς να δημιουργήσεις το δικό σου τμήμα τις ώρες που εσύ θες και με επιπλέον εκπτώσεις στις τρέχουσες τιμές της σχολής μας!!!

Ολιγομελή τμήματα ή σε ιδιαίτερο μάθημα για το μάθημα Βάσεις Δεδομένων SQL για το Οικονομικό τμήμα Ιωαννίνων αλλά και τα τμήματα Πληροφορικής ΤΕΙ ή ΑΕΙ.

Τα φοιτητικά μαθήματα περιλαμβάνουν:

Διδασκαλία θεωρίας
Επίλυση όλων των ασκήσεων της ύλης αλλά και επιπλέον σημαντικών παραδειγμάτων
Επίλυση όλων των προηγούμενων εξεταστικών περιόδων
Συμβουλευτική στην επίλυση επιπλέον εργασιών στα πλαίσια του μαθήματος
Οικονομικές τιμές για ομαδικές εγγραφές.
ΕΓΓΥΗΣΗ ΕΠΙΤΥΧΙΑΣ;

Όλοι οι μαθητές μας πέτυχαν από την πρώτη εξέταση… 100% επιτυχία…

Για Περισσότερες πληροφορίες επικοινωνήστε μαζί μας ή επιλέξτε παρακάτω το μάθημα που σας ενδιαφέρει

Το SPSS είναι ένα πολύ εύχρηστο στατιστικό πακέτο ανάλυσης δεδομένων το οποίο παρέχει τη δυνατότητα δημιουργίας ανώτερων ολοκληρωμένων στατιστικών αναλύσεων ακόμη και από όσους γνωρίζουν λίγα πράγματα για τη στατιστική επιστήμη.

Τα σεμινάρια πληροφορικής “SPSS” καλύπτει τις ανάγκες του κάθε εκπαιδευόμενου, που θέλει να μάθει και να αξιοποιήσει τις στατιστικές διεργασίες. Τα μαθήματα πληροφορικής είναι προσεκτικά μελετημένα για να ικανοποιούν τις ανάγκες κάθε εκπαιδευόμενου πάνω σε αντικείμενα που παρουσιάζουν ζήτηση στην αγορά εργασίας. Με την ολοκλήρωση του σεμιναρίου, θα μπορείτε να καταχωρείτε, ταξινομείτε, αναλύετε και να μοντελοποιείτε τα δεδομένα σας.

ΕΝΔΕΙΚΤΙΚΑ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟΥ SPSS
1ο Μέρος – Εισαγωγή στο SPSS
Το περιβάλλον του SPSS
Εισαγωγή δεδομένων στον Data Editor του SPSS
Καθορισμός ιδιοτήτων μεταβλητών (variable view)
Διαχείριση αρχείων δεδομένων (data), αποτελεσμάτων (output) και κώδικα (syntax)
Βασικές στατιστικές αναλύσεις με το SPSS
2o Μέρος – Περιγραφική Στατιστική
Έλεγχος δεδομένων – ακραίες τιμές (outliers) – χαμένες μετρήσεις (missing data)
Περιγραφικά μέτρα κεντρικής θέσης (π.χ. μέσος όρος, διάμεσος)
Περιγραφικά μέτρα διασποράς (π.χ. διακύμανση, τυπική απόκλιση, τυπικό σφάλμα)
Έλεγχοι μέσων τιμών (t-test)
Δημιουργία γραφημάτων
3ο Μέρος – Έλεγχος Υποθέσεων
Αξιολόγηση αποτελεσμάτων από δείγματα
Κανονική κατανομή
Έλεγχος υπόθεσης για μια μέση τιμή
Δύο σχετιζόμενες/ανεξάρτητες μέσες τιμές
4ο Μέρος – Διερεύνηση Σχέσεων
Μέτρηση συσχέτισης
Ανάλυση υπολειμμάτων
Κατασκευή μοντέλων πολλαπλής παλινδρόμησης
Διαγνωστικές δοκιμασίες πολλαπλής παλινδρόμησης

-Προετοιμασία για το μάθημα
-Εξάσκηση πάνω σε θέματα προηγούμενων εξεταστικών
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών
-Εξάσκηση στην γλώσσα προγραμματισμού
-Πρακτική Εξάσκηση στην γλώσσα

-Εκμάθηση βασικών εννοιών και τεχνικών αντικειμενοστραφούς προγραμματισμού
(ενθυλάκωση, κλάσεις, ιεραρχίες, κληρονομικότητα κ.α.)
– Πρακτική εξάσκηση
– Εξάσκηση πάνω σε θέματα προηγούμενων εξεταστικών
– Υποστήριξη εκπόνησης εργασιών

-Εξάσκηση σε έννοιες αντικειμενοστραφούς προγραμματισμού
-Εξάσκηση σε παραδείγματα ανάπτυξης λογισμικού με αντικειμενοστραφή γλώσσα
-Σχεδίαση με UML, Διαγράμματα Κλάσεων /οντοτήτων συσχετίσεων / καταστάσεων
-Εκμάθηση συντήρησης και ελέγχου λογισμικού
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών
– Εξάσκηση πάνω σε θέματα προηγούμενων εξεταστικών

-Προετοιμασία για το μάθημα Δομές Δεδομένων
-Η κατανόηση των βασικών αρχών των αλγορίθμων αναφορικά με την αποδοτική χρήση
των πόρων του υπολογιστή.
-Η κατανόησης της αναγκαιότητας οργάνωσης των δεδομένων σε διαφορετικές δομές,
στατικές-δυναμικές, γραμμικές-μη γραμμικές, είτε λόγω της φύσης του προβλήματος είτε
λόγω του είδους και του περιβάλλοντος επεξεργασίας.

-Η απόκτηση δεξιοτήτων χειρισμού των διαφόρων δομών με τους κατάλληλους
αλγορίθμους (αποθήκευσης, προσπέλασης, τροποποίησης) και η κατανόηση των
προβλημάτων πολυπλοκότητας χώρου και χρόνου.
-Εκμάθηση στατικών και δυναμικών δομών δεδομένων
-Μαθήματα σχετικά με την αναδρομή, τους πίνακες, τις λίστες, τις στοίβες, τις ουρές, τους
σωρούς.
-Ασκήσεις και μαθήματα στα δέντρα αναζήτησης και στα ισοζυγισμένα δέντρα
– Δομές εύρεσης ένωσης
-Προετοιμασία στους γράφους, στον κατακερματισμό και στα ψηφιακά ευρετήρια
-Η κατανόηση των τεχνικών μέτρησης του κόστους μια δομής δεδομένων ή ενός
αλγορίθμου.
– Εξάσκηση πάνω σε θέματα προηγούμενων εξεταστικών
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών

-Προετοιμασία για το μάθημα Ψηφιακή Σχεδίαση
-Εκμάθηση σχεδίασης και χρήσης συνδυαστικών κυκλωμάτων, ψηφιακές πύλες, αθροιστές,
αποπλέκτες & πολυπλέκτες, συγκριτές, flip-flops, μετρητές, καταχωρητές
-Εξάσκηση σε τεχνικές σχεδίασης σύγχρονων ακολουθιακών κυκλωμάτων
-Προετοιμασία για τις εργαστηριακές εξετάσεις
-Ενασχόληση με την Verilog, VHDL και άλλες Γλώσσες Περιγραφής Υλικού
-Εξάσκηση σε βασικά ψηφιακά αριθμητικά κυκλώματα
– Σχεδίαση σε επίπεδο μεταφοράς καταχωρητών
-Προγραμματιζόμενες Συσκευές PLAs, PLDs, CPLDs, FPGAs
-Προετοιμασία σε θέματα εξεταστικής προηγούμενων ετών

Σχεδίαση και ανάλυση αλγορίθμων
-Εκμάθηση βασικών τεχνικών σχεδιασμού και ανάλυσης αλγορίθμων
-Ενασχόληση με εργαλεία έκφρασης πολυπλοκότητας
-Ασυμπτωτική μελέτη συναρτήσεων, αναδρομικών σχέσεων, εύρεση μέσου, δένδρα
-Αλγοριθμική πολυπλοκότητα
-Προετοιμασία για ακαδημαϊκά μαθήματα και εξάσκηση πάνω σε θέματα εξεταστικής
παλαιότερων ετών

-Εξάσκηση και εξοικείωση με την γλώσσα προγραμματισμού Haskell
-Προετοιμασία για τις εργασίες εξαμήνου καθώς και για την τελική εξέταση

-Προετοιμασία για το μάθημα Θεωρία Υπολογισμού
-Εξάσκηση πάνω στα πεπερασμένα αυτόματα, τις κανονικές εκφράσεις και γλώσσες, τα
αυτόματα στοίβας, τις μηχανές Turing και άλλες σημαντικές έννοιες.
-Επίλυση θεμάτων παλαιότερων ετών
-Προετοιμασία εργασιών εξαμήνου

-Εκμάθηση βασικών τύπων δεδομένων, εκφράσεων και τελεστών, δομές ελέγχου ροής και
συναρτήσεις.
-Εμβάθυνση σε προχωρημένα στοιχεία όπως δείκτες πίνακες και δομές
-Επίλυση θεμάτων προηγούμενων ετών
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών

-Σήματα και Συστήματα διακριτού και γραμμικού χρόνου
-Παρουσίαση των βασικών εννοιών ενός συστήματος και της απόκρισης του σε διάφορες
εισόδους.
-Εκμάθηση βασικών εννοιών όπως μετασχηματισμός και σειρές Fourier
-Εξάσκηση πάνω σε θέματα προηγούμενων ετών
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών
-Ανάπτυξη των μετασχηματισμών σε διάφορα πεδία (χρόνου, συχνότητας) και συσχέτιση
τους.

-Εκμάθηση τεχνικών κατασκευής αλγορίθμων
-Επίλυση προβλημάτων

-Εξάσκηση με επιπλέον υλικό ασκήσεων
-Η παρουσίαση των βασικών συστατικών ενός αλγορίθμου και οι κανόνες σύνθεσής τους.

-Εκμάθηση βασικής δομής υπολογιστών και μικροεπεξεργαστών
-Εκπαίδευση στα σχετικά βασικά ακολουθιακά κυκλώματα
-Σχεδίαση αριθμητικής και λογικής μονάδας
-Τεχνικές οργάνωσης κύριας, δευτερεύουσας μνήμης και κρυφής μνήμης
-Εξάσκηση πάνω σε θέματα προηγούμενων ετών
-Εξοικείωση με τους δυαδικούς αριθμούς και άλλες έννοιες της αρχιτεκτονικής
υπολογιστών
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών

-Εξοικείωση και εξάσκηση πάνω σε έννοιες λειτουργικών συστημάτων
-Ενασχόληση με νήματα, διεργασίες, συγχρονισμό, αδιέξοδα, χρονοδρομολόγηση
επεξεργαστή, διαχείριση μνήμης και συσκευών.
-Εξάσκηση πάνω στις έννοιες με επιπλέον ασκήσεις αλλά και με θέματα προηγούμενων
ετών
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών

-Εξοικείωση σε θέματα μηχανικής μάθησης, δέντρα απόφασης, συστήματα ασαφούς
λογικής, δίκτυα πεποιθήσεων και άλλες έννοιες μηχανικής μάθησης
-Εκμάθηση της γλώσσας CLIPS και της Prolog
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών
-Επιπλέον εξάσκηση και προετοιμασία για τις εξετάσεις

-Διαχείριση συστημάτων Βάσεων Δεδομένων
-Εννοιολογικός Σχεδιασμός μοντέλα οντοτήτων συσχετίσεων
-Ενασχόληση με την σχεσιακή άλγεβρα και τον σχεσιακό λογισμό

-Εκμάθηση της γλώσσας SQL
-Υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών
-Επιπλέον υλικό εξάσκησης και προετοιμασία για τις εξετάσεις

-Εκμάθηση αρχιτεκτονικής, τύπων και τοπολογίας δικτύων
-Σχεδίαση δικτύων
-Τοπικά και αστικά δίκτυα
-Τηληεπικοινωνιακά δίκτυα
-Δίκτυα υψηλών ταχυτήτων
-Μοντέλα μεταφοράς TCP/IP
-Μεταφορά δεδομένων UDP & TCP
-Υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών
-Επιπλέον υλικό εξάσκησης και προετοιμασία για τις εξετάσεις

-Διεργασίες ανάπτυξης λογισμικού
-Ανάλυση απαιτήσεων (συλλογή, ανάλυση, τεκμηρίωση και ποιότητα απαιτήσεων)
-Σχεδίαση λογισμικού (αρχιτεκτονική και τεχνική σχεδίαση, τεκμηρίωση σχεδίου, ποιότητα
σχεδίου & στυλ αρχιτεκτονικής)
-Υλοποίηση Ελέγχου (έλεγχος μονάδων, ολοκλήρωση συστήματος)
-Παράδοση Λογισμικού (εκπαίδευση χρηστών και τεκμηρίωση συστήματος)
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών
-Επιπλέον υλικό εξάσκησης και προετοιμασία για τις εξετάσεις

-Σχεδιασμός μικροεπεξεργαστών χαμηλής κατανάλωσης ισχύος και διαχείριση λειτουργίας
τους στο πεδίο εφαρμογής τους
-Προετοιμασία για τις ενδιάμεσες παραδόσεις εργαστηρίων αλλά και για το εργαστήριο
-Προετοιμασία για τις τελικές εξετάσεις με επιπλέον υλικό και θέματα προηγούμενων ετών

-Επεξεργασία σήματος και εικόνας

-Εξόρυξη δεδομένων
-Data training
-Συστήματα υποστήριξης αποφάσεων
-Τεχνητή και υπολογιστική νοημοσύνη για προβλήματα του ιατρικού χώρου
-Προετοιμασία για τις εξετάσεις
-Ποικιλότροπη υποστήριξη σε θέματα εκπόνησης εργασιών

Οι παραπάνω διδακτικές ενότητες καλύπτουν την ύλη Πανεπιστημιακών τμημάτων όπως για παράδειγμα των σχολών Πληροφορικής, Μηχανικών Η/Υ, Οικονομικών σπουδών και λογιστικής αλλά και θεωρητικών τμημάτων όπως και το Παιδαγωγικό τμήμα και άλλα.