Тематика теоретической части

1. Основные положения концепции информатизации деятельности юриста.

2. Информация, ее виды, свойства, структура, единицы измерения. Позиционные системы счисления. Понятие энтропии и количества информации.

3. Понятие алгоритма. Формы описания алгоритмов. Виды алгоритмов.

4. Понятие о языках программирования. Классификация языков программирования.

5..Методы и средства компьютерной обработки графических и фотоизображений. Специализированные программные средства работы с графической информацией в органах внутренних дел (ОВД).

6. Системы управления базами данных (СУБД), их назначение. Использование элементов математической логики в процессе управления базами данных. Работа с СУБД Access.

7. Общее понятие, состав и структура автоматизированных информационных систем (АИС). Программно-математическое, информационно-правовое и материально-техническое обеспечение АИС.

8. Правовые информационно-справочные системы. Системы компьютерной поддержки процесса принятия решений. Понятие базы знаний.

9. Экспертные системы, их классификация, принципы создания, примеры использования.

10. Концепция национальной безопасности. Концепция государственной информационной политики. Доктрина информационной безопасности.

11. Современные программные средства защиты компьютерной информации. Защита информации криптографическими методами.

12. Понятие случайной величины. Дискретные и непрерывные случайные величины. Числовые характеристики случайной величины.

13. Математизация и информатизация в обществе. Принципы моделирования и системный подход. Этапы системного анализа. Понятие модели и моделирования. Классификация моделей. Математические модели и моделирование деятельности ОВД.

14. Задачи линейного и нелинейного программирования Основные принципы оптимального управления.

15. Понятие события. Основные группы событий. Вероятность события. Основные соотношения теории вероятностей.

16. Основные понятия математической статистики. Методы исследования взаимосвязей социально-правовых явлений. Задача корреляционного анализа. Задача регрессионного анализа.

17. Математические методы анализа случайных явлений и процессов. Факторный анализ. Кластер-анализ.

18. Основные понятия и определения теории вероятностей.

19. Случайные величины и их основные характеристики.

20. Основные задачи и понятия математической статистики.

21. Построение статистических распределений.

22. Понятие множества. Обозначение, изображение множеств. Способы заданий множеств.

23. Подмножества. Собственные и несобственные подмножества.

24. Операции над множествами и свойства операций. Мощность множества.

25. Логические значения высказываний.

26. Основные понятия комбинаторики: перестановки, сочетания, размещение.

27. Формула полной вероятности.

28. Математическое ожидание случайной величины и его свойства.