Professional Computing: Concepts and Practices

Computing Professional Course Notes Page 1 I. Introduction to Computing Profession Computing profession defined: A field dedicated to designing, developing, and maintaining software, hardware, and information technology systems. II. Core Concepts Computer Science vs. Information Technology (IT): Computer Science focuses on algorithms, software design, and theoretical foundations. IT deals with the practical application of computer systems and technology in organizations. Software Development Life Cycle (SDLC): Phases: Requirements gathering, design, coding, testing, deployment, maintenance. Ensures systematic and structured software development. Cybersecurity: Protecting computer systems and networks from unauthorized access, attacks, and data breaches. Importance in the digital age. Page 2 III. Programming and Development Programming Languages: Popular languages include Python, Java, C++, JavaScript.

Each has unique features and is suited for different applications. Web Development: Front-end vs. back-end development. Technologies like HTML, CSS, JavaScript, and server-side frameworks. Mobile App Development: iOS (Swift) and Android (Java/Kotlin). Designing user-friendly and responsive mobile applications. IV. Cloud Computing and Virtualization Cloud Services: Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS). Scalability, cost-efficiency, and accessibility. Virtualization: Running multiple virtual machines on a single physical server. Resource optimization and flexibility. V. Data Management and Analysis Databases: SQL and NoSQL databases. Data modeling, querying, and management. Big Data and Analytics: Processing and analyzing large datasets. Tools like Hadoop, Spark, and data visualization.

Page 3 VI. Ethical and Professional Considerations Ethical Issues in Computing: Privacy, security, intellectual property, and responsible AI. Ethical decision-making and social responsibility. Professionalism: Code of ethics and conduct. Continuing education and staying current in the field. VII. Emerging Technologies Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML): Applications in natural language processing, image recognition, and autonomous systems. Ethical concerns and bias in AI. Blockchain Technology: Distributed ledgers and cryptocurrencies. Secure and transparent transactions. Quantum Computing: Next-generation computing power. Potential impact on cryptography and data analysis.