8D06115 Информационные системы в МКТУ им. Ясави

Дисциплины

• Оптимизационные методы в информационных системах

  Курс позволит докторантам изучить теорию оптимизации и принятия решения, моделей и методов принятия решений, методов и алгоритмов математического программирования, освоение различных подходов, используемых для оптимизации информационных ресурсов. Рассматривается классификация задач и методов оптимизации, постановка задачи оптимизации, математические модели основных классов оптимизационных задач. Изучаются условия оптимальности и численные методы оптимизации задач нелинейного программирования с ограничениями.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Информационные системы на основе облачных технологий

  Целью дисциплин является получение теоретических знаний и практических навыков по архитектуре «облачных» технологий, способам и особенностям проектирования «облачных» сервисов, а также получение навыков разработки приложений для основных существующих «облачных» платформ. Дисциплина направлена на изучению основных характеристик «облачных» технологий; основные отличия от решений на основе серверных технологий; преимущества и риски, связанные с использованием «облачных» вычислений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  У докторантов предусматривается формирование глубоких знаний и практических навыков о методах сбора, обработки и анализа информации, применяемых при выполнении диссертационной работы и написании научных статей. Это позволяет обучающемуся сделать правильный выбор, опираясь на качественные и количественные методы исследования в своей научно-исследовательской работе. Формируются навыки применения технологий искусственного интеллекта в соответствии с современными требованиями научного поиска. С помощью инструментов на основе искусственного интеллекта (текстовые модели, автоматизированная библиография, системы анализа данных) будут расширены возможности структурирования научной информации, доказательства исследовательских гипотез и повышения качества академической подписки.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление информационными проектами

  Дисциплина направлена на детальное изучение процедур управления проектами внедрения и сопровождения информационных систем и технологий. Сформировать навыки об информационных технологиях анализа сложных систем и основанными методами проектирования информационных систем на международных стандартах обучит докторантов принципам построения функциональных и информационных моделей систем, проведению анализа полученных результатов, применению инструментальных средств поддержки проектирования информационных систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы анализа и обработка больших данных

  В данном курсе изучение последних достижений в области анализа, хранения и обработки больших данных. Курс исследует с некоторыми ключевыми ИТ-технологиями, которые они смогут использовать для манипулирования, хранения и анализа больших данных. Докторанты получат возможность разрабатывать системы с высокой масштабируемостью, которые могут принимать, хранить и анализировать большие объемы неструктурированных данных в пакетном режиме и / или в режиме реального времени.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  В рамках дисциплины с приоритетом общей академической честности, основываясь на научной этике, будут рассмотрены пути написания и методы сравнительно-оценочного анализа научной работы. Также будут представлены и ознакомлены c международными научными базами данных и изучены принцип работы с базами, а также использование их продуктов в научно-публикационной сфере. Будут ознакомлены с методами и программами разработок ссылок на научно-исследовательские работы и проверки плагиата.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• При написании научно-исследовательских работ руководствуется принципами академической честности с соблюдением норм научной этики и эффективно использует международные научные базы данных и инструменты искусственного интеллекта.
• Использует в научно-исследовательской работе современные методы и навыки исследования, используемые в профессиональной среде, демонстрируя системное понимание их особенностей
• Излагает научно обоснованные принципы, разрабатывает научные статьи и защищает их перед научным сообществом, основываясь на результатах исследований, полученных с использованием технологий искусственного интеллекта, определяя цели и задачи в соответствии с направлением исследований.
• Предлагать обоснованные заявки или пояснительные записки научно-исследовательских проектов в области ИКТ
• Формулировать задачи исследования и найти пути их решения на основе моделей и методов интеллектуального анализа данных, машинного обучения, теорий вычислительной сложности и оптимизации
• Проектирует облачных решения с учетом бизнес-требований организации, разрабатывает ИТ-решения на основе облачных вычислений, контролирует сопровождение облачных решений
• Применять методы обработки больших данных и интеллектуального анализа данныхдля решения ресурсоемких задач