7M06101 Информатика в ГУ им. Шакарима

Дисциплины

• История и философия науки

  Дисциплина направлена на изучение культуры научного мышления, формирует аналитические возможности и навыки исследовательской деятельности, предоставляет теоретические и практические знания, необходимые будущему ученому. Исследует историческую эволюцию наук и философские перспективы, которые они формируют. Описываются истоки современной науки, ее общественные и институциональные связи. Рассматриваются общефилософские вопросы, связанные с мысленными экспериментами, подтверждением и опровержением теорий, происхождением и применением количественных и качественных методов исследований.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Модели знаний в информационных системах

  Дисциплина изучает все, что связано с данными и знаниями. Рассматривает такие вопросы, как особенности знаний, модели представления знаний, создание формальных и неформальных моделей, сетевые, логические, продукционные и фреймовые модели. Функциональные сети. Методы работы со знаниями. Методы приобретения знаний. Методы представления и обработки знаний. Методы решения задач в системах, основанных на знаниях. Структура экспертных систем. Этапы разработки экспертных систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Web программирование РНР

  Данная дисциплина включает в себя методы проектирования Web-сайтов, использование графики на Web-страницах, способы обработки и редактирования цифровых изображений, сопровождение и размещение Web-страниц, программные системы, серверные технологии, РНР, CSS, JavaScript, установку Web-сервера Apache, работу с ним, создание баз данных MySQL, Web-сайтов, обучает применению обоснованных технологий и составлению технических заданий при создании Web-сайтов, администрированию серверов, применению конструкторов Web-сайтов, принципам работы с ними.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Курс направлен на изучение принципов, методов и технологий обучения вузовских дисциплин, рассматриваются вопросы управления образованием, методик преподавания направленных на развитие профессиональных компетенций, а также подготовку к решению психолого-педагогических задач в образовательной сфере. Охватывает дидактику, современные образовательные концепции, проектирование учебного процесса, а также особенности высшего образования. Магистранты овладевают навыками разработки учебных программ дисциплин, применения в практике образовательных технологий и умения рефлексии.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Технологии разработки программного обеспечения

  В рамках дисциплины изучаются основы разработки программного обеспечения и методологии проектирования; разработка, тестирование, отладка, внедрение и сопровождение программного обеспечения вычислительной техники с использованием современных CALS-технологий и CASE-средств и внедрение информационных систем. Для усвоения дисциплины обучаемый должен обладать знаниями по основам создания информационных систем и использование новых информационных технологий обработки информации; жизненный цикл программного обеспечения; объектно-ориентированное программирование; элементы теории сложности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Образовательные WEB-порталы

  Понятие web-технологий. Роль web-технологий в современном образовании. Функции, классификация и современное состояние web-браузеров. Взаимодействие web-cepвepa и браузера. Инструментарий для разработки web-страниц. Современные стандарты языка HTML. Использование каскадных таблиц стилей CSS для оформления web-страниц, принцип разделения формы и содержания. Верстка web-страниц. Основы серверных и клиентских скриптовых языков. Системы управления контентом CMS.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект и теория принятия решений

  В процессе изучения данной дисциплины обучающиеся изучают понятие искусственного интеллекта, виды искусственного интеллекта. Темы курса включают Архитектуру и дизайн искусственного интеллекта, Методы и алгоритмы искусственного интеллекта, Классификация методов ИИ. Обучающиеся освоят применение теории искусственного интеллекта при принятии управленческих решений, Интеллектуальные системы поддержки принятия решений, Тео́рию приня́тия реше́ний. Моделирование принятия решений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Мобильное обучение и виртуальная реальность

  В ходе изучения дисциплины обучающиеся изучают современные разработки и тенденции в области создания приложений виртуальной и расширенной реальности, возможности современных и перспективных средств разработки приложений виртуальной и расширенной реальности, технологии программирования приложений виртуальной и расширенной реальности, слои программных компонентов, обеспечивающие работу информационных систем виртуальной и расширенной реальности, аппаратно-программные составляющие пользовательских интерфейсов для визуализации и управления виртуальными объектами в иммерсионных средах.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Содержание курса направлено на освоение подходов и направлений психологии управления, психологических законов управления, особенностей планирования и решения управленческих задач. Обучающиеся ознакомятся с психологическими методами урегулирования конфликтных ситуаций, овладеют способами мотивирования труда, приемами использования эффективных стилей управления. Будут сформированы навыки анализа психологических причин, лежащих в основе снижения эффективности процесса управления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Теория распознавания образов

  В процессе изучения данной дисциплины магистранты освоят основные понятия распознавания образов, задачи распознавания образов, принцип работы распознавания образов, алгоритмы распознавания образов, принцип построения систем распознавания образов. Темы курса охватывают модели и методы нейросетевых технологий, математические модели распознавания образов, направления в распознавании образов, формальная постановка задачи, методы распознавания графических образов, Персептрон как метод распознавания образов, римеры задач распознавания образов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Овладение общекультурными, профессиональными и специальными компетенциями для осуществления профессиональной деятельности, предполагающее обучение навыкам чтения оригинальной литературы в определенной отрасли знаний на иностранном языке, развитие навыков устной речи в монологической и диалогической форме по специальности, развитие навыков письменной научной речи в рамках области научного исследования магистранта, а также ознакомление с формами и видами международного сотрудничества в научной сфере.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Методы работы с Big data

  В процессе изучения данной дисциплины обучающиеся изучают понятие Big data, история, применение, методы работы с Big data. Темы курса включают понятие Big data, методы Big data, классификация методов, программные пакеты для реализации методов Big data. Магистранты освоят применение методов Big data при принятии управленческих решений, программные пакеты для реализации методов Big data.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Корпоративные информационные системы в образовании

  Данная дисциплина включает основные понятия и принципы построения корпоративных информационных систем, общие требования, MES-системы, системы ERP и ERP-II, системы MRP и MRP-II, бизнес-модели, корпоративное управление и его ресурсы, основные принципы автоматизации предприятий, клиент-серверные архитектуры, существующие корпоративные информационные системы, т. е. Microsoft Business Обучает проектированию систем Solutions-Navision, ТБ, CRP, FRP,MPS, CRM,SCM и отдельных компонентов и моделей корпоративных информационных систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы электронного оценивания уровня компетентности

  В данной дисциплине изучаются содержание образования и оценка качества подготовки специалистов, объект оценки, его критерии, аттестация, интегративные модели оценки компетенций, оценка уровня ИТ-компетенций обучающихся, инновационные оценочные средства и метод проекта, ряд усовершенствований и экспертиз оценочных средств, метод развивающей кооперации, методы и критерии оценки компетенций обучающихся в электронных обучающих системах .

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Нейросетевые технологии

  В процессе изучения данной дисциплины магистранты освоят понятие искусственных нейросетевых технологий, виды нейронных сетей, задачи нейронных сетей, принцип работы нейронных сетей. Темы курса включают модели и методы нейросетевых технологий, математические модели нейрона, схемы искусственных нейронов, многослойные нейронные сети. Магистранты освоят обучение нейронной сети, риски обучения нейронных сетей, сферы применения нейронных сетей, применение нейронных сетей в создании оптимальных методологий разработки ПО.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы технологий блокчейн

  Дисциплина изучает основные понятия, модели и механизмы технологии блокчейн, основополагающие концепции в криптовалютной экономике. Понятие майнинга и анализ технологии блокчейн и майнинг криптовалют. Транзакции Bitcoin и их проверка. Новейшие криптографические технологии, используемые в технологии блокчейн. Способы защиты учетных записей пользователей и обеспечение безопасности транзакций, а также учет транзакций.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Прикладные методы анализа и обработки информации в научных исследованиях

  Дисциплина изучает прикладные методы исследовательской деятельности – обеспечить целенаправленность процесса изучения слушателей научной методологии в интересах определения замысла, технологии организации исследований в сфере профессиональной деятельности, оценки и выбора методов получения информации, а также обработки и анализа данных, в частности, обнаружения знаний и поиска закономерностей в данных. Приобретение навыков исследователя данных и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии структурирования информационных ресурсов

  Дисциплина направлена на изучение основных понятий в области структурирования и обработки информации, интеллектуального анализа данных. Изучает такие вопросы, как представление различных видов информации в оцифрованном виде, а также методы и алгоритмы сжатия информации. Рассматривает основные понятия, решаемые задачи Data Mining и алгоритмы обработки данных. Изучает интеграцию информационных ресурсов и технологию поиска информации.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Средства медиа, научной визуализации и виртуальной реальности

  Формирование у обучающихся компетенций в соответствии с требованиями ГОС послевузовского образования. Получение знаний выпускниками с учетом профессиональных стандартов, жизненного цикла проектной деятельности, правил разработки программных продуктов основ управления персоналом, производства, психологии управления, вопросы информационной безопасности. Подготовка специалистов, осуществляющих масштабные изменения в профессиональной сфере и руководство научных процессов. Курс изучает в рамках медиавизуалистики, нового направления медиаисследований.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технология первичной мультимедиа

  Дисциплина изучает системы первичной обработки информации, состав и структуру технологий мультимедиа, изучает основы интернет технологий и способы создания мультимедийных электронных образовательных ресурсов при помощи специализированных программ и языков веб программирования. Изучает использование мультимедийных ресурсов в учебном процессе и способы создания мультимедийных интерактивных приложений при помощи мультипарадигменный языка программирования Java Script.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Средства автоматизации научно-исследовательских работ

  Дисциплина изучает повышения эффективности и качества научных исследований на основе получения или уточнения с помощью автоматизированных систем научных исследовании математических моделей исследуемых объектов. Автоматизированная система научных исследований - это программно-аппаратный комплекс на базе средств вычислительной техники, предназначенный для проведения научных исследований или комплексных испытаний образцов новой техники на основе получения и использования моделей исследуемых объектов, явлений и процессов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Инженерия знаний

  Инженерия знаний как научная дисциплина охватывает конкретные научные, технологические и методологические проблемы создания программных систем, основанных на знаниях, в рамках изучения. Именно к этому классу систем относятся экспертные системы. Дисциплина посвящена изучению логической модели образования, сетевой модели, производственной модели, использованию нечеткой логики в системах, основанных на знаниях, технологии разработки экспертных систем и экспертных систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии распределенных баз данных

  Дисциплина изучает основные понятия проектирования и архитектуру распределенных баз данных, основные алгоритмы и распределенную обработку. Рассматривает параллельные, гомогенные, гетерогенные распределенные системы, а также преимущества и недостатки распределенных баз данных. Изучает архитектуру Microsoft SQL Server, проектирование приложений баз данных, автоматизацию административных задач, оптимизацию запросов и реализацию задач, требующих доступа к данным.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Администрирование многопользовательских баз данных

  Дисциплина рассматривает основные аспекты управления многопользовательской базой данных управления данными: процедуры перепроектирования базы данных, управление параллельной обработкой, резервное копирование и восстановление данных, репликация и навигация, автоматизация административных функций в MS SQL Server, управление пользователями и ролями, основные меры безопасности базы данных, особенности управления СУБД MS SQL Server, PostgreSQL и MongoDB.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированное программирование

  В процессе изучения дисциплины обучающиеся изучают объектно-ориентированное проектирование и программирование, абстракцию, инкапсуляцию, наследование и полиморфизм, методы и переменные, преобразование типов, оператор instanceof, перегрузку и переопределение методов, конструкторы, управление доступом, обработку исключений, использование стандартных шаблонов, внешние библиотеки и фреймворки, стандартные фреймворки Java и владеет возможностями библиотек, методикой совместной разработки программного обеспечения, реализации совместного проекта.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Использование облачных технологий

  Дисциплина изучает историю развития «облачных вычислений», архитектуру развертывания, облачные сервисы и Azure Pack, возможности использования виртуальных технологий и платформ, анализ существующих облачных сервисов и способы подключения к ним. Рассматривает экономику облачных вычислений, достоинства и недостатки использования облачных сервисов, миграцию «облак» и основные направления развития. Изучает вопросы масштабирования, развертывания, безопасности использования и конфиденциальности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Администрирование и проектирование базы данных в MSSQLServer

  Дисциплина посвящена для изучения основ баз данных, иерархическую, сетевую, реляционную, постреляционную, концептуальную, логическую и физическую моделей данных, особенности реляционной модели баз данных, сущностей, атрибутов и Основы проектирования и разработки БД, языка SQL, основы администрирования и технологию защиты БД: система безопасности СУБД, разграничение доступа пользователей, Логины SQL Server, привилегии и роли, разработка и эксплуатация удаленных баз данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Machine Learning

  В процессе изучения данной дисциплины обучающиеся изучают понятие Machine Learning, история, применение, методы работы с Machine Learning. Темы курса включают понятие Machine Learning, методы Machine Learning, классификация методов, программные пакеты для реализации методов Machine Learning. Магистранты освоят применение методов Machine Learning при принятии управленческих решений, программные пакеты для реализации методов Machine Learning.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Оценка сложности алгоритмов

  Дисциплина направлена на изучение понятия сложности алгоритма, измерения и оценки сложности алгоритма, эффективных алгоритмов решения задач и оценки базовых алгоритмов сортировки и поиска информации. Рассмотрение видов функций сложных алгоритмов и математический аппарат анализа алгоритмов. Изучение подсчета количества выполняемых операций, асимптотические обозначения, используемые при анализе скорости роста и сравнение сложности алгоритмов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Робототехника

  В процессе изучения данной дисциплины магистранты освоят понятие манипулятора, робота, технические характеристики роботов, структурную и кинематическую классификацию манипуляторов робототехнических систем. Темы курса включают преобразования координат в роботизированных системах, определение положения координат точек, прямая задача кинематики. Магистранты научатся решать прямую задачу кинематики и определение скоростей точек приводов манипулятора, обратную задачу кинематики.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Облачные технологии

  Дисциплина изучает вопросы в области серверных и «облачных» технологий, основных моделей облачных вычислений и облачных решений, технологии виртуализации, архитектуры Windows Azure Queue и Azure Blob Services. Освоив данную дисциплину, обучающий будет знать платформы Amazon, VMware Cloud, Azure Services Platform и практическое освоение облачных сервисов Microsoft Word Web App и Microsoft Excel Web App.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технология обучения программированию

  Дисциплина включает в себя изучение теоретической и практической части технологий разработки программ, принципов построения и проектирования программных систем. Изучение и разработка программных средств и проектов с использованием мультимедийных средств для преподавательской деятельности на основе объектно-ориентированного языка программирования. Рассматриваются различные методы верстки программного обеспечения и создание сервисов как для преподавательской деятельности, так и для бизнеса.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Облачные вычисления

  Дисциплина направлена на получение общих сведений и характеристик об облачных вычислениях, архитектуре и главных моделях облачных технологий, методов и средств проектирования «облачных» сервисов. Рассматривает действующие платформы облачных технологий, преимущества и риски, связанные с использованием «облачных вычислений», а также предпосылки по переходу в «облачные» инфраструктуры по использованию «облачных» сервисов. Изучает технологии разработки приложений для основных существующих "облачных" платформ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальный анализ данных

  В процессе изучения данной дисциплины рассматриваются основные методы и инструменты ИАД. Темы курса включают: эволюцию ИКТ и потенциал интеллектуального анализа данных, ИАД в бизнесе, ИАД в решении сложных прикладных задач, основные задачи и классификация методов анализа данных, основные методы анализа и интерпретации данных, высокопроизводительная обработка данных. Магистранты научатся работать с инструментами DATA MINING.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Численные методы

  Дисциплина направлена на изучение основных понятий и определений вычислительной математики и методы их решения. Рассматриваются такие вопросы как решение нелинейных уравнений, приближение функций, погрешность числа, численное дифференцирование и интегрирование, численные методы решения задач линейной алгебры и обыкновенных дифференциальных уравнений, задачи Коши, краевых задач при помощи специализированных и интегрированных пакетов Matlab и Mathcad.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Применять основополагающие научные, педагогические, управленческие, коммуникативные знания и умения в профессиональной деятельности.
• Решать задачи возникающие в ходе научно- исследовательской деятельности и требующие углубленных профессиональных знаний.
• Демонстрировать владение методологией технологии проектирования программного обеспечения для решения профессиональных задач, использовать практические навыки проектирования и управления программного обеспечения.
• Демонстрировать владение методами интеллектуального анализа данных, методами работы с большими данными, моделировать (описывать) бизнес-процессы, уметь применять данные методы для решения практических задач.
• Демонстрировать владение методами искусственного интеллекта, уметь применять данные методы на практике.
• Владеть методами веб-программирования, разрабатывать веб-приложения, тестировать функциональность сайта, осуществлять опытную эксплуатацию веб-сайта.
• Владеть методами программирования мультимедийных систем, уметь применять данные методы на практике.
• Владеть навыками создания баз данных и знаний с использованием современных программных средств. Уметь создавать объекты баз данных в современных системах управления базами данных и управлять доступом к этим объектам.
• Получать теоретические знания и практические навыки по архитектуре «облачных» технологий, способам и особенностям проектирования «облачных» сервисов, разработки приложений для основных существующих «облачных» платформ.
• Демонстрировать знания в области робототехники, разрабатывать программы для роботизированных комплексов.

Похожие ОП