7M06102 Информационные системы в ВКГУ им. Аманжолова

Дисциплина предусматривает изучение основных принципов сбора и подготовки исходных данных; основных принципов моделирования неопределённости; методов анализа временных рядов; основ корреляционного анализа; дисперсионного анализа; методов и алгоритмов интеллектуального анализа; основ визуального анализа; сути технологии OLAP.

Изучения дисциплины направлено на изучение методов и примеров построения интеллектуальных информационных систем на основе изучения базовых моделей искусственного интеллекта; изучение хорошо и плохо структурированных предметных областей, формальной (Аристотелевой) логики, реализации формальной логики, изучение языка описания продукционной модели Prolog и Lisp, фреймов для представления знаний, критериальных методов: задача выбора, измерительные шкалы, методики принятия решений; ознакомление с нейронными сетями как основного типа современных моделей экспертных системы.

Дисциплина предусматривает изучение обучающимися технологий конструирования программного обеспечения; структурного, объектно-орентированного подходов к проектированию программного обеспечения, логической модели программных систем, CASE-средств, унифицированного языка моделирование UML; метрических особенностей объектно-ориентированных программных систем; эволюцию мер связи; метрик связности по данным, по методам; зависимости изменения между классами; набора метрик Чидамбера и Кемерера; метрик Лоренца и Кидда.

Курс направлен на формирование у учащихся иноязычной коммуникативной компетенции через изучение грамматики, лексического материала, особенностей текстов разных стилей (официально-делового, художественного, научно-функционального), норм академической письменности, возможностей их использования в профессиональной и иной деятельности. Дисциплина позволяет систематизировать приобретенные языковые знания и речевые умения; совершенствовать навыки работы с литературой на иностранном языке, а также навыки устных форм общения, необходимых для профессионального общения, презентаций, выступлений с сообщениями и докладами, осуществления профессиональных контактов; письменные навыки, необходимые для профессионального общения (деловое письмо, сообщение, анализ текстов профессиональной направленности и т.д.); навыки решения коммуникативных задач в профессиональной сфере с использованием современных информационных технологий.

Дисциплина направлена на изучение методологии и методики организации научно-исследовательской деятельности, углубление знаний об особенностях формулирования условий исследуемого процесса, разработки структурно-содержательной теоретической модели исследуемой проблемы, осуществления опытно-экспериментальной деятельности на основе теоретических и эмпирических методов исследования,получения новых теоретических и практических научных результатов. Изучение дисциплины также способствует развитию академической грамотности обучающихся, углублению их знаний о форматах, критериях, жанрах, особенностях стиля академического письма. В результате изучения дисциплины у магистрантов развиваются компетенции написания научных, профессиональных, исследовательских текстов, работы с различными источниками информации, применения методов исследования в решении практических задач, самостоятельного составления программ научно-исследовательских работ.

Дисциплина предусматривает изучение обучающимися типов задач интеллектуального анализа данных, моделей и методов интеллектуального анализа; нейронных сетей; генетических алгоритмов; распознавание образов; алгоритмов классификации и кластеризации; введения в большие данные.

Дисциплины раскрывает понятия об облачных технологиях, как современного средства предоставления повсеместного и удобного сетевого доступа к вычислительным ресурсам, предусматривает изучение возможностей и преимуществ облачных вычислений, процесса развертывания облака, направления развития технологий SaaS, PaaS; процесса работы с Google Apps, с платформами Google App Engine и Windows Azure, изучение инструментальных средств разработки, предоставляемые облачными провайдерами.

Дисциплина предусматривает изучение программных приложений по обработке естественного языка, созданных на основе статистических методов, задач статистической обработки естественных языков; моделей представления текстов; машинного перевода; лексической базы данных.

Дисциплина предусматривает изучение средств обработки экспериментальных данных диссертационного исследования, математических основ статистического анализа, пакетов прикладных программ, методов наглядного представления данных, информационно-справочных систем; способов подтверждения достоверности экспериментальных данных на основе статистических методов; прогнозирования на основе статистических данных.

Дисциплина предусматривает изучение классификацию криптографических систем, симметричные системы шифрования, программы PGP, асимметричные криптосистемы, алгоритмы Diffie-Hellman, RSA, методы формирования электронной цифровой подписи (ЭЦП), особенности объектов защиты информации, их классификацию, методы и средства защиты информации при реализации информационных процессов информации; программирование задач кодирования и шифрования; оценивание уровень безопасности в информационных системах; разработку рекомендаций по применению средств защиты информации

Дисциплина изучает иерархическую структуру комплекса работ, расписание, временной резерв, оценки длительности проекта методом PERT, отчетности по производным показателям, методы оценки рисков, управление проектами, основные отчетные показатели, методы качественной и количественной оценки рисков, составление и контроль плана выполняемой работы, планирование выполнения работы и ресурсов, управление процессами жизненного цикла программных продуктов; произведение оценки бизнес-процесса в прикладных задачах производства

Дисциплина изучает языки современных сценариев, современные AdditDesign системы; математические методы и модели представления данных для решения задач статистического и интеллектуального анализа данных, используемых в программных решениях.

Дисциплина предусматривает изучение обучающимися алгоритмов решения некорректных задач, моделей алгоритмов, вычисления сложности и работы алгоритмов, современных методов оценки сложности алгоритмов и методов их разработки, применения языка предикатов и кванторов для записи математических утверждений, процесс записи слов на бесконечной ленте автомата, операций над словами, описаний и примеров машины Тьюринга.

Дисциплина направлена на получение магистрантами фундаментальных знаний о теоретических основах педагогики и педагогического мастерства, об управлении учебно-воспитательным процессом для преподавания в высшей школе; на развитие способности использовать в профессиональной деятельности знания о принципах современной педагогики, традиционных и инновационных формах, методах работы, методических подходах к решению педагогических задач высшей школы, а также решать проблемы высшего профессионального образования, определять перспективы его дальнейшего развития; на понимание места, роли и значения педагогики высшей школы в системе наук о человеке и в практической деятельности педагога.

Дисциплина предусматривает изучение основ теории обучения машин, включая дискриминантный, кластерный и регрессионный анализ, в ее содержание включены изучение алгоритма распознавания, эмпирического риска, метрических алгоритмов классификации, метода ближайшего соседа, метода парзеновского окна; дискриминантный анализ, процесс моделирования распознаваемого параметра, моделирования наблюдаемой величины, процесс регрессии, метод наименьших квадратов, Байесовская линейная регрессия, разреженная линейная регрессия.

Дисциплина направлена на изучение принципов управления системами, проведения измерений при формировании решений и оценки достоверность измерений; методов построения математических моделей и средств поддержки принятия решений, используемых в интеллектуальных информационных системах.

Дисциплина направлена на формирование знаний о психологических механизмах современной управленческой деятельности и системе управления поведением людей в организациях. В ходе курса магистранты осваивают психологию управления, осуществляют анализ психологических ситуаций, изучают особенности управления, диагностику и прогнозирование психологического состояния, изменения внутренней системы управления, формирование программ подчиненной деятельности, управленческие потребности и способности, способы создания диагностических средств, разработки активных методов обучения менеджеров, практическую реализацию в виде консалтинга. Дисциплина формирует теоретико-методологические основы психологического содержания процесса управления в условиях современного развития общества.

Дисциплина предусматривает изучение классификации математических моделей на основе особенностей математического аппарата, методов инженерии программного обеспечения, видов математических моделей технических объектов, проектирования математических моделей для физических объектов, программирования и исследований свойств имитационной модели

Дисциплина направлена на формирование навыков работы с прикладными программами для проведения плановых исследовательских работ, навыков применения статистических методов обработки результатов по проверке эффективности профессионально-педагогической деятельности. Дисциплина раскрывает возможности программных средств обработки результатов диагностичной оценки качества образования, информационный потенциал web-ресурсов вузов, энциклопедий, научно-популярных журналов, способы публикации, процесс использования виртуального программного обеспечения, сервисов Google, программ Skype, вебинаров в проектной деятельности.

Дисциплина направлена на изучение методов принятия решений в антагонистических и конфликтных ситуациях, в условиях вероятностной и нечеткой неопределенности; процесса проведения экспертизы, процессов сбора данных и методов обработки экспертной информации.

Дисциплина предусматривает изучение теории автоматизации управления технологических процессов предприятий города, понятий об автоматических системах управления технологических процессов, интегрированных и распределенных систем, схем автоматического регулирования сложных технологических объектов, структурно-топологического анализа сложных систем, схем взаимодействия основных частей системы, примеров систем в различных отраслях промышленности

Дисциплина предусматривает изучение процесса создания предпринимательских процессов в области ИТ, классов управленческих и производственных информационных систем в контексте приложения к основным предприятиям региона и концепции их построения; формирования и обеспечения комплексной защищённости информационных ресурсов.

Дисциплина направлена на изучение методов кластерного анализа: метода полных связей, максимального локального расстояния, метода Ворда, центроидного метода. Программа дисциплины описывает алгоритм последовательной кластеризации, основные классификации алгоритмов кластеризации: иерархические и плоские, четкие и нечеткие, многомерное шкалирование; дендограммы.

Дисциплина направлена на формирование системных представлений о науке как важнейшем факторе современного социального и личностного бытия, ведущих тенденциях и основаниях исторического развития, основных научных проблемах и дискуссионных вопросах в изучении науки, методологических основаниях современного научного познания. В курсе изучаются вопросы влияния науки на социальные, экономические, духовные процессы в обществе.

Дисциплина предусматривает изучение обучающимися проблем защиты информации в компьютерных системах, стандартов шифрования, трудно вычислимых задач (NP проблем), криптографии с открытым ключом, алгоритмов Diffi-Hellman, RSA, El-Gamal, проблем аутентификации, принципов проверки подлинности электронной цифровой подписи, симметричных систем шифрования, программ PGP, асимметричных крипто системам, алгоритмов Diffie-Hellman, RSA; методов формирования электронной цифровой подписи

Применять методы моделирования бизнес-процессов при реализации алгоритмов функционирования базы данных с использованием облачных технологий

Программировать с использованием вычислительных методов решения задач принятия мер по сложным ситуациям при работе базы данных

Применять технологии обработки больших данных с целью управления предприятием на основе проанализированной информации

Работать в специализированных интеллектуальных приложениях с использованием машинного обучения, определяющие взаимосвязи и корреляции между различными факторами

Применять программные методы обеспечения безопасности базы данных при использовании прикладного программного обеспечения

Использовать материалы текстов по разработке программ для установки баз данных в устной и письменной форме (при написании научных статей) на трех языках

Проектировать базы данных по разработке алгоритмов решения задач управления производством предприятий, организаций

Разрабатывать модули программного обеспечения обработки данных для проведения бизнес-экспериментов и исследований по оптимизации производства

Определять цели производственной деятельности в сфере услуг, бизнеса и образования, управления технологическими процессами организации и учреждений, толерантно воспринимать социальные, культурные и личностные различия

Использовать аналитические системы анализа больших массивов данных для исследований процесса поиска и анализа информации