6B06107 Data Science в AIU
-
Цель образовательной программы Подготовка высококвалифицированных ИТ-специалистов, имеющих фундаментальные знания в области Data Science, способных применять машинное обучение для анализа и обработки больших объемов данных, проектировать информационные системы, используя современные языки программирования, управлять аппаратным и программным обеспечением, разрабатывать и администрировать веб-системы и программное обеспечение.
-
Академическая степень Бакалавриат
-
Языки обучения Русский, Казахский, Английский
-
Название ВУЗа Международный университет Астана
-
Срок обучения 4 года
-
Объем кредитов 240
-
Группа образовательных программ B057 Информационные технологии
-
Предметы на ЕНТ Математика и Информатика
-
Область образования 6B06 Информационно-коммуникационные технологии
-
Направление подготовки 6B061 Информационно-коммуникационные технологии
-
Высшая математика 1
Кредитов: 6Дисциплина позволяет приобрести необходимый объем фундаментальных знаний в области математики, учить применению элементов линейной алгебры, аналитической геометрии и математического анализа в прикладных задачах. Содержание: Линейная алгебра. Аналитическая геометрия. Дифференциальное и интегральное исчисление функции одной переменной.
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Алгоритмы и основы программирования
Кредитов: 5Дисциплина позволяет изучить и освоить базовые понятия и приемы программирования, применяемых на всех основных этапах разработки программ, методы программирования для овладения знаниями в области технологии программирования; подготовка к осознанному использованию как языков программирования, так и методов программирования.
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Высшая математика 2
Кредитов: 6Дисциплина позволяет повышать уровень фундаментальной математической подготовки студентов с усилением ее прикладной направленности, ознакомить студентов с основами математического аппарата, необходимого для решения теоретических и практических задач, а также ознакомление с основными понятиями математического анализа, освоение методов и способов решения математических задач, развитие логического и алгоритмического мышления, овладение основными методами исследования, выработка умения самостоятельно расширять математические знания и проводить математический анализ прикладных задач.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Основы WEB (HTML, CSS, JavaScript)
Кредитов: 6Дисциплина позволяет изучить основы верски HTML + CSS и языка программирования JavaScript, для создания макетов, шаблона дизайна веб сайтов. Помимо этого, студент получит навыки программирования на JavaScript, и библиотеки JQuery. Курс включает в себе фреймворк Bootstrap 4 со всеми модулями.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Основы работы в среде Figma
Кредитов: 4Дисциплина позволяет получить навыки практического использования инструментов, библиотеки графического онлайн редактора Figma и создавать готовые макеты в Figma.
Год обучения - 2
Семестр 1
-
Теория и современные проблемы экономики
Кредитов: 5Курс способствует повышению экономической культуры студента; помогает понимать суть экономических преобразований в обществе, логику и взаимосвязь явлений и процессов в жизни общества, овладеть навыками и умением применять полученные знания в практической деятельности.
Селективная дисциплина
Год обучения - 2
Семестр 1
-
Основы безопасности жизнедеятельности
Кредитов: 5Курс предназначен для воспитания культуры безопасности, подготовки к безопасному поведению в повседневной жизни, в опасных, в том числе ЧС природного, техногенного и биолого-социального характера, формирования здорового и безопасного образа жизни, умений и навыков оказания первой помощи, получения начальных знаний об обороне государства, приобретения навыков в области гражданской обороны.
Селективная дисциплина
Год обучения - 2
Семестр 1
-
Основы JavaScript
Кредитов: 5Дисциплина позволяет изучить основы JavaScript, основные элементы, общую структуру и синтаксис javascript-кода, научит работать с переменными, манипулировать различными типами данных, осуществлять взаимодействие скрипта с HTML-страницей сайта.
Год обучения - 2
Семестр 1
-
Основы базы данных
Кредитов: 5Дисциплина позволяет овладеть знаниями в области теории баз данных и этапы проектирования БД с использованием языка запросов SQL. После данного курса можно использовать различные базы данных, такие как MS SQL и Postgre Sql.
Год обучения - 2
Семестр 1
-
Правовая среда бизнеса и антикоррупционное законодательство
Кредитов: 5Дисциплина направлена на изучение нормативно-правовых документов для применения в своей деятельности, на использование систематизированных теоретических и практических знаний при решении профессиональных задач, наделяет знаниями об опасности, которую представляет собой коррупция для благосостояния общества и безопасности государства.
Селективная дисциплина
Год обучения - 2
Семестр 1
-
Разработка ПО -1
Кредитов: 4Дисциплина позволяет применению систематического, дисциплинированного, количественного подхода к разработке, эксплуатации и обслуживанию программного обеспечения; то есть применение техники к программному обеспечению.
Год обучения - 2
Семестр 2
-
Система управления базами данных (PostgreSQL)
Кредитов: 7Дисциплина позволяет получить знания о системе управления базами данных PostgreSQL. В результате обучения студенты смогут уверенно работать с PostgreSQL, создавать оптимальные запросы и разбираться с некорректными, работать с индексами, оптимизировать, профилировать и обновлять базы данных.
Год обучения - 2
Семестр 2
-
Профессионально-ориентированный иностранный язык (английский)
Кредитов: 5Дисциплина позволяет формированию и/или повышению исходного уровня владения иностранным языком, достигнутого на предыдущей ступени образования, и овладение студентами необходимым и достаточным уровнем коммуникативной компетенции для решения различных задач в областях бытовой, культурной, профессиональной и научной деятельности, а также для дальнейшего самообразования.
Год обучения - 2
Семестр 2
-
Программирование на языке Python
Кредитов: 5Дисциплина позволяет получить знания по одному из бурно развивающихся и популярных в настоящее время языков программирования - Python. Язык Python позволяет быстро создавать как прототипы программных систем, так и сами программные системы, помогает в интеграции программного обеспечения для решения производственных задач.
Год обучения - 2
Семестр 2
-
Бизнес аналитика
Кредитов: 5Курс включает области анализа предметной области и формулирования требований к разрабатываемым информационным системам и прикладному программному обеспечению
Год обучения - 3
Семестр 1
-
Искусственый интеллект (Прагматическое направление)
Кредитов: 3Дисциплина позволяет изучить цели и задачи прагматического направления в исследованиях по искусственному интеллекту, который содержит три целевые области: создание инструментария, интеллектуальное программирование, разработка методов представления и обработки знаний.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 1
-
Искусственый интеллект (Бионическое направление)
Кредитов: 3Дисциплина позволяет изучить цели и задачи бионического направления в исследованиях по искусственному интеллекту, который содержит структуры и процессы человеческого мозга, и результаты решения задач такой системой подобны результатам, получаемым человеком.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 1
-
Разработка ПО -2
Кредитов: 5Дисциплина позволяет получить знания по тестированию и обеспечения качества программного обеспечения, которые являются обязательным этапом при разработке любой программной системы. Правильный подход к тестированию программных систем позволит студентам избежать множества ошибок при разработке реальных систем.
Год обучения - 3
Семестр 1
-
Разработка JavaScript приложений
Кредитов: 6Курс включает актуальные подходы, технологии и инструменты фронтенд-разработки. Студенты узнают об архитектуре современных приложений и структуре типовых проектов, а также получат представление об инструментах современного фронтенд-разработчика.
Год обучения - 3
Семестр 1
-
Создание веб-приложения с помощью Flask
Кредитов: 6В рамках этого курса будут использованы инструментарий Bootstrap, чтобы сделать приложение визуально привлекательным. Bootstrap поможет включить в веб-приложение быстрые веб-страницы, чтобы приложение можно было использовать на мобильных браузерах без написания для этого собственных кодов HTML, CSS и JavaScript. Курс дает возможность изучить работу Flask.
Год обучения - 3
Семестр 1
-
Веб-фреймворк Django
Кредитов: 5Дисциплина позволяет изучить веб-фреймворк на Python- Django, использующий шаблон проектирования MVC, разбираться в архитектуре веб-приложений, создавать и оптимизировать веб-приложения на Django, пользоваться инструментами: pip, virtualenv, Git, PyCharm и другими.
Год обучения - 3
Семестр 1
-
Создание и разработка React приложения
Кредитов: 5В рамках этого курса будут изучены Кроссплатформенная разработка, Освоение React, Разработка UI, Приемущества JavaScript для передачи данных по сети
Год обучения - 3
Семестр 2
-
BigData
Кредитов: 5Курс позволяет освоить навыки в аналитике данных и понимание, зачем и где нужна big data, новая траектория развития карьеры и более сложные рабочие проекты.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 2
-
Основы систем информационной безопасности
Кредитов: 5В курс включены сведения, необходимые всем специалистам в области IT. Рассматриваются основные понятия ИБ, структура мер в области ИБ, кратко описываются меры законодательного, административного, процедурного и программно-технического уровней.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 2
-
Защита информации от вредоносного программного обеспечения
Кредитов: 5Дисциплина нацелена на то, чтобы познакомить студентов с актуальными методологиями анализа исполняемых файлов, научить эффективным приемам дизассемблирования и отладки с целью решения задачи восстановления алгоритмов.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 2
-
Основы блокчейн технологии
Кредитов: 5Курс содержит сферы применения, механизм и принципы работы блокчейн, криптовалюты , централизованные и децентрализованные системы, их преимущества и недостатки.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 2
-
Системный анализ и управление
Кредитов: 5Дисциплина даст возможность структурировать свои знания в области бизнес-анализа и системного анализа в IT. Повысить эффективность выполняемой работы, применяя новые знания. Повысить качество производимых артефактов этапа анализа.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 2
-
Машинное обучение (Python)
Кредитов: 5Дисциплина позволяет изучить основы машинного обучения. Подробно разбираются основные теоретические понятия, а также знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn — наиболее популярными инструменатами для анализа данных и машинного обучения, используя язык программирования Python.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 2
-
Основы маркетинга и продвижения продукта
Кредитов: 5Курс позволяет рассматривать маркетинг как комплексную систему управления, направленную на изучение рыночной среды и запросов потребителей с целью их удовлетворения, и конструирования согласно стратегическим направлениям развития предприятия.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 2
-
Deep learning
Кредитов: 5Курс позволяет обучать наборы тестов, анализироваь дисперсию для приложений DL, используя стандартные методы и алгоритмы оптимизации и создавайть нейронные сети в TensorFlow.
Селективная дисциплина
Год обучения - 3
Семестр 2
-
Анализ поведения потребителей
Кредитов: 5В данном курсе рассматривается анализ и прогнозирование рынка, его среды, конкуренции и конъюнктуры. Разработка стратегии и планирование деятельности фирм с ориентацией на потребителя и на развитие спроса, реализация товарной, ценовой, коммуникационной и сбытовой политики
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Статистические методы анализа
Кредитов: 5Дисциплина формирует основные навыки применения статистических методов анализа данных. Подробно рассматривается, как статистика связана с машинным обучением и какое место она занимает среди наук о данных.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Нейронные сети
Кредитов: 3Курс содержит основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный курс содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач.
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Моделирование и визуализация данных
Кредитов: 5Данный курс является необходимым для получения практических навыков работы с программой R при анализе больших данных и моделировании. R – бесплатный язык программирования для статистической обработки данных, визуализации данных и моделирования.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Моделирование клиентской базы и персонализация продуктов
Кредитов: 5Дисциплина знакомит студентов «продвинутым» инструментам работы с анализом экономических данных и охватывают как самые основы, так и продвинутые инструменты анализа.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Веб-фреймворк React
Кредитов: 5Дисциплина позволяет освоить работу с фреймворком React В результате обучения студенты смогут создавать изоморфные приложения на React Redux, типизировать их с помощью Typescript и работать с различными публичными сервисами.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Создание и разработка React приложения 2
Кредитов: 5Курс содержит глубокое погружение в React (React.js, Redux, Animations, Next.js, React Routing и другие), синтаксисе Javascript NPM, Webpack, Babel и ES6/ES2015.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Техническое управление проектами
Кредитов: 5Дисциплина знакомит студентов теоретическим, методологическим и прикладным знаниям и навыкам в специфической области менеджмента, связанной с управлением изменениями в организации. Техническое управление проектами приобрела четкую обособленность, появились международные стандарты и ассоциации профессиональных проект менеджеров, занятых управлением научно-техническим развитием во всех отраслях; в области организации и финансирования проектной деятельности, оценки рисков и состояния внешней и внутренней среды организации с точки зрения перспектив скачкообразного, прорывного развития.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Стандартизация и нормализация
Кредитов: 3Дисциплина позволяет получить знания об основных элементах жизненного цикла и изменений в информационных системах, о состоянии и тенденциях развития вопросов стандартизации, метрологии и сертификации информационных систем, принципами стандартизации в разработке программных продуктов, основными положениями теории измерений, метрологии программных продуктов, задачами системы сертификации информационных систем и программных продуктов.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Анализ рисков
Кредитов: 3Дисциплина позволяет получить необходимый практический опыт работы с ПО Oracle Primavera Risk Analysis. Объединяет в себе методологические аспекты управления рисками проекта с практическими и теоретическими занятиями.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Разработка и тестирование гипотез по улучшению бизнес-метрик
Кредитов: 5В данном курсе идет детальная разработка и тестирование гипотез по улучшению бизнес-метрик через построение моделей машинного обучения (Machine Learning)
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Методы интеллектуального анализа
Кредитов: 5Дисциплина позволяет изучить методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных и их применение для решения задач в различных предметных областях, лишённых развитых формальных инструментов и обладающих накопленными массивами (качественных/неколичественных) эмпирических данных.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Прикладное машинное обучение
Кредитов: 5Этот курс познакомит прикладному машинному обучению, ориентируясь больше на способах и методах, чем на статистику за эти методы.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Python для анализа данных
Кредитов: 5Дисциплина позволяет применять студентам свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями. Курс ориентирован на практику и позволит сразу приступить к работе с данными и построению моделей.
Селективная дисциплина
Год обучения - 4
Семестр 1
-
Код ON1
Применять нормативно-правовые документы и антикоррупционное законодательство РК при решении задач в профессиональной деятельности; показывать знания по экономическим наукам, теории и практике обеспечения безопасности жизнедеятельности в условиях ЧС природного, техногенного и социального происхождения, использовать методы обеспечения безопасности в обществе
-
Код ON2
Решать актуальные и значимые задачи фундаментальной и прикладной математики применяя соответствующий математический аппарат
-
Код ON3
Применять основные методы и инструменты разработки программного обеспечения, а так же выполнять отладку программного модуля с использованием специализированных программных средств
-
Код ON4
Разрабатывать компоненты программных комплексов и баз данных, использовать современные инструментальные средства и технологии программирования
-
Код ON5
Применять современные технологии программирования для разработки защищенного программного обеспечения; применять основные требования современных стандартов по безопасности компьютерных систем; разрабатывать техническую документацию на программное обеспечение в соответствии с действующими стандартами; проектировать блокчейн-приложение от формулировки прикладной задачи до технического описания
-
Код ON6
Разрабатывать приложения и создавать программные прототипы решения прикладных задач; применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных,операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ
-
Код ON7
Разрабатывать технические задания на модернизацию и автоматизацию действующих производственных и технологических процессов и производств, технических средств и систем автоматизации, управления, контроля, диагностики и испытаний, новые виды продукции, автоматизированные и автоматические технологии ее производства, средства и системы автоматизации, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством
-
Код ON8
Выделить основные сферы применения методов глубокого обучения, особенности и трюки в каждой такой сфере; решать задачи производственной и технологической деятельности с использованием методов глубокого обучения на профессиональном уровне, включая постановку задачи, базовое решение, прототипирование и внедрение; демонстрировать знания в одной из основных сфер применения глубокого обучения
-
Код ON9
Перечислять основные понятия и терминологию, используемые в MLDM; применять методы, технологии и инструменты DM в задачах обработки, анализа, визуализации, хранения сложно структурированных данных большого объема; проанализировать данные реального времени
-
Код ON10
Применять нейронные сети в решении сложных задач, выбирать методов представления и обработки знаний, разрабатывать программы на основе нейронных сетей
-
Код ON11
Демонстировать навыки публичного выступления и письменного аргументированного изложения собственной точки зрения на иностранном языке в сфере производственной и общественной деятельности
6B06107 Криптология
БакалавриатЕвразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева (ЕНУ им. Л. Н. Гумилева)
ГОП: B057 Информационные технологии
Новая образовательная программа | Языки обучения: Русский, Казахский6B06107 Вычислительная техника и программное обеспечение
БакалавриатКостанайский инженерно-экономический университет имени. М.Дулатова (КИНЭУ им. Дулатова)
ГОП: B057 Информационные технологии
Новая образовательная программа | Языки обучения: Русский, Казахский6B06107 Киберфизические системы
БакалавриатМеждународный университет информационных технологий (МУИТ (IITU))
ГОП: B057 Информационные технологии
Новая образовательная программа | Языки обучения: Английский6B06107 Mobile computing
БакалавриатКазахстанско-Немецкий университет (КНУ (DKU))
ГОП: B057 Информационные технологии
Новая образовательная программа | Языки обучения: Русский6B06107 Информационные системы
БакалавриатЕвразийский Технологический Университет (ЕТУ)
ГОП: B057 Информационные технологии
Новая образовательная программа | Языки обучения: Русский, Казахский, Английский6B06107 Информационные системы и технологии
БакалавриатРудненский индустриальный институт (РИИ)
ГОП: B057 Информационные технологии
Новая образовательная программа | Языки обучения:6B06107 Математические и вычислительные науки
БакалавриатAstana IT University
ГОП: B057 Информационные технологии
Новая образовательная программа | Языки обучения: Английский