7M06101 Информационные системы в КБТУ (KBTU)

Курс преподается на промежуточном статистическом уровне. Основное внимание уделяется как теории многомерной статистики, так и ее применениям в многомерном анализе. Курс предполагает знакомство с основными понятиями в теории вероятностей и логических выводов. Компьютерная грамотность имеет важное значение, так как мы широко используем компьютер с использованием статистического программного обеспечения SAS.

Данный курс знакомит магистрантов с историей развития зарубежной и отечественной науки управления, её местом в системе психологического знания. Курс позволяет сформировать представление о современных тенденциях научного управления - новой научной управленческой парадигме, а также научит ориентироваться в основных разделах данной дисциплины: психологическом содержании управленческой деятельности, индивидуальной управленческой концепции руководителя, теоретических основах управленческого взаимодействия, психологических особенностях реализации основных управленческих функций, психологии субъекта управленческой деятельности. Дисциплина будет способствовать приобретению навыков психологического анализа взаимосвязи организационных проблем и качества реализации руководителем своих управленческих функций.

Курс методы исследований предназначен для ознакомления магистрантов с исследованиями в области технических наук и для развития исследовательских и аналитических навыков магистрантов. Обучающиеся знакомятся с теорией и логикой исследования, этикой, лежащей в основе исследовательского процесса, а также с рядом методов исследования, обычно используемых в технических науках. Внимание будет уделено дизайну исследования, сбору данных, элементарному анализу данных и написанию отчетов. Курс включает обсуждение конкретных методических подходов.

Этот курс знакомит с основными алгоритмами линейной, сетевой, дискретной, нелинейной, динамической оптимизации и оптимального управления. Акцент делается на методологии и основных математических структурах. Темы включают в себя симплекс-метод, методы сетевого потока, методы ветвления и границы и плоскости разреза для дискретной оптимизации, условия оптимальности для нелинейной оптимизации, методы внутренней точки для выпуклой оптимизации, метод Ньютона, эвристические методы, а также динамическое программирование и методы оптимального управления.

Этот курс знакомит магистрантов с разработкой компьютерных алгоритмов, а также с анализом сложных алгоритмов. По завершении этого курса магистранты смогут: 1. анализировать асимптотическую производительность алгоритмов. 2. писать строгие доказательства корректности алгоритмов. 3. демонстрировать знакомство с основными алгоритмами и структурами данных. 4. применять важные парадигмы алгоритмического проектирования и методы анализа. 5. синтезировать эффективных алгоритмов в общих ситуациях инженерного проектирования.ования.

Предоставить магистранту глубокие знания в области объектно-ориентированного системного анализа и процедур проектирования. Будут рассмотрены методы управления программными проектами. По окончании курса магистрант сможет анализировать бизнес-ситуации и разрабатывать компьютерные информационные системы с использованием объектно-ориентированных методологий.

Курс включает в себя интенсивную программу изучения английского языка, ориентированную на грамматику и навыки разговорной речи. В курсе включены темы, отражающие последние достижения в области информационных технологий, а терминологический словарь делает их непосредственно соответствующими потребностям магистрантов.

Этот курс познакомит магистрантов с мобильными вычислениями и разработкой мобильных приложений. Мобильные вычисления будут обсуждаться с трех точек зрения: мобильные технологии, разработка приложений и взаимодействие с пользователем. В курсе будут рассмотрены различные мобильные вычислительные приложения, технологии и беспроводная связь. Затем магистранты будут использовать фреймворки мобильных приложений и среды разработки, чтобы закрепить концепции, изложенные в лекциях. Пользовательский интерфейс и пользовательский опыт будут обсуждаться. Ожидается, что магистранты изучат как минимум одну платформу разработки мобильных приложений (iOS или Android) и будут использовать ее для выполнения своих заданий и курсового проекта. Лаборатория сосредоточится на разработке мобильных приложений специально для мобильной платформы, на которой они будут работать; обычно либо iOS, либо Android, поскольку у них самая большая пользовательская база.

Этот курс охватывает продвинутые концепции систем баз данных. Темы включают модели данных (ER, реляционные и другие); языки запросов (реляционная алгебра, SQL и другие); методы реализации систем управления базами данных (структуры индексов, контроль параллелизма, восстановление и обработка запросов); управление полуструктурированными и сложными данными; распределенные и noSQL базы данных.

Программные системы являются краеугольным камнем всего современного бизнеса. Такие системы часто бывают сложными и долговечными, а также должны быть надежными и адаптируемыми. Изучая методы проектирования и производства программного обеспечения, эта программа на получение степени предоставит вам навыки, необходимые для продолжения карьеры, определения и разработки этих систем и других компьютерных решений. Вы получите не только знания и практический опыт использования новейших технологий, но и углубитесь в основные принципы предмета. Именно эта комбинация навыков позволяет нашим выпускникам идти в ногу с этим быстро меняющимся предметом и обеспечивать финансово выгодную карьеру, которой можно заниматься практически в любой точке мира.

Этот курс предназначен для всестороннего изучения инфраструктуры больших данных с использованием Hadoop, HBase, Hive, Sqoop и PIG, а также для изучения сбора и анализа данных основываясь на классификации, кластеризации, анализа текста, анализа временных рядов и анализа графов. По завершению данного курса магистранты смогут планировать методы оценки, строить архитектуру управления и проводить аналитику больших данных.

Этот курс представляет собой широкое введение в машинное обучение, анализ данных и статистическое распознавание образов. Темы включают: (i) контролируемое обучение (параметрические / непараметрические алгоритмы, вспомогательные векторные машины, ядра, нейронные сети). (ii) Обучение без учителя (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы, глубокое обучение). (iii) Лучшие практики в области машинного обучения (теория предвзятости / дисперсии; инновационный процесс в машинном обучении и искусственном интеллекте). Курс также будет основан на многочисленных тематических исследованиях и приложениях, так что вы также узнаете, как применять алгоритмы обучения для создания умных роботов (восприятие, управление), понимания текста (веб-поиск, антиспам), компьютерного зрения, медицинской информатики. , аудио, интеллектуальный анализ баз данных и другие области.

В общей системе подготовки магистрантов курс История и философия науки занимает важное мировоззренческое, научно-методологическое место, основным ядром которого является история, философия и методология науки. История науки является необходимым компонентом содержания образования в подготовке магистрантов для дальнейшего повышения уровня научно-исследовательской работы. История науки и частных наук дает возможность осмысления динамики развития науки, ее воздействия на развитие общества. Исторические знания позволяют будущему специалисту составить целостный образ науки, осознанно подойти к различным аспектам и контекстам исследования самой науки.

Курс направлен на овладение основами обработки естественного языка (NLP). Курс охватывает методы и подходы, используемые во многих реальных приложениях NLP, таких как языковое моделирование, классификация текста, анализ тональности, реферирование и машинный перевод. Магистранты, проходящие курс, будут не только использовать некоторые из существующих библиотек и пакетов программного обеспечения NLP, но также узнают о принципах, лежащих в основе их разработки, и о математических моделях, лежащих в основе современной компьютерной лингвистики. Курс также включает выполнение практических заданий по программированию на Python и проведение экспериментов с текстами, написанными на английском, русском и казахском языках.

Курс предоставит магистрантам знания о теоретических основах педагогической теории и педагогического мастерства, управлении учебно-воспитательным процессом для преподавания в высшей школе, даст представление об основных категориях педагогики, о месте, роли и значении педагогики высшей школы в системе наук о человеке и в практической деятельности педагога, а также сформирует понимание о базовых принципах современной педагогики и методических подходах к решению педагогических задач высшей школы.

Этот курс посвящен принципам и концепциям разработки больших программных систем и программ. Архитектура программного обеспечения - это абстракция системных деталей, которая помогает управлять сложностью, присущей разработке программных систем. Архитектура программного обеспечения предоставляет возможности для ранней оценки потребностей пользователей, анализа требований и проектирования, а также прогнозирования свойств системы. Архитектурные стили, представления, обозначения и языки описания обеспечивают систематические основы для инженерных решений и методов проектирования. Основное внимание в курсе уделяется продвинутым темам, связанным с практиками, технологиями и артефактами архитектуры программного обеспечения.

В курсе описываются передовые Интернет-процедуры и технологии, которые поддерживают эффективное, действенное и безопасное соединение как распределенных приложений, так и связанных структурированных данных. Разработаны алгоритмы и процедуры маршрутизации, управления потоком и перегрузкой, а также процедуры, связанные с обеспечением качества обслуживания для различных распределенных приложений. Механизмы интернет-безопасности также разрабатываются вместе с процедурами превентивного реагирования на угрозы сетевой безопасности. Наконец, разрабатываются передовые методы взаимодействия приложений, основанные на стандартных моделях интеллектуальных сетевых вычислений.

Этот курс научит магистрантов лучше понимать визуализацию с помощью пакета SAS. Также понимать концепцию и техники визуализации.

Курс углубляется в аспекты архитектуры безопасного облака в отношении выявления и снижения рисков, защиты и изоляции физических и логических инфраструктур, включая вычислительные ресурсы, сеть и хранилище, комплексную защиту данных на всех уровнях OSI, сквозное управление идентификацией и доступ. процессы контроля, мониторинга и аудита и соответствие отраслевым и нормативным требованиям. Курс будет использовать рекомендации по безопасности облачных вычислений, установленные ISO, NIST, ENISA и Cloud Security Alliance (CSA).

Данная дисциплина решает практические вопросы обеспечения безопасности сетевых компьютерных систем на базе ОС Linux. Подробно рассмотрены встроенные механизмы безопасности Linux и возможности их использования для обеспечения безопасности основных серверных приложений (DNS, Apache) и систем электронной почты. Подробно изучены различные методы аутентификации пользователей и приложений, разграничение доступа к системным ресурсам. Большое внимание уделяется интеграции криптографических методов защиты информации в различные стандартные сервисы Linux.

Этот курс готовит магистрантов к сбору, описанию и анализу данных, а также использованию передовых статистических инструментов для принятия решений об операциях, управлении рисками, финансах, маркетинге и т. д. Анализ проводится с целью принятия экономических и финансовых решений в сложных системах, в которых участвует несколько партнеров. Темы включают вероятность, статистику, проверку гипотез, регрессию, кластеризацию, деревья решений и прогнозирование.

Задача обратного проектирования программного обеспечения - дать магистрантам понимание и практику для выполнения анализа вредоносных программ, их вывода и определения того, как работают вредоносные программы, а также для помощи в анализе посредством разборки. Магистранты смогут использовать инструменты (IDAPro, Ollydbg) для безопасного выполнения статического и динамического анализа вредоносных программ, включая закодированные, упакованные и запутанные. В частности, курс будет включать обширные практические лабораторные работы / задания по каждой единице знаний. Цели: Понять механизмы вредоносных программ, таких как вирусы, черви, трояны, бэкдоры и руткиты; Использовать инструменты и методологии обратной разработки программного обеспечения для исследования исполняемого машинного кода; Понять уязвимости, которые вредоносное ПО может использовать для компрометации системы; Изучить методы выявления вредоносных программ и их уклонения от обнаружения; Изучить меры противодействия, которые обнаруживают вредоносное ПО, и поймите, какие уловки вредоносное ПО может использовать для отключения таких мер; Понимать этическую ответственность и обязательства, связанные с разработкой, приобретением и эксплуатацией программной системы.

Изучает теорию и практику компьютерной безопасности, уделяя особое внимание аспектам безопасности многопользовательских систем и Интернета. Представляет криптографические инструменты, такие как шифрование, обмен ключами, хеширование и цифровые подписи, с точки зрения их применимости для поддержания безопасности сети. Обсуждает протоколы безопасности для мобильных сетей. Темы включают брандмауэры, вирусы, троянские кони, защиту паролем, биометрию, VPN и интернет-протоколы, такие как SSL, IPSec, PGP, SNMP и другие.

В этом курсе будут представлены вводные концепции программирования, которые позволяют подключаться к устройствам Интернета вещей и реализовывать на них некоторые функции с использованием языка программирования Python. Кроме того, магистранты узнают, как использовать Python для обработки текстовых файлов журналов, таких как файлы, автоматически создаваемые датчиками Интернета вещей и другими системами, подключенными к сети.

Основываясь на предыдущем знакомстве с основами процесса разработки программного обеспечения, этот курс фокусируется на методах обеспечения качества программного обеспечения. Здесь обеспечение качества рассматривается как деятельность, которая проходит через весь процесс разработки: понимание потребностей клиентов и пользователей; анализ и документирование требований; проверка и проверка решений посредством тестирования. Есть четыре основных темы: Выявление требований и разработка, ориентированная на пользователя. Общение с клиентами, пользователями и другими заинтересованными сторонами о требованиях. Ориентированный на пользователя дизайн. Оценка юзабилити программного продукта. Анализ требований. Разработка программного обеспечения как решение проблем. Выявление, структурирование и классификация проблем с помощью рамок проблем. Строительные спецификации из требований. Верификация и валидация. Определение миссии тестирования. Стратегии тестирования. Методики тестирования на соответствие. Проверка предварительных проектов путем создания прототипов. Управление качеством. Измерение качества программного обеспечения. Стандарты качества программного обеспечения.

В результате прохождения этого курса магистрант должен уметь: 1. Понять и предложить инфраструктуру веб-приложений. 2. Применять методы взаимодействия клиент / сервер, такие как сервер, приложение, переменные сеанса, файлы cookie и поведение сервера. 3. Определять потребности в веб-базе данных и возможности подключения. 4. Применять повторное использование кода с шаблонами, библиотеками и фрагментами. 5. Оценивать несколько альтернатив в дизайне веб-приложения. 6. Разрабатывать функциональное веб-приложение.

Данныф курс знакомит магистрантов с основами глубоких нейронных сетей и их приложениями к различным задачам ИИ. Ожидается, что к концу курса магистранты будут хорошо знакомы с предметом и смогут применять глубокое обучение для решения различных задач. Они также будут в состоянии понять большую часть текущей литературы по этой теме и расширить свои знания путем дальнейшего изучения.

Данный курс даст базовое представление о методах искусственного интеллекта и научит применять некоторые из методов для решения задач ИИ. Обучающиеся получат вводные сведения о концепциях машинного обучения в рамках искусственного интеллекта и изучат терминологию, синтаксис и операции, необходимые для создания решения машинного обучения, используя на занятиях практические упражнения и инструменты.

Предназначен для того, чтобы магистранты могли изучить методы, используемые при компьютерной судебной экспертизе. Изучает компьютерное оборудование, структуру физических и логических дисков, а также методы компьютерной криминалистики. Проводит практические занятия на платформах DOS, Windows, Macintosh, Novell и Unix / Linux. Основывается на базовых компьютерных навыках и дает практический опыт работы с инструментами и методами для исследования, сбора и анализа компьютерных доказательств с использованием разнообразного специализированного программного обеспечения для цифровой криминалистики.

Цель этого курса - дать магистрантам знания и навыки, необходимые для проведения исследований в области компьютерного зрения и его областей применения, таких как робототехника, здравоохранение и графика. Магистранты должны понимать сильные и слабые стороны существующих подходов к исследованию проблем и определять интересные открытые вопросы и направления будущих исследований. Магистранты также улучшат свои навыки критического чтения и общения.

Этот курс представляет собой обзор основ бизнеса, предназначенный для инженеров и ученых, стремящихся к коммерциализации технологий. Темы будут включать разработку, тестирование и адаптацию бизнес-концепций; финансирование технологического предприятия; маркетинг и распространение; организационные вопросы; глобальный бизнес; и юридические соображения, влияющие на технологические предприятия. Магистранты разовьют реалистичное видение навыков, которыми они должны овладеть, и придут к пониманию внутренней страсти, которую они должны найти, чтобы реализовать свои предпринимательские устремления.

Расширенное сетевое администрирование с использованием сетевой операционной системы. Подчеркивает связанные с Интернетом протоколы и конфигурации серверов, включая планирование, проектирование, создание, уметь применять навыки практического анализа и использования систем предотвращения потери данных, навыки мониторинга и контроля данных, навыки создания отчетов о действиях пользователей и инцидентов, а также в управлении политиками безопасности в системе DLP и управлении сервером имен в Интернете, веб-сервером, почтовым сервером и файловым сервером.

Курс предназначен для людей, которые хотят получить знания и навыки, необходимые для работы в области сетевого программирования и автоматизации. Помимо изучения основных концепций программирования и работы в сети, магистранты будут создавать код с использованием Python. Эти материалы курса помогут развить навыки, необходимые для выполнения следующих задач: Использовать базовые навыки программирования на Python и Linux. Использовать передовой опыт разработки и проектирования программного обеспечения. Создавать запросы REST API через HTTPS для безопасной интеграции служб. Объяснять процессы и устройства, поддерживающие сетевое подключение. Использовать современные технологии для развертывания и защиты приложений и данных в облачной среде. Сравнивать методы тестирования и развертывания программного обеспечения в средах автоматизации и моделирования.

Оформление и защита магистерской диссертации

Научно-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистреской диссертации

Применять методические знания в проведении научных исследований, педагогической и воспитательной работы, знать психологические методы и средства для повышения эффективности и качества работы, а также уметь выстраивать коммуникации, и владеть в совершенстве иностранным языком.

Аргументировать выбор основных стандартов, принципов и шаблонов проектирования, методов, инструментов и языков программирования, в том числе выбирать методы и средства построения систем защиты информации современных ИКТ, а также разрабатывать и/или использовать программное, аппаратное, информационное, математическое, функциональное обеспечение информационных систем.

Проводить комплексный анализ и аналитически обобщать результаты научно-исследовательских работ с использованием современных достижений науки и техники, навыки самостоятельного сбора данных, изучения, анализа и обобщения.

Разрабатывать современные информационные системы и планировать подпрограммные сети, применять практические инструменты и методы для проектирования информационных систем, оценивать качество и надежности информационных систем, методы и методологии прикладной статистики, статистические анализы числовых величин, методы и средства проектирования информационных систем.

Использовать корпоративные информационные системы; разрабатывать современную информационную инфраструктуру предприятия; разрабатывать и реализовать стратегические задачи управления компаний на уровне руководителя IT-департаментов и ведущих специалистов.

Планировать, проектировать, а также использовать цифровые технологии во всех сферах предпринимательской деятельности, оценивать эффективность цифровой трансформации, выявлять и анализировать проблемы цифровизации, учитывать самые современные технологии.

Использовать функциональные структуры и проектирование программных компонентов информационной системы, использовать современные технологии, средства и методы искусственного интеллекта, создавать программные приложения, обеспечивающие эффективное функционирование информационной системы.

Разрабатывать модели предметных областей; использовать методы исследования предметных областей и алгоритмов, многократные тестирования с привлечением обширной базы различных изображений, применять методы представления и обработки знаний для решения научных и прикладных задач, формализовать интеллектуальные задачи, основные классы задач машинного обучения, методы и средства разработки математического, лингвистического, информационного и цифрового информационного контента разрабатываемых библиотек.

Планировать и внедрять процедуры и технологии управления рисками, безопасностью и надежностью информационных систем, а также проводить аудит целостности и качества ИТ-обеспечения в организации на основе стандартов и нормативно-правовых актов в области ИТ-безопасности для обеспечения непрерывности бизнеса.

Внедрять новейшие компьютерные технологии по управлению производством, а также сбора и обработки данных с применением облачных технологий.