6B06104 Data Science в AlmaU

Дисциплина формирует фундаментальные знания для инженерных расчетов и вычислений, студенты смогут решать задачи линейных систем, матрицы, определители, векторные пространства, базисы, линейные преобразования, собственные векторы, нормы, скалярные произведения.

Дисциплина формирует базовые навыки по программированию, развивает алгоритмическое мышление, учит анализировать алгоритмы. Будут изучены концепции решения проблем с использованием объектно-ориентированного языка программирования, разработка алгоритмов, структурное программирование, фундаментальные алгоритмы и методы.

В рамках курса студенты получат практические знания как строить процесс генерации идеи - поиск проблемы, создания гипотез по ее решению, разработка value proposition - ценностного предложения, выявление unfair advantage - уникального преимущества. Далее студенты на практике будут проходить процесс валидирования всех гипотез и проведение анализа полученных результатов.

Дисциплина развивает навыки информационной архитектуры, пользовательского интерфейса, структуры сайта, навигации, макет, цвета, шрифты и общие изображения и вводит в процесс планирования и создания сайтов.

Данная дисциплина позволит улучшить навыки решения задач по моделированию для различных предметных областей - экономики, финансов, логистики, маркетинга и др. Студенты будут уметь структурировать информацию, проводить анализ данных на основе классических методов, делать выводы и строить прогнозы на основе исторических данных.

Данная дисциплина знакомит студентов с концепцией гражданского общества и принципами уважения основных прав человека. В ходе обучения студенты смогут различать права человека и свободы граждан как критерий формирования гражданского общества и верховенства закона. Студенты узнают насколько национальное законодательство соответствует нормам международного права и смогут внести собственный вклад в укрепление системы ценностей, отражающей нетерпимость общества к коррупции.

Данная дисциплина знакомит студентов с принципами устойчивости, безопасного взаимодействия человека со средой обитания и основными стратегиями эффективного применения ЦУР в различных областях. Студенты смогут ориентироваться в рамках триединой концепции социальной, экономической и экологической устойчивости по следующим темам: мировое население, индустриализация, загрязнение окружающей среды, производство продовольствия и истощение ресурсов. Студенты смогут использовать знания по экологии при оценке эффективности результатов производственной деятельности.

Дисциплина развивает у студентов навыки алгоритмического мышления, формирует представление по темам: логика, множества, функции, элементарная теория чисел и комбинаторика, рекурсивные алгоритмы и математические рассуждения, включая индукцию, используемой в информационно-коммуникационных технологиях. Подчеркивает связь с информатикой.

Дисциплина позволяет ознакомиться с серверными технологиями, акцентирует внимание как взаимодействовать с базой данных, написать сценарии на сервере для автоматизации поставленных задач, фокусируется на серверной логике, которую будут реализовывать, обрабатывать данные так что бы понимать, что показать и что скрыть от клиента.

Целью данного курса является повышение уровня креативности, обучение студентов навыкам генерации предпринимательских идей и умению интегрировать идею с бизнес-моделью Канвас. По окончанию курса студенты смогут генерировать идеи с использованием различных инструментов и подходов креативного мышления, применять бизнес-модели Канвас для «упаковки» предпринимательской идеи.

В ходе этого курса студенты после валидации своих идей приступают к запуску проектов на основе web-сервисов. Будут создаваться полноценные рабочие прототипы - MVP, которые затем проходят этап пилотирования.

Дисциплина формирует знания в методологии программирования, основанная на представлении программы в виде совокупности объектов, каждый из которых является экземпляром определенного класса, далее образуют иерархию наследования. Курс формирует практические навыки по решению задач путем программирования на объектно-ориентированном языке программирования. Знакомит со структурами данных.

В рамках этого практического курса студенты изучают современные подходы в крупных корпорациях по запуску внутри-корпоративных проектов/стартапов по задачам от бизнес-подразделений. Познают на практике нюансы запуска проектов внутри больших корпоративных структур.

Студент научится улучшить свои навыки по созданию продукты серверной части для разработки приложений на Python с помощью Django Framework, разрабатывать АPI, включая поддержку БД, и развертывать API на сервере, разрабатывать веб-приложения с помощью ReactJS и развертывать их на серверах. Обрабатывать и обеспечивать доступность и соответствие требованиям безопасности, таким как проверка подлинности пользователя и контроль доступа для приложения, работающего на серверной части

Целью данного курса является разработка плана выхода масштабируемого проекта на более крупные рынки ЕС, ЦА и США. Также развитие навыков построение деловых отношений с венчурными капиталистами и бизнес-ангелами. По окончанию курса студенты будут знать особенности оценки стоимости масштабируемых проектов, стратегии выхода на новые рынк, знать финансовое обоснование, применять навыки построения деловых отношений со всеми стейкходерами.

Данный курс касается ключевых современных подходов к раскрытию многомерных сложных структур в данных. Темы включают регуляризованную регрессию, ансамблевые методы с деревьями, глубокие нейронные сети, кластеризацию и уменьшение размерности, а также моделирование в пространстве состояний.

В данном курсе студенты освоят методы науки о данных и аналитики с использованием программирования Python, базовые методы машинного обучения, включая контролируемое обучение решая задачи регрессии и классификации.

В рамках этого курса студенты изучают основные подходы к определению релевантной бизнес-модели для своего проекта, а также как строить процесс customer development - CustDev - получение фидбэка от пользователей в рамках пилотирования и внедрение iterations - изменений в проект на основе этих фидбэков.

Дисциплина позволяет формировать способность к самостоятельному мышлению, развивать способность проведения анализа и оценки информации любой сложности; формировать коммуникативные навыки, принять методики критического анализа информации для повышения эффективности процесса принятия решений.

Курс "Python для анализа и визуализации" предназначен для тех, кто ищет гибкий инструмент обработки, анализа и визуализации данных и планирует применять свои навыки в работе большими массивами информации. Студенты изучат важнейшие и широко распространенные библиотеки, которые массово применяются в различных областях производственной, финансовой и научной деятельности

Дополнительная образовательная программа (Minor) позволяет сформировать дополнительные профессиональные компетенции в различных предметных областях, направлениях подготовки. ДОП (Minor) включает 15 кредитов, что составляет 3 дисциплины. Обучающимся на выбор предлагаются порядка 17 Minor программ, например, такие, как: Управление проектами (стандарт IPMA), Защита прав в бизнесе, Social Media Marketing и другие.

Целью изучения дисциплины является совершенствование иноязычной коммуникативной компетенции изучающих и развитие 4 основных навыков: Говорение, Аудирование, Чтение и Письмо по уровням А1, A2, B1, B2, C1. Коммуникативная методика направлена на овладение языком в процессе общения во время ролевых игр и проектных работ. Курс развивает навыки критического мышления, анализировать и обобщать информацию, излагать свои мысли в устной и письменной форме.

Курс изучает природу, определение лидерства, теорию о лидерских качествах. Будет использован ситуационный подход к изучению лидерства. Студент приобретет навыки раскрытия своего потенциала и распознания талантов подчиненных, поощрения установки на рост и развитие, ответит на вопросы как эффективно повлиять на мотивацию и успех.

Целью данного курса является реализация плана масштабирования и поиска инновационного компонента предпринимательской деятельности и симуляция реализации стратегии выходв на новые рынки. По окнчанию курса студенты будут знать особенности построения High - Growth Firms, знать финансовое обоснование масштабируемого проекта, применять методологию трекинга и unit economics.

В данном курсе рассматриваются темы SQL, хранимые процедуры и архитектуры хранилищ данных; определение требований к хранилищу данных, проектирование и анализ; обзор этапов построения бизнес-моделей, основанных на информации; роль хранилищ данных в добыче данных и аналитике с python.

На этом курсе студенты освоят продвинутые методы н машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, и практическое моделирование, совершенствуя свои знания в области искусственного интеллекта.

В данном курсе студенты изучат основные концепции глубокого обучения для создания искусственных нейронных сетей и прохождения уровней абстракции данных, а также для получения четкого понимания глубокого обучения с использованием Keras и TensorFlow.

В данном курсе рассматриваются темы SQL, хранимые процедуры и архитектуры хранилищ данных; определение требований к хранилищу данных, проектирование и анализ; обзор этапов построения бизнес-моделей на основе информации; роль хранилищ данных в добыче данных и аналитике.

Дисциплина позволит научиться верстать, тестировать веб-страницы выполнять контроль качества, управлять браузерами и элементами страниц, использовать базовую анимацию и управлять эффектами, использовать объект XmlHttpRequest для выполнения синхронных и асинхронных запросов к серверу, использовать систему управления базами данных MongoDB, передавать и обрабатывать данные на сервер всеми доступными методами

После прохождения практических курсов по бизнес-моделям и customer development студенты на практике создают собственные проекты в формате мобильного приложения и запускают его в форме MVP и проводят далее пилотирование данных проектов.

Дисциплина позволяет формировать опыт социального служения обществу и воспитания гуманности, морально-нравственных ценностей и гражданской позиции посредством теоретического обучения, и социально-полезной деятельности на благо социально уязвимых слоев населения; формулировать и понимать основные проблемы общества, проводить критический анализ социальных проектов и умение работать в команде.

В данном практическом курсе студенты будут применять полученные навыки по запуску внутри-корпоративных проектов/стартапов по задачам от бизнес-подразделений. Будут проводить пилоты подготовленных решений внутри больших корпоративных структур.

Курс знакомит обучающихся с основными видами исследовательского дизайна, структурой и правилами составления исследовательского дизайна. В результате прохождения курса обучающиеся смогут подбирать, конструировать и обосновывать исследовательский дизайн под конкретную исследовательскую задачу с целью согласованного и логичного решения задач проекта.

Дисциплина помогает каждому студенту применить инновационные принципы дизайнерского мышления к злободневной проблеме проектирования собственной жизни во время учебы и после окончания университета. А также развивает способность выражения своего «Я» через призму познания, принятия и трансформации окружающего мира и создания своего микромира.

Дисциплина направлена на формирование представлений о принципах и методах экономики, на понимание методов измерения результатов экономической деятельности; понимание поведения потребителей на рынках и их мотивов в потреблении и сбережении; формирование навыков анализа различных ситуаций на рынках товаров и услуг, на денежном рынке; факторов макроэкономического роста и экономической политики государства.

Дисциплина позволяет выделять основные концепции и теории менеджмента; сформировать современное управленческое мышление; получить навыки решения прикладных задач с использованием основных методов и технологий менеджмента; критически оценивать предлагаемые варианты управленческих решений

Данная программа повысит навыки студентов по работе с реальными приложениями компьютерного зрения, генеративно-состязательными сетями (GAN), распределенными параллельными вычислениями с графическими процессорами и развертыванием моделей глубокого обучения в облаке.

Дисциплина «Маркетинг» формирует у студентов понимание необходимости создания потребительской ценности и удовлетворения потребителя с использованием современных инструментов маркетинга и представление о маркетинге, как ведущей функции управления, и возможностях его применения в практической деятельности компании

В курсе будут изучаться построение прогнозной аналитики (например, SEMMA, KDD); знакомство с методами логистической регрессии, машинного обучения и дерева решений; Понимание коэффициентов подъемной силы, кривых ROC; практическое использование программного обеспечения для майнинга; бизнес-кейсы.

В этом курсе студенты научатся понимать и работать с концепциями NLP, генерацией естественного языка, проектированием функций, автоматическим распознаванием речи, преобразованием текста в речь, преобразованием речи в текст и устройствами голосовой помощи.

В курсе изучаются приложения машинного обучения, интеллектуальный анализ данных и текста для больших данных, Hadoop, облачные решения, основы программирования больших данных, социальные сети и большие данные, NoSQL, ГИС, бизнес-кейсы

В рамках этого практического курса студенты разрабатывают идею стартапа на основе анализа данных, проводят валидацию и запускают рабочий прототип с использованием технологий Data Science и Machine Learning, после чего делают пилотирование данных проектов.

Интерпретировать основные элементы гуманитарных, социальных и экономических наук, этические и социальные ценности на государственном, русском и английском языках, так же умение читать, писать и представлять академические тексты на основном языке программы и базовые тексты на других языках.

Определить основные черты и методы предпринимательства и применять их в реализации практических проектов.

Описывать фундаментальные особенности и методы предпринимательства и применять их в практике, развить навыки системного и междисциплинарного подхода, а также самостоятельного развития в разных профессиональных сферах.

Описывать и применять основные методы и инструменты исследования понимать значения, принципы и культуры академической честности.

Решать математические, инженерные, технические и научные задания.

Cтруктурировать информацию, проводить анализ данных на основе классических методов, делать выводы и строить прогнозы, с учетом современного состояния предметной области.

Использовать процесс критического мышления, формировать и отстаивать собственное мнение и работать над проектами в сотрудничестве с другими.

Владеть навыками использования современных технологии в различных сферах профессиональной, научной и практической деятельности, в самообразовательных и других целях и умение автоматизировать работу в таблицах.

Генерировать идеи и делать их валидацию, разрабатывать прототипы с дальнейшим их тестированием, проводить процесс customer development и делать итерации продукта.

реализовывать алгоритмы для решения задач по программированию, строить сложные структуры данных, для дальнейшего анализа и обработки различных данных, используя современные технологии обработки и визуализации данных; визуализировать данные для анализа и работать с большими массивами и с базами данных.

Формировать навыков использования современных информационно-коммуникационных технологий в различных сферах профессиональной деятельности, научной и практической деятельности, в самообразовательных и других целях.

Применять продвинутые методы машинного обучения, включая обучение с преподавателем и без преподавателя практическое моделирование, совершенствуя свои знания в области искусственного интеллекта.

Применять основные методы и инструменты исследования, демонстрируя знания и понимания гуманитарных и социальных наук, признавая этические, социальные и правовые ценности, культуру академической честности, основы антикоррупционной культуры, экологии и безопасности жизнедеятельности.

Владеть навыками пользования программы Python, как инструмент обработки, анализа , визуализации данных и работать с большими массивами информации.