Инновационная образовательная программа

6B06112 Технологии искусственного интеллекта в ЕНУ им. Л. Н. Гумилева

  • Математика
    Кредитов: 7

    Дисциплина позволяет формировать базовые навыки решения задач аналитической алгебры и линейной геометрии, использовать методы аналитической алгебры и линейной геометрии для решения практических задач.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Программирование на языке С++
    Кредитов: 6

    Дисциплина предназначена для изучения стандартных типов данных, констант, переменных, операций, одномерных и многомерных массивов, указателей. Позволит разрабатывать программное обеспечение на языке программирования С++

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Программирование на Python
    Кредитов: 5

    Дисциплина предназначена изучению основ программирования в Python (базовые структуры данных, логические выражения, условные операторы, организация множественного ветвления, циклы, последовательности (строки и списки) и словари в Python) и библиотек для решении задач искусственного интеллекта таких как анализ текста, визуализация данных и другие.

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Терия вероятностностей и математическая статистика
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет изучить основные элементы комбинаторики, предельные теоремы в схеме Бернулли, наиболее важные законы распределений, основные понятия математической статистики. Дает возможность применять теоретические знания в теории вероятности и математической статистики для решения различных задач и иметь навыки правильного выбора аппарата и метода исследования задач теории вероятности и математической статистики.

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Базы данных и SQL запросы
    Кредитов: 5

    Дисциплина посвящена изучению основ создания современных баз данных, технологий создания баз данных, а также основного объекта исследования - языковых реляционных SQL-запросов и приложений для сотрудников собственных реляционных СУБД. В курсе студенты учатся проектировать базы данных, разрабатывать приложения для баз данных.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Модели и языки представления знаний
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет изучить основные модели и методы представления знаний таких как, фреймы, семантические сети,. продукционные модели, логические модели, модели представления и формализация нечетких знаний, онтология, а также построение моделей на языках представления знаний и их комбинации, специфику практической реализации этих моделей, построения моделей неформализуемых задач

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Дискретная математика
    Кредитов: 5

    Дисциплина направлена на определение и применение операций над дискретными структурами, такими как множества, отношения, бесконечные алгебраические системы, бесконечные графы, бесконечные автоматы и функции в различных областях вычислительной техники, проверка правильности аргумента с помощью пропозициональной и предикатной логики, построение доказательства, используя прямое доказательство, доказательство путем противопоставления, доказательство путем противоречия и применение рекуррентных соотношений для решения задач в различных областях.

    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Программирование на R
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает все элементы и структуры языка R и некоторые возможности основных библиотек для организации линейных моделей, моделей нелинейной регрессии, статистические тесты, анализ временных рядов, классификации и кластеризации, методы обработки, визуализации и анализа качественных и количественных данных. Использование возможностей языка R для поиска и извлечения статистических данных из большого объема разнообразной информации.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Функциональное и логическое программирование для ИИ
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет изучить теоретические основы и прикладные средства логического и функционального программирования в решении задач искусственного интеллекта, современные парадигмы решения задач искусственного интеллект, роль логики в решении задач искуссивенного интеллекта. Использование логики как языка программирования. Особенности языков функционального программирования. В качестве инструментальных средств изучаются языки ПРОЛОГ и ЛИСП.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Культура делового общения
    Кредитов: 5

    Дисциплина «Культура делового общения» ознакомит студентов с основными стратегиями и тактиками делового общения, обеспечит увереннность и эффективность построения профессиональной коммуникации с деловыми партнерами разного уровня в различных речевых ситуациях. Состоит из трех тематических блоков: основы культуры общения; устное деловое общение (диалогические жанры, полемика); управленческие документы по стандартам Республики Казахстан.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Рухани жаңғыру
    Кредитов: 5

    Изучает ориентиры духовного развития нашего общества. Поставлена задача опережающей модернизации общественного сознания. В условиях современной реальности, фундаментальным принципом развития общества должно стать стремление молодежи к знанию, к прагматизму, к конкурентоспособности. Восприимчивость и открытость сознания обучающихся – главное условие эффективной реализации модернизации общественного сознания.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Антикоррупционная культура
    Кредитов: 5

    Обладать достаточным уровнем правосознания и правовой культуры, исключающим совершение коррупционных правонарушений и преступлений, исполнять профессиональные обязанности и принципы культуры поведения и этические нормы общения

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Нейроннные сети
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет изучить общие сведения о нейронных сетях, типовую модель искусственного нейрона, классификацию видов и архитектур искусственных нейронных сетей и их использование, алгоритмы обучения нейронных сетей, основные прикладные проблемы, решаемые с помощью нейронных сетей, способы и методики инсталляции программного и аппаратного обеспечения для моделирования и применения искусственных нейронных сетей, принципы построения ассоциативной памяти, теорию адаптивного резонанса

    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Теория языков и автоматов
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет изучить теорию языков и автоматов, основные понятия формальных грамматик, порождающие механизмы регулярных языков, распознающие механизмы безконтекстных языков, основные этапы компиляции, строить абстрактный автомат из заданного класса, решающего заданную задачу, возможно, с последующей минимизацией по числу состояний или числу переходов.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Исследование операций
    Кредитов: 5

    Дисциплина посявящена изучению основных понятий исследования операций, различных моделей математического программирования – линейного, нелинейного, квадратичного, целочисленного и динамического программирования, применения методов исследования операций при решении задач, возникающих в практической деятельности в области технологий искусственного интеллекта.

    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Предпринимательство и бизнес
    Кредитов: 5

    Дисциплина «Предпринимательство и бизнес» через теоретические, научные и практические знания позволит сформировать у студентов готовность к предпринимательской деятельности и к организации бизнеса. Дисциплина представляет собой систематизацию нормативно-правовых, экономических, организационно-управленческих знаний по вопросам становления, ведения предпринимательства и бизнеса, которые станут основой для развития предпринимательского мышления и решения конкретных задач и деловых ситуаций.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Основы экологии и безопасности жизнедеятельности
    Кредитов: 5

    Целью изучения данной дисциплин является обучение будущих специалистов теоретическим знаниям и практическим навыками необходимым для создания благоприятной окружающей среды, а также безопасных и безвредных условий жизнедеятельности. Прогнозирование и оценка возможных отрицательных последствий в окружающей природной среды под влиянием деятельности человека, улучшение качества окружающей природной среды и сохранение, воспроизводство и рациональное использование природных ресурсов

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Алгоритмы и структуры данных
    Кредитов: 5

    Дисциплина предназначена для изучения основных свойств алгоритмов и структур данных (список, стек, очередь, деревья, графы, хэш-таблицы), методов построения эффективных алгоритмов и их анализа, о различных алгоритмах внутренней сортировки информации и задач поиска. Рассматриваются ситуации, в которых эти алгоритмы могут быть полезны, связь с анализом алгоритмов и исследуется эффективность алгоритмов

    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Статистическая обработка данных в программных пакетах
    Кредитов: 5

    Дисциплина посвящена углубленному изучению современных способов и методов статистической обработки и анализа данных с использованием современных математических пакетов статистической обработки и специализированных языков программирования для обработки и визуализации данных.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Цифровые технологии по отраслям применения
    Кредитов: 5

    Курс рассматривает этапы внедрения и реализации Государственной программы РК «Цифровой Казахстан», цифровые платформы оказания электронных услуг, способы внедрения и использования цифровых технологий в различных профессиональных областях.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Деловая риторика
    Кредитов: 5

    Курс имеет профессионально-практическую направленность. Его изучение предполагает овладение технологией риторической деятельности в профессионально значимых ситуациях. В задачи курса входит повышение речевой образованности обучающихся, приобретение знаний о принципах эффективного делового общения, основных факторах и процессах, обеспечивающих успешное воздействие публичной речи на слушателей, формах и средствах взаимодействия оратора и аудитории.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 2
  • Объектно-ориентированное программирование на Java
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет получить навыки решения практических задач с использованием языка программирования высокого уровня Java, освоение технологии объектно-ориентированного программирования, использование различных структур и алгоритмов обработки данных, методов программирования и реализации графического пользовательского интерфейса, использовать основные приемы объектно-ориентированного программирования; создавать многопоточные приложения и GUI-интерфейсы, использовать технологию JDBC для создания подключения к базе данных.

    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Введение в обработку естественных языков
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет изучить основы обработки текста и речи, построение языковых моделей, подходы, модели и методы обработки естественного языка, такие как n-граммы, скрытые Марковские модели, основы методов машинного и глубокого обучения и использовать знания для решения задач морфологического, синтаксического, семантического и сентимент анализа, автоматического реферирования, распознавания именованных сущностей, а также задач информационного поиска.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Аналитика на основе экосистемы Hadoop
    Кредитов: 5

    При изучении дисциплины рассматриваются характеристики больших данных, методы их сбора, хранения, обработки, архивирования и уничтожения. Формируются навыки работы в распределенных кластерах, написания и реализации программ Map Reduce. Имеется возможность освоения жизненного цикла больших данных, архитектуры систем обработки больших данных; формирования навыков применения структурных элементов Hadoop, администрирования Hadoop, установка в локальном, псевдораспределенном и полностью распределенном режимах; приобретения навыков работы с файлами в HDFS; формирования навыков написания программ MapReduce

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Архитектура и организация компьютерных систем
    Кредитов: 5

    При изучении дисциплины рассматриваются принципы структурной и функциональной организации современных вычислительных систем, базовых методов и алгоритмов, реализованных в различных компонентах вычислительной системы, элементы и узлы цифрового компьютера. Дисциплина ориентирована на формирование у обучающихся целостного представления о ходе вычислительного процесса и получение навыков работы с программным кодом на языке уровня ассемблера.

    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Обработка данных
    Кредитов: 5

    При изучении дисциплины рассматриваются библиотеки языка программирования Python для обработки данных NumPy, Matplotlib, Pandas, scikit-learn, SciPy, Jupyter. При использовании библиотек особое внимание уделяется вопросам предварительной обработки данных, решению проблемы недостающих данных, освоению методов категориальной обработки данных, масштабирования (нормализации) данных.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Визуализация данных
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет приобрести навыки визуализации данных; использования и сравнения различных инструментов визуализации; создания несколько версий цифровых визуализаций с использованием различных программных пакетов; умения определять подходящие методы визуализации данных с учетом конкретных требований, предъявляемых к данным; применения соответствующих принципов дизайна при создании презентаций и визуализаций; анализа визуализации данных.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Машинное обучение
    Кредитов: 5

    Дисциплина формирует основные навыки применения алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных, применения подходов, методов и моделей искусственного интеллекта, а также соответствующих компьютерных средств, математического и программного обеспечения в своей профессиональной деятельности, разработки перспективных компьютерных интеллектуальных систем для различных приложений, включая промышленность и образование

    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Инженерия знаний и проектирование базы знаний
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет получить знания об онтологиях и тезаурусах и использовать практические навыки по проектированию и применению онтологий при разработке компонентов интеллектуального программного обеспечения,самостоятельно разработать онтологии для некоторой предметной области и на основе онтологии создать базу знаний предметной области, решать задачи автоматической обработки текста и интеллектуального поиска.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Анализ данных и их оптимизация
    Кредитов: 5

    Дисциплина предназначена для изучения форматов научных данных и основных способов хранения данных, распределенной обработкн данных, классических и современных методов решения задач непрерывной оптимизации (в том числе невыпуклой), а также особенностям применения этих методов в задачах оптимизации, возникающих в машинном обучении.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 1
  • Интеллектуальный анализ данных
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет приобрести навыки по выявлению неявных закономерностей в наборах данных. Освоение методов поиска взаимосвязей между отдельными событиями среди больших объемов, данных, методы математической статистики, теории баз данных, теории искусственного интеллекта. Дисциплина позволит изучить алгоритмы интеллектуального анализа данных, алгоритмы временных рядов и кластеризации, алгоритмы нейронных сетей и логистической регрессии

    Год обучения - 3
    Семестр 2
  • Технологии виртуальной и дополненной реальности
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматриваeт основные задачи, модели, методы и алгоритмы в области компьютерного зрения, основные понятия, принципы и инструментарии разработки систем AR/VR, а также оборудование для реализации, этапы и технологии создания систем VR/AR, ее компоненты, область применения систем виртуальной и дополненной реальности, риски безопасности и конфиденциальности в виртуальной и дополненной реальности.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 2
  • Основы кибербезопасности
    Кредитов: 5

    Дисциплина направлена на получение навыков и общих представлений о безопасности в информационном обществе и формирование понимание технологий информационной безопасности, умении применять концепцию кибербезопасности во всех сферах деятельности, изучение правовых и программно-технических проблем защиты информации государственных и негосударственных организаций и учреждений, осуществляющих взаимодействие и обмен данными посредством электронных коммуникаций, основ информационной безопасности и практических методов регулирования взаимодействий информационных процессов с человеком.

    Год обучения - 3
    Семестр 2
  • Методы исследования и анализ данных социальных сетей
    Кредитов: 5

    Дисциплина посвящена изучению основных видов данных в социальной психологии, сбору данных, инструментам по сбору и обработке сложных и разнородных социально-психологических данных, анализу текстового контента в социальных сетях, алгоритмам классификации текстовых сообщений, кластеризации, прогнозированию и визуализации данных социальных сетей, моделированию социальных сетей (модели Эрдоша–Реньи, Барабаши–Альберта, Ваттса–Строгатца), прикладных аспектов использования современного веб-аналитического инструментария для анализа больших массивов поведенческих данных инновационных методов анализа.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 2
  • Теория игр
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет изучить основные понятия теории игр, изпользуемых для описания важнейших игровых моделей, методы сбора и анализа обработки данных, применять инструментальные средства теории игр для решения теоретических и практических задач

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 2
  • Проектирование и разработка интеллектуальных систем
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет получит знания об особенностях принципов организации и способов реализации интеллектуальных систем, изучение принципов и методов представления и структурирования знаний, создания и использования современных инструментальных средств интеллектуальных систем управления, освоение современных инструментальных программных средств, предназначенных для интеллектуальных систе, а также построения интеллектуальных систем

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 2
  • Технологии виртуализации и контейнеризации
    Кредитов: 5

    Дисциплина направлена на изучение принципов организации и архитектурных особенностей применения технологий виртуализации различных ресурсов и контейнеризации для облачных вычислительных систем, основ работы с контейнерами при помощи Docker и Podman, а также систем оркестрирования контейнеров Kubernetes, основных принципов и методов построения облачных приложений на основе контейнеров, концепции для управления различными типами взаимодействия контейнеров и платформ.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 2
  • Информационно-поисковые системы
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет изучить историю развития глобальной сети Интернет и информационных поисковых систем, основные понятия и принципы функционирования информационных поисковых систем, наиболее известные типовые алгоритмы поиска информации с помощью ИПС и методы их реализации с использованием ПК, анализ эффективности применения ИПС, использовать современные информационные поисковые системы для нахоэжения требуемой информации

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 3
    Семестр 2
  • Машинный перевод
    Кредитов: 5

    Содержание дисциплины включает историю, особенности, и анализ сфер применения машинного перевода, анализ алгоритмов работы систем машинного перевода, пути решения проблемы коммуникации, создания диалоговых систем и систем «обработки естественного языка», классификацию систем машинного перевода, анализ качества компьютерных переводов, рассмотрение и тренинг в компьютерных программах поддержки словарей (базы данных, электронные картотеки, программы обработки текстов). А также будут рассматриваться современные подходы к решению задачи машинного перевода.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Управление проектами
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает инструменты и методы управления проектами, такими как методы выбора проектов, структурные декомпозиции работ, сетевые диаграммы, анализ критического пути, планирование критических цепочек, оценка затрат, управление заработанной стоимостью, теория мотивации и построение команды. Рассматриваются факторы, способствующие растущему значению ИИ, описывается как подготовиться к сбоям, оттачивать навыки, использовать ИИ для эффективного инициирования, планирования, выполнения, мониторинга и контроля, закрытия и интеграции проектов.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Технологическое предпринимательство и IT StartUp
    Кредитов: 6

    Данная дисциплина предназначена для того, чтобы помочь студентам развивать свои ИТ-компетенции, командную работу и Бизнес-навыки. Рассматриваются идеи. Тренды. Разница между инкубатором и акселератором. Как привлечь сооснователей с нужными компетенциями и мотивировать команду в трудные моменты. Разбиение целевой аудитории на Клиентские Сегменты. Составление уникального ценностного предложения каждому сегменту. Объем рынка TAM-SAM-SOM.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Практикум по анализу данных
    Кредитов: 7

    Дисциплина посвящена более глубокому погружению студентов в специализированную область анализа данных и выполнение итогового практического проекта. В рамках дисциплины студентам будут предложены групповые и индивидуальные проекты, а так же возможность предложить собственный проект.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Глубокое обучение
    Кредитов: 6

    Дисциплина посвящена построению студентами математических моделей процессов и явлений с использованием нейронных сетей, знакомству с моделями управления на основе систем, использующих нейронные сети, изучению методов формализации процессов и явлений в понятийном аппарате нейроматематики. Математические основы глубокого обучения, сверточные нейронные сети, повторяющиеся нейронные сети, средства глубокого обучения, генеративно-противоположные нейронные сети, позволяют использовать методы усиления глубокого обучения

    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Интеллектуальные системы управления и когнитивные системы
    Кредитов: 6

    Дисциплина позволяет получить знания об интеллектуальных информационных системах и технологиях, а именно об организации, проектировании, разработке и применении систем, предназначенных для обработки информации, основанных на использовании методов искусственного интеллекта.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Теория принятия решений
    Кредитов: 6

    Дисциплина посвящена современной теории принятия решений. Рассмотрены основы технологии и процедур разработки и принятия управленческих решений. Методы принятия решений, в том числе оптимизационные, вероятностно статистические, экспертные.

    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Стандарты программного обеспечения и системной инженерии
    Кредитов: 6

    Дисциплина посвящена изучению действующих государственных и международных стандартов жизненного цикла систем и комплексов программ, регламентирующих в программной инженерии модели и процессы управления проектами информационных систем, стандартов в области разработки программного обеспечения и системной инженерии.

    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Практикум по ИИ
    Кредитов: 7

    Данная дисциплина охватывает разработку проектного предложения в области искусственного интеллекта для удовлетворения бизнес-требований с использованием методов системного анализа и проектирования. Студенты определяют бизнес-проблему, которую можно решить с помощью ИИ, самостоятельно или с помощью промышленного партнера; исследовать решение; и разработать план ее решения.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 4
    Семестр 1
  • Код ON7

    Продемонстрировать глубокие знания о принципах разработки, анализа и реализации алгоритмов обработки базовых структур данных; быть способным создавать алгоритмы обработки знаний для различных моделей представления знаний, использовать возможности программной архитектуры и программной реализации интеллектуальных систем, работать с программами прикладных программ и инструментальными средствами для решения задач в интеллектуальных системах

  • Код ON9

    Разрабатывать объекты базы данных и знаний, реализовывать базу данных в конкретной СУБД, пользоваться технологией формализации знаний и создавать базы знаний различных предметных областей в полном соответствии с действующими стандартами, использовать модели и методы принятия решений, упрвлять и продвигать проекты

  • Код ON2

    Использовать цифровую технологию, различные виды информационно-коммуникационных технологий по поиску, хранению, обработке, защите и распространению информации и применять предпринимательские знания в различных сферах жизнедеятельности

  • Код ON10

    Применять методы, технологии и инструменты интеллектуального анализа в задачах поиска информации, обработки, анализа, визуализации, хранения разнородных сложно структурированных данных большого объема; разрабатывать и управлять программными средствами автоматизации обработки больших данных

  • Код ON1

    Вступать в коммуникацию в устной и письменной формах на казахском, русском и иностранном языках для решения задач межличностного, межкультурного и профессионального общения

  • Код ON3

    Применять философские знания для формирования мировоззренческой позиции, анализировать основные этапы и закономерности исторического развития общества для формирования гражданской позиции

  • Код ON8

    Осуществлять выбор технологии, средств вычислительной техники при организации процесса разработки и исследования объектов профессиональной деятельности, обеспечивать защиту информации в сети с использованием программно-аппаратных средств

  • Код ON4

    Обеспечить полноценную социальную и профессиональную деятельность методами и средствами физической культуры, владеть культурой безопасности, обладать экологическим сознанием

  • Код ON12

    Организовывать обработку естественного языка и больших данных, создавать программные средства обработки данных, проектировать математическое, лингвистическое, информационное и программное обеспечения интеллектуальных и прикладных систем на основе современных методов искусственного интеллекта, средств и технологий проектирования сложных программно-технических систем; проводить прототипирование, тестирование и отладку интеллектуальных и прикладных систем различного назначения

  • Код ON5

    Обладать достаточным уровнем правосознания и правовой культуры, исключающим совершение коррупционных правонарушений и преступлений, исполнять профессиональные обязанности и принципы культуры поведения и этические нормы общения

  • Код ON11

    Применять нейронные сети в решении сложных задач при обработке данных, разрабатывать программы на основе нейронных сетей, использовать алгоритмические языки и методы для создания интеллектуальных приложений

  • Код ON6

    Решать профессиональные задачи применяя соответствующий математический аппарат математического анализа, дискретной математики, теории вероятностей и математической статистики;

6B06112 5B070400 - Вычислительная техника и программное обеспечение
Бакалавриат

Казахская академия труда и социальных отношений (КазАТиСО)

ГОП: B057 Информационные технологии

Инновационная образовательная программа | Языки обучения: Русский, Казахский
6B06112 Прикладная информатика: Web-программирование и компьютерный дизайн
Бакалавриат

Таразский региональный университет имени М.Х.Дулати (ТарГУ им. Дулати)

ГОП: B057 Информационные технологии

Инновационная образовательная программа | Языки обучения: Русский, Казахский
6B06112 Вычислительная техника и программное обеспечение
Бакалавриат

Казахско-Русский международный университет (КРМУ)

ГОП: B057 Информационные технологии

Инновационная образовательная программа | Языки обучения: Русский, Казахский
6B06112 Data science
Бакалавриат

Международный университет информационных технологий (МУИТ (IITU))

ГОП: B057 Информационные технологии

Инновационная образовательная программа | Языки обучения: Английский
Top