6B06105 Data Science в КГУ им. Ш. Уалиханова

Содержание дисциплины охватывает избранные вопросы алгебры, аналитической геометрии и математического анализа, которые необходимы для последующего освоения новых дисциплин в рамках ОП. Ознакомление с основными этапами развития математической науки, с базовыми закономерностями взаимодействия математики с другими науками; Дать решения конкретных задач, практические примеры, иллюстрирующие применение математики в технике. Использование интерактивных лекций и проведение активных практических занятий.

Цель дисциплины объяснить что содержание дисциплины содержит темы, как этапы развития экономики Казахстана, монополия и конкуренция, национальная экономика, уровень не работающих и инфляции, точность и формы организации предпринимательства, социальное предпринимательство, предпринимательский риск, новые идеи в предпринимательстве, развитие эффективного бизнес–плана, государственная поддержка малого и среднего предпринимательства Республике Казахстан. Организация и проведение презентаций бизнес-проектов.

Целью дисциплины является освоение теории разработки алгоритмов, методов и технологии решения практических и научных задач на языке Python. Алгоритмы. Структуры данных. Принципы обработки алгоритмов. Алгоритмы обработки структуры данных.Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

Цель дисциплины рассмотреть цели, задачи и методы экологии. Краткая история организации и развития экологических знаний. Рассказать об основных закономерностях устойчивого развития природы и окружающей среды. Экологические вопросы, их место и роль в новых экономических и политических тенденциях. Решение практических заданий по экологии.

Целью изучения дисциплины является развитие у студентов навыков научно-исследовательской деятельности; приобщение к научным знаниям, готовность и способность их к проведению научно-исследовательских работ. Задачи изучения дисциплины: развить практические умения студентов в проведении научных исследований; совершенствовать навыки в самостоятельной работе с источниками информации. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций, взаимосвязь научных исследований с ИКТ в образовательном процессе.

Цель: усвоение студентами минимума по Шокановедению, знание ключевых проблем Отечественной истории в области биографии и жизнедеятельности Ш.Уалиханова. Краткое содержание: Данная дисциплина изучает родословную Ш.Уалиханова, исторические предпосылки формирования личности Ш.Уалиханова, его деятельность. Рассматривает пропаганду науки, вопросы востоковедения в его трудах, этнографическое наследие и вклад в историческую науку Ш.Уалиханова. Знакомит с общественно-политическими и научными взлядами Ш.Уалиханова. Написание эссе.

Изучение вопросов общей и теоретической физики. О применении основных физических законов для решения практических задач в отрасли техники и технологий; математической обработки результатов проведенных физических измерений. Использование навыков научного подхода при экспериментальных исследованиях физических явлений, а также оценивать степень достоверности результатов измерений. Использование интерактивных лекций, проведение активных практических занятии и виртуальных лабораторных работ.

Цель дисциплины рассмотреть компетенций в области безопасного поведения в нашей жизни, принятие правильных решений и роли в опасных ситуациях, в том числе в опасных ситуациях окружающего, техногенного и биосоциального характера, организация здорового и безопасного образа жизни, навыков оказания первой медицинской помощи.

Изучение избранных вопросов дифференциальных уравнений и теории вероятностей, которые необходимы для решения базовых математических задач, рассматриваемых в рамках дисциплины; Интегрировано использовать конструкторско-технологическую деятельность математических знаний. О применении математики к решению конкретных технических задач и о применении методов математической обработки информации, теоретического и экспериментального исследования. Использование формы компьютерного тестирования для проверки самостоятельной работы студентов.

Цель дисциплины рассмотреть формирование представления и компетенций в трудовом, гражданском, семейном и уголовном праве, о видах и формах государства, объяснить студентам представление сущности о коррупции главных технологиях управления работы по не допущению коррупции легко сосредоточиться в проблеме с коррупцией для осуществления точной защиты бизнеса от угроз.

Освоить основы объектно-ориентированного программирования: инкапсуляция, наследование и полиморфизм. Владеть навыками решения практических задач с использованием языка программирования С++ (С#), использования технологии объектно-ориентированного программирования, использование различных структур и алгоритмов обработки данных. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования для проверки самостоятельной работы студентов.

Элементы теории вероятностей и математической статистики; элементы теории информации; основы теории кодирования; детерминированные и вероятностные автоматы; физические принципы информационных процессов. Обработка данных методами регрессивного и корреляционного анализа. Математическая теория планирования эксперимента. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

Цель: усвоить математические методы для изучения и прогнозирования процессов и явлений из области будущей деятельности; формирование умений проведения самостоятельного анализа сложившихся экономических проблем, научить студентов развить научное познание. Краткое содержание: Данная дисциплина изучает линейную и векторную алгебру, прямую на плоскости, дифференциальное исчисление. Рассматривает математические модели в экономике, основные понятия теории вероятностей и математической статистики. Решение задач.

Понятия и характеристики операционных систем. Классификация ОС. Виды интерфейсов. Машино-зависимые свойства ОС. Обработка прерываний. Планирование процессов. Обслуживание ввода-вывода. Управление виртуальной памятью. Работа с файлами. Распределение ресурсов. Способы поддержки устройств, драйверы оборудования. Сетевые операционные системы. Процессы и нити в распределенных истемах. Настройка, эксплуатация и администрирование ОС. ОС семейства MS Windows, LINUX. Использование образовательных платформ.

Целью освоения дисциплины является изучение и освоение проблем и методов решения задач искусственного интеллекта, включая задачи поддержки принятия решений. Получения знаний об основных понятиях, концепциях, методах и перспективах научного направления «Искусственный интеллект». Рассмотрены вопросы создания и программной реализации интеллектуальных систем, технологии формирования баз знаний, описаны языки реализации систем искусственного интеллекта и методы их использования. Разработка программных комплексов, создание алгоритма решения задачи построения искусственногоинтеллекта. Сознательное и рациональное использование возможностей, предоставляемых компьютерной техникой для решения жизненных задач.

Основы языка Java и концепции объектно-ориентированного программирования; аспекты применения библиотек классов языка Java, включая файлы, коллекции, сетевые и многопоточные приложения, а также взаимодействие с ХМL; основы программирования распределенных информационных систем с применением сервлетов, JSP и собственных тегов разработчика; практическое применение шаблонов проектирования. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций.

Цели освоения дисциплины - изучение методов и моделей теории систем и системного анализа, овладение навыками работы с инструментами системного анализа Содержание дисциплины: Классификация систем. Большие и сложные системы. Базовая методология системного анализа. Предмет системного анализа. Этапы системного анализа. Методы формализации задач системного анализа: методы использования опыта и интуиции экспертов и методы формального представления систем. Системы и закономерности их функционирования и развития. Основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем.

Цель дисциплины – изучить основные положения теории нейронных сетей и методы их применения при решении задач. В данном курсе рассматриваются: понятие искусственного нейрона, его структура, виды нейронов; понятие нейронной сети, типы связей между нейронами; виды нейронных сетей, их архитектуры; персептрон, радиально-базисная сеть, самоорганизующаяся карта Кохонена, рекуррентные сети; методы настройки (обучения) нейронных сетей.

Основные понятия и определения защиты информации; угрозы информационной безопасности в компьютерных системах и сетях; базовые понятия и принципы политики безопасности; основные криптографические методы и алгоритмы защиты компьютерной информации; защита информации в распространенных операционных системах; базовые технологии защиты межсетевого обмена данными; методы и средства антивирусной защиты. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций.

Введение в архитектуру компьютера. Развитие архитектуры и параллелизм вычислений. Многопрограммный режим работы компьютеров. Архитектура вычислительных систем. Обзор основных семейств микропроцессоров. Введение в архитектуру компьютерных сетей. Беспроводная связь. Безопасность в сетях. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

Основные виды регистров, принципы использования пользовательских и системных регистров микропроцессора; области применения систем команд микропроцессоров; системные функции и их параметры; потоки и процессы, которые выполняются в операционных системах; механизмы обработки ошибок. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

Изучить основы баз данных и систем управления базами данных. Знать принципы реляционной модели данных, основы работы с системами управления базами данных, реляционную алгебру и реляционное исчисление. Уметь создавать базы данных, администрировать СУБД, архивировать данные, выполнять SQL –запросы, выборку данных, поиск. Иметь навыки проектирования и разработки баз данных. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций.

Знать стандарты, связанные с обеспечением информационной безопасности. Уметь анализировать нормативные и руководящие документы по защите информации, давать им сравнительный анализ. Иметь навыки применения стандартов для организации защиты информации на предприятии. Основные понятия. Классификация стандартов. Стандарты оценки безопасности информационных технологий. Аудит системы информационной безопасности на соответствие требованиям стандарта ISO∕IEC 27000.Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий с использованием компьютерных презентаций

Цель освоения дисциплины – получение знаний и навыков работы в области парадигм облачных вычислений, архитектур облачных систем. Содержание дисциплины: Модели развёртывания облаков. Основные модели предоставления услуг облачных вычислений: Software as a Service (SaaS) (ПО-как-услуга), Platform as a Service (PaaS), Инфраструктура как сервис (Infrastructure as a Service, IaaS), другие облачные сервисы (XaaS). Обзор решений ведущих вендоров – Microsoft, Amazon, Google. Примеры облачных сервисов Microsoft. Примеры облачных сервисов Google.

Веб-программирование для решения профессиональных задач; изучение основ языка разметки HTML, стилей CSS, технологий использования в HTML-страницах стилей CSS, языка программирования РНР: Введение в технологию разработки веб-приложений. Сервлеты. Java Server Page. Сессии, события и фильтры. JSP STANDARD TAG LIBRARY. Пользовательские теги. Проведение интерактивных лекций, лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций.

Цели освоения дисциплины: Получение теоретических знаний и практических навыков по архитектуре облачных технологий, способам и особенностям проектирования облачных сервисов, а также получение навыков разработки приложений для основных существующих облачных платформ. Изучить основные характеристики облачных технологий; определить основные отличия от решений на основе серверных технологий; оценить преимущества и риски, связанные с использованием облачных вычислений. Проведение интерактивных лекций.

Целью освоения дисциплины является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного обучения, овладение студентами инструментарием, моделями и методами машинного обучения, а также приобретение навыков исследователя данных и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных. Курс содержит элементы алгебры, статистики, элементы математического анализа (например, градиентный спуск), элементы численного метода и анализа, введение в оптимизационные задачи, элементы векторного пространства.

Основные теоретические и практические аспекты системного программирования на уровне разработки программ, позволяющими с наименьшими затратами получать современные программы со сложной логической структурой: Управление потоками и процессами. Управление памятью. Управление файловой системой. Динамически подключаемые библиотеки. Программирование консольных приложений. Структурная обработка исключений. Обмен данными между параллельными процессами. Управление безопасностью в ОС. Асинхронная обработка данных. Программирование аппаратных средств. Проведение интерактивных лекций.

Приобретение знаний, закрепление навыков проектирования приложений и разработки пользовательского интерфейса в контексте разработки мобильных приложений, благодаря которым студенты, используя современные интегрированные среды разработки, смогут осуществлять квалифицированную разработку мобильных приложений, разрабатывать адаптивный пользовательский интерфейс, проектировать архитектуру в условиях ограниченных ресурсов, получая в итоге целостное приложение, работающее на мобильной платформе; самостоятельно оценивать принятые решения. Проведение интерактивных лекций, использование современных ИТ и Интернет-ресурсов.

В курсе подробно рассматриваются компьютерные сети, их компоненты и технологии, разновидности локальных и глобальных компьютерных сетей, особенности их структур, компонентов и методы применения; особое внимание уделено вопросам безопасности компьютерных сетей. Принципы организации и функционирования компьютерных систем и сетей. Особенности работы вычислительной техники в сетях. Сетевые протоколы. Сетевые операционные системы. Проведение интерактивных лекций, лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций

Понятие «организационная защита информации». Правовые основы организационной защиты информации. Информационное общество и информационная безопасность. Нормативные документы в области информационной безопасности. Международное законодательство в области защиты информации. Классификация преступлений в сфере компьютерной информации. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

Курс показывает, как применять навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями. Содержание дисциплины: Основы программирования на языке Python. Визуализация данных. Представление результатов исследования. Работа с текстовыми данными. Введение в машинное обучение. Модуль sklearn. Задачи классификации и линейные модели.

Введение в теорию информации. Измерение информации. Статистические меры информации. Алгоритмы кодирования. Теорема Котельникова и ее применение. Каналы передачи данных. Способы передачи цифровой информации. Пропускная способность канала связи. Теорема Шеннона. Методы повышения помехозащищенности и помехоустойчивости передачи и приема данных. Принципы построения криптографических алгоритмов. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий с использованием компьютерных презентаций.

Концепция баз данных, основы построения и эксплуатации. Безопасность базы данных (БД): проблемы, перспективы, решения. Методы защиты баз данных. Принципы проектирования защищенных баз данных. Архитектура распределенных баз данных. Методы защиты распределенных баз данных. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

Курс раскрывает отличия и преимущества задач динамического программирования перед классическими задачами математического анализа, классифицирует разделы динамического программирования; формулирует задачи и классифицирует методы решения задач. Наиболее полно раскрыты такие методы, как классический метод определения условного экстремума и метод множителей Лагранжа.

Основные понятия надежности информационных систем. Основные характеристики безотказности невосстанавливаемых систем. Математические модели теории надежности. Надежность программного обеспечения. Методы расчета надежности резервированных систем. Современные тенденции анализа надежности и кибербезопасности информационных систем. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

Изучение основ теории и практики управления информационной инфраструктурой, получение теоретических знаний о современных тенденциях формирования развития предприятия, об их движущих силах, о многосторонности воздействия информационно-телекоммуникационных технологий на архитектуру предприятия, об организационных и законодательных аспектах построения организационно-управленческих и информационных систем предприятия, о методах стратегического планирования. Проведение интерактивных лекций, лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций.

Рассматриваются аппаратные средства с учетом их взаимодействия с системным программным обеспечением. В курсе представлены систематизированные знания об архитектуре компьютерных систем, организации и основных принципах работы устройств ЭВМ, в частности запоминающих устройств, процессоров и вычислительных комплексов в целом. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

Познакомить с понятием, функциями и жанрами академических текстов, с требованиями к написанию; сформировать навыки работы с источниками, библиотечными и Интернет ресурсами; обсуждение проблем плагиата в академической среде; сформировать навыки грамотного оформления академического текста (аннотация, эссе, рецензия, реферат, курсовая и дипломная работа). Проведение практических занятии с использованием методических материалов, так и с использованием в учебном процессе активных и интерактивных методов

Введение в сетевую безопасность. Виды атак. Модель сетевой безопасности. Криптография и системы шифрования. Механизмы обеспечения безопасности коммутируемых локальных сетей. Механизмы обеспечения безопасности беспроводных локальных сетей. Механизмы межсетевой безопасности. Системы туннелирования. Безопасность удаленного управления. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов

Целью освоения дисциплины является изучение основных понятий банков данных и знаний, а также получение практических навыков работы с информацией и данными. В данном курсе рассматриваются: предметная область банка данных; роль и место банков данных в информационных системах; база данных как информационная модель предметной области; архитектура банка данных; инфологическое проектирование базы данных; современные тенденции построения файловых систем; обзор промышленных СУБД; тенденции развития банков данных.

Цель освоения дисциплины: получение теоретических знаний и практических навыков в области проектирования инструментов, используемых для сбора, обработки и визуализации данных, применяемых в машинном обучении (Machine learning, ML). Содержание дисциплины: Изучение основ машинного обучения, овладение инструментарием, моделями и методами машинного обучения, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных.

Изучение основ управления программным проектом для дальнейшего освоения специальных учебных дисциплин и дипломного проектирования. Введение в управление проектами. Управление рисками IT проекта. Управление ресурсами. Методы управления качеством. Управление командой IT проекта. Финансовое обоснование IT проекта. Информационные системы управления IT проектами. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций.

Цели - овладение основными понятиями и методами исследования экономических систем; изучение современного состояния и основных направлений развития математических моделей экономических систем различных уровней; приобретение навыков, необходимых для самостоятельной работы по проектированию и внедрению в практику экономического анализа моделей и моделирующих алгоритмов; выработка системного типа мышления.

Владение инжинирингом (англ. engineering — изобретательность, знание), т.е умение оказывать инженерно-консультационные услуги по созданию новых объектов или крупных проектов. Внедрение инжиниринговых инноваций — как комплекс работ, по созданию инновационного проекта включающий в себя создание, реализацию, продвижение и распространение определенной инновации используя данные существующих проектов и тех, которые находятся в разработке. Использование практики групповой проектной работы, современных информационных технологий и Интернет-ресурсов.

Курс предназначен для изучения основ работы с большими данными, принципов высокопроизводительных вычислении, выбора инструментов для их эффективной обработки и извлечения полезной информации. Содержание дисциплины: Основные понятия Big Data и сферы применения высокопроизводительных вычислений Примеры применения высокопроизводительных вычислений в математических исследованиях. Архитектуры высокопроизводительных вычислительных систем.

Усвоение студентами форм делового и профессионального общения, жанровых особенностей научного стиля, умений и навыков профессионального общения, расширение общегуманитарного и общепрофессионального познания. В процессе изучения дисциплины изучаются смысловые, структурные особенности профессиональных слов, особенности создания профессиональных отраслевых терминов, особенности речи и стиля в профессиональной сфере. Используется активные методы обучения: беседа, дискуссия, ситуативный анализ.

Курс посвящен проектированию систем обработки естественного языка (NLPS). Цель дисциплины заключается в формировании у студентов системы теоретических знаний и практических навыков решения задач, связанных с взаимодействием ЭВМ и информации, выраженной на естественном языке. Излагаются основы морфологического и синтаксического анализа, языковые модели и моделирование смысла слов. Изучаются популярные приложения в области информационного и вопросно-ответного поиска, автоматического реферирования, анализа тональности, извлечения информации и машинного перевода.

Расширение и углубление знаний и умений студентов в области использования русского языка в профессиональном общении – устном и письменном. Содержание программы определяется созданием понятийной базы профессионального общения на русском языке путем овладения научной и профессиональной лексикой (терминами и профессионализмами); Проведение практических занятии с использованием методических материалов, так и с использованием в учебном процессе активных и интерактивных методов.

Цель курса - сформировать способность создавать и контролировать пакетные эксперименты по обучению моделей, сравнивать показатели моделей в реальном времени, пользоваться любыми средами глубокого обучения, управлять экспериментами глубокого обучения с помощью командной строки, библиотеки Python или интерактивного интерфейса, проектирование нейронных сетей. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Что такое глубокое обучение и обучение представлений. Основные абстракции. Краткий обзор сфер применения и решение простых задач анализа изображений и текстов.

Целью данного курса является изучение основ теории обучения машин, включая дискриминантный, кластерный и регрессионный анализ, овладение навыками практического решения задач интеллектуального анализа данных. Курс знакомит студентов с теоретическими основами и алгоритмами машинного обучения, их возможными практическими реализациями и применением при решении реальных задач. В рамках данного курса студенты должны получить представление о задачах, решаемых с помощью рассматриваемой теории, и принципах построения некоторых основных классификаторов

Цель дисциплины состоит в формировании знаний, умений и навыков (компетенций) по аналитической обработке больших данных. Содержание дисциплины: Введение в Data Mining Big Data. История развития Big Data. Методы интеллектуального анализа больших данных. Аналитический инструментарий. Обзор технологий хранения больших данных. Рынки решений для управления большими данными.

Целью дисциплины является формирование способности работать с приложениями для маркетинговой аналитики, а также проектировать и разрабатывать инструменты для маркетинговой аналитики. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Концепции, технологии маркетинговой аналитики. Платформы маркетинговой аналитики. Хранилища данных. Использование инструментов и приложений для бизнес-отчетности и онлайн-аналитической обработки. Системы поддержки принятия решений. Маркетинговая аналитика и концепция больших данных в сфере экономического анализа.

Цель преподавания учебной дисциплины: создание базы для применения современных методов анализа и распознавания изображений и видеопоследовательностей. В данном курсе рассматриваются вопросы: история возникновения направления компьютерного зрения; формирование изображения и видеопоследовательности; определение изображения и видеопоследовательности, их структура; организация хранения изображений и видеопоследовательности; виды сегментации изображений и их роль в процессе распознавания; анализ объектов в видеопотоке; определение динамического объекта; поиск и выделение подвижных объектов; трекинг объектов.

Необходимым и достаточным условием для успешной работы по дисциплине является общая языковая подготовка, а также наличие базовых знаний по специальным дисциплинам на казахском/ русском языке. Содержание дисциплины определяется понятийной базой профессионального общения на иностранном языке путем овладения научной и профессиональной лексикой, а также коммуникативными потребностями обучающихся в профессиональной сфере. Формирование навыков профессионального речевого общения происходит путем применения инновационных методов обучения.

В результате освоения дисциплины обучающийся должен знать особенности компьютерной трехмерной графики; уметь эффективно применять технологии трехмерного моделирования, создавать трехмерные модели, редактировать объекты, управлять свойствами объектов, применять средства визуализации к трехмерным моделям; иметь навыки логического творческого и системного мышления, владеть технологией работы в системах трехмерного моделирования. Проведение практических занятий с использованием компьютерных презентаций.

Целями изучения дисциплины является: освоение технологий, принципов организации и функционирования Интернет, обучение методам проектирования современных приложений для использования в среде Интернет. Технологии создания при-ложений на основе много-уровневой архитектуры клиент-WEB-сервер-сервер баз данных. Сферы применения и перспективы развития WEB-технологий. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий и/или лабораторных работ с использованием компьютерных презентаций.

формировать представления о здоровом и безопасном образе жизни, оценивать воздействие экологических факторов на здоровье человека, давать экологическую оценку состояния региона

уметь пользоваться основными инструментами и фреймворками для решения задач в области Data Science, разбираться в современных архитектурах нейронных сетей и применять их на практике для решения задач, решать задачи Computer Vision / Natural Language Processing

владеть иностранным (прежде всего английским) языком в области профессиональной деятельности и межличностного общения; уметь оформлять и презентовать аналитическую документацию на государственном, русском и английском языках

программировать и тестировать различные решения (модели, методы), принимать участие в создании и управлении систем на всех этапах их жизненного цикла разработки

применять на практике знания архитектуры и видов вычислительных машин, операционных систем, языков программирования, технологий программирования, моделей баз данных, протоколов взаимодействия вычислительных систем, моделей и видов анализа данных, принципов и моделей искусственного интеллекта, техники моделирования, композиции и декомпозиции систем, информационной безопасности, принципов системности и целостности, методов системного/структурного анализа, жизненного цикла программного обеспечения

уметь разрабатывать техническое задание, подбирать оптимальное решение задач, планировать этапы выполнения проекта, моделировать структуры предметной области; определять функциональные и эксплуатационные требования к компонентам системы

уметь использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяя методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования; быть способным выявлять естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлекая для их решения соответствующий физико-математический аппарат

применять методологии совместного анализа, проектирования и принятия решений для создания и развития собственного бизнеса; разрабатывать управленческие решения и осуществлять организационную работу по их реализации на практике; уметь эффективно общаться с другими, доносить свою мысль, как в письменном виде, так и устном

анализировать и проектировать программные инструменты анализа данных, а также алгоритмы, модели и методы, требуемые для разработки программных систем, эффективного анализа данных и извлечения знаний из данных

уметь решать задачи машинного обучения согласно современным стандартам, применять основные алгоритмы машинного обучения и математического программирования, применять концепции и инструменты при работе с большими объемами данных

применять технологии межличностного общения и работы в группе, управления работой в групповой разработке; использовать на практике государственные постановления, распоряжения, приказы, стандарты, нормативы, математические модели, методы, способы и технологию проектирования, разработки, изготовления, внедрения и сопровождения информационных систем и сетей

демонстрировать способность к аналитическому и аксиологическому анализу при изучении исторических событий и процессов; грамотно вести философскую дискуссию и аргументированно отстаивать собственные позиции по актуальным проблемам современности; понимать сущность государства и права, быть готовым к жизни в демократическом обществе, к социальному взаимодействию с другими людьми на основе принятых в обществе моральных и правовых норм