7M06103 Информационные системы в Университет «Туран»
-
Цель образовательной программы Подготовка высококвалифицированных специалистов для инновационных отраслей экономики страны в области новейших телекоммуникационных технологий, обладающих теоретическими, практическими и научными знаниями, умениями и навыками, отвечающих потребностям отечественного и мирового рынков интеллектуального и инженерного труда, способных быстро адаптироваться к постоянно изменяющимся социально-экономическим условиям в свете перспектив развития информационно-коммуникационной сферы
-
Академическая степень Магистратура
-
Языки обучения Русский, Казахский
-
Название ВУЗа Университет «Туран»
-
Срок обучения 1 год
-
Объем кредитов 60
-
Группа образовательных программ M094 Информационные технологии
-
Область образования 7M06 Информационно-коммуникационные технологии
-
Направление подготовки 7M061 Информационно-коммуникационные технологии
Дисциплины
-
Менеджмент
Цель преподавания дисциплины – глубокое осмысление и достижение понимания магистрантами теоретических положений, методических основ и овладение практическими методами управления деятельностью современных организаций. Дисциплина изучает основные закономерности, свойства, стороны и процессы, связанные с организацией совместной деятельности людей для эффективного и производительного достижения целей современной организации.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 2
-
Методы оптимизации в машинном обучении
Целью дисциплины является формирование навыков по подбору подходящего метода для своей задачи, наиболее полно учитывающего её особенности. Курс посвящен изучению 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. Основной акцент в изложении делается на практические аспекты реализации и использования методов.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Agile-подход в управлении проектами
После завершения курса «Agile-подход в управлении проектами», обучающиеся будут иметь возможность применять гибкие методологии управления проектами, чтобы: соблюдать сроки, бюджет и качество проекта в условиях постоянно меняющихся требований и непрогнозируемых технических рисков; синхронизировать работы в нескольких командах; управлять ожиданиями заказчика, использовать ПО MS Project. Используемые методы обучения – «мозговой штурм», кейсы, деловые игры.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 4
-
Управление проектами на основе стандарта PMI PMBOK
После завершения курса, обучающиеся будут способны инициировать проект; определять масштаб и содержание проекта; создавать иерархическую структуру работ; определять требования к ресурсам и назначать их; разрабатывать расписание, бюджет, план проекта; толковать процессы управления рисками использовать ПО MS Project. Обучающиеся могут по окончании курса пройти сертификацию на присуждение профессиональной квалификации «Ассистент менеджера проектов». Методы обучения – «мозговой штурм», кейсы, деловые игры.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 4
-
Системы статистического анализа данных
Целями освоения дисциплины является развитие навыков программирования на языке Python, представления о сборе, обработке и анализе данных в интерактивной среде Jupyter, введение в автоматизированные методы работы с данными - машинное обучение и нейронные сети. Целью дисциплины является освоение методов интеллектуального анализа и визуализации данных; формирование представлений о предварительной обработке данных; о способах применения задачи классификации с обучением и поиска ассоциативных правил; о кластерном анализе, нечеткой логике и нечетких множествах.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Иностранный язык (профессиональный)
Целью курса является углубленное и расширенное получение языковых, лингвистических знаний, расширение диапазона понимания текстов по специальности, обогащение активного словарного запаса по общественно-политической лексике; читать и переводить оригинальную литературу по специальности со словарем и без словаря для передачи информации, выполнять устный перевод, а также письменный перевод с английского языка на родной, и наоборот.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 2
-
Психология управления
Цель изучения дисциплины состоит в формировании у магистрантов целостного, системного представления о содержании, структуре, закономерностях управленческой деятельности. В рамках освоения дисциплины магистранты получат знания о психологических факторах, обеспечивающих эффективность менеджера; о психологии мотивации людей в процессе их деятельности; об особенностях психологического климата в коллективе, о психологических аспектах лидерства.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 2
-
Технология магистерского проекта
После завершения курса магистранты будут способны сформулировать актуальность проекта, составить его описание, представить конкретные практические рекомендации, предложить самостоятельные решения управленческих задач. Обучающиеся смогут по окончании курса оценить практическую значимость проекта, представить и защитить предлагаемые предложения с применением передовых информационных технологий. Методы обучения – «мозговой штурм», кейсы.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Model Checking для информационных систем
Курс посвящён изложению интересных новых результатов теоретической информатики, имеющих важное применение в верификации дискретных систем. Излагается как теоретический материал семинара, так и практические рекомендации по использованию системы верификации SPIN. Описывается сфера применения Model Checking. Подробно рассматриваются методы Model Checking: автоматы, деревья решений, BDD.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Интеллектуальный анализ и визуализация данных
Целью дисциплины является освоение методов интеллектуального анализа и визуализации данных; формирование представлений о предварительной обработке данных; о способах применения задачи классификации с обучением и поиска ассоциативных правил; о кластерном анализе, нечеткой логике и нечетких множествах.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Machine Learning
Машинное обучение будет изучаться с применениями математической статистикой и методами оптимизации, классическими математическими дисциплинами. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. На данном курсе большинства методов будет применяться с извлечением информации и интеллектуальным анализом данных (Data Mining).
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
Профессии
Результаты обучения
- Способен проводить научные исследования, проектную деятельность, самостоятельно анализировать и представлять полученные результаты
- Демонстрирует умение руководить отраслевыми и междисциплинарными коллективами, осуществлять корпоративный менеджмент, способен к самоконтролю и контролю других сотрудников. Компетентен в области программирования, программной инженерии , нейро-и биоинженерии, машинного и глубинного обучения.
- Способен решать проблемы в профессиональной сфере и междисциплинарном контексте с применением новых и новейших научных концепций и теорий
- Способен организовать рыночные исследования на предмет оценки потенциальной востребованности того или иного продукта, а также поиск и выявление актуальных рыночных запросов; способен генерировать идеи и пути совершенствования ИТ-продуктов; способен обеспечить рыночную жизнеспособность продукта, посредством поддержания заинтересованности в нем.
- Способен проводить собственное научное исследование для создания инновационной продукции на основе синтеза и интеграции научных знаний и методологий, осуществлять проектную деятельность в контексте новейших достижений науки в профессиональной сфере.
- Способен анализировать собственный и зарубежный опыт разработки и внедрения информационных систем, оценивать состояние информационных и коммуникационных систем, сетей, оценивать затраты на поддержку их работоспособности, подсчитывать качественные и количественные показатели на их обслуживание и содержание, доказывать свои доводы подтвержденными фактами.
- Способен к самостоятельному обучению, социальной адаптации, нахождению и принятию решений в нестандартных ситуациях при неполной или ограниченной информации
- Способен управлять и ставить задачи для рабочих групп по разработке информационных и коммуникационных систем, делать наброски планируемых разрабатываемых систем, решать ежедневные задачи по устранению неполадок, писать техническую документацию к проектам.
Похожие ОП
7M06103 Информационные системы
Восточно-Казахстанский университет имени Сарсена Аманжолова (ВКУ им. Аманжолова)
7M06103 Информационные системы в экономике
Карагандинский университет Казпотребсоюза (КУ Казпотребсоюза)
7M06103 Информационные системы
Северо-Казахстанский университет имени М.Козыбаева (СКУ им. Козыбаева)
7M06103 Информационные системы
Евразийский национальный университет имени Л.Н.Гумилева (ЕНУ им. Л. Н. Гумилева)