6B06103 Анализ больших данных в Astana IT University

Дисциплины

1 Год обучения Введение в программирование Математический анализ 1 Объектно-ориентированное программирование Системы управления базами данных Математический анализ 2 Линейная алгебра WEB технологий 1 (Фронтенд) Дискретная математика Алгоритмы и структура данных

2 Год обучения Компьютерная структура и архитектура Дизайн и анализ алгоритмов Аналитические методы в информатике Вероятность и статистика WEB технологий 2 (Бакенд) Расширенные базы данных (NoSQL) Статистика и наука о данных 1 (Python) Операционные системы и компьютерные сети Системы хранения Поиск информации и добыча данных Capstone Project Вычислительная математика Исследовательский проект Статистика и наука о данных 2 (Python) Академическое письмо

3 Год обучения Большие данные в правоохранительных органах 1 Облачные вычисления Прикладное машинное обучение Бизнес-аналитика Введение в биоинформатику Нативная мобильная разработка Продвинутое программирование Технологическое предпринимательство Высокопроизводительные вычисления Управление проектами Предпринимательство Продвинутая биоинформатика Генеративные модели Методы и инструменты исследования Большие данные и распределенные алгоритмы Обработка естественного языка Глубокое обучение с подкреплением Большие данные в правоохранительных органах 2 Основы информационной безопасности Управление IT-рисками

Профессии

Результаты обучения

• Применять алгоритмы сбора данных из открытых источников, методы предобработки собранных данных, базовые и продвинутые модели прогнозирования и принятия решений основанных на этих данных.
• Проектировать, разрабатывать и анализировать алгоритмы решения вычислительных и логических задач, оценивать эффективность и сложность алгоритмов на основе применения формальных моделей алгоритмов и вычисляемых функций.
• Демонстрировать знания об архитектуре компьютерных систем, управлять операционными системами.
• Объяснять и понимать нормативную базу, включая документы, процедуры стандартизации и сертификации в области разработки информационно-коммуникационных технологий.
• Самостоятельно анализировать современные источники, делать выводы, аргументировать их и на основании информации принимать решения.
• Использовать знание закономерностей случайных явлений, их свойств и операций над ними, моделей случайных процессов и современных программных сред для решения задач статистической обработки данных и построения прогнозных моделей.
• Применять технические средства и программные сервисы для обеспечения непрерывности процесса разработки программных систем.
• Применять отечественные и зарубежные стандарты по разработке программного обеспечения в организациях.
• Применять методы и алгоритмы искусственного интеллекта, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, нейросетевой и нечеткой обработки данных для решения задач классификации, прогнозирования, кластерного анализа и распознавания различных объектов.
• Применять математические инструменты анализа программных систем и данных на основе статистических и вероятностных моделей.

Похожие ОП