Подписывайтесь на наш instagram, чтобы не пропустить результаты конкурса грантов!
7M06115 Наука о данных в КазНУ им. аль-Фараби
-
Цель образовательной программы Цель образовательной программы заключается в формировании высококвалифицированных специалистов, которые могут применять аналитические методы и инструменты для извлечения ценной информации из данных и принимать основанные на данных решения в различных междисциплинарных областях, включая бизнес, науку, общественные и государственные секторы
-
Академическая степень Магистратура
-
Языки обучения Русский, Казахский, Английский
-
Название ВУЗа Казахский национальный университет имени аль-Фараби
-
Срок обучения 2 года
-
Объем кредитов 120
-
Группа образовательных программ M094 Информационные технологии
-
Область образования 7M06 Информационно-коммуникационные технологии
-
Направление подготовки 7M061 Информационно-коммуникационные технологии
Дисциплины
-
1 Год обучения
Педагогика высшей школы
Децентрализованные приложения
Сбор, визуализация и анализ данных
История и философия науки
Математические методы в науке о данных
Программирование для науки о данных
Статистика для науки о данных
Основы блокчейн инженерии
Иностранный язык (профессиональный)
Прикладное машинное обучение
Управление большими данными
Введение в web3
Психология управления
Организация и планирование научных исследований (англ)
Профессии
Результаты обучения
- Применять методы сбора, предварительной обработки, визуализации данных из гетерогенных источников для получения представления об исследуемой предметной области, выявления закономерностей и поддержки принятия решений на основе анализа данных.
- Применять методы статистического анализа, линейной алгебры, оптимизации, математического анализа и вычислительные инструменты, необходимые для эффективного получения полезной информации из структурированных и неструктурированных наборов данных любого размера
- Разрабатывать приложения для обработки данных, реализовывать основные вычислительные алгоритмы для анализа данных, производить оценку вычислительной сложности алгоритмов, проектировать и использовать реляционные и нереляционные базы данных, выполнять практические проекты по анализу данных в сотрудничестве с отраслевыми партнерами
- Организовывать, визуализировать и анализировать большие сложные наборы данных с применением методов описательной статистики, разрабатывать приложения управления большими данными в различных областях, разрабатывать, устанавливать и настраивать приложения для облачных вычислений и применять вычислительные среды виртуальных машин для масштабируемой обработки данных
- Исследовать различные варианты использования технологии блокчейн в различных отраслях, проектировать и разрабатывать децентрализованные приложения на основе технологии блокчейн, учитывать этические вопросы, анализировать потенциальные последствия применения блокчейн для общества и экономики
- Разрабатывать и оптимизировать модели и методы машинного обучения для анализа и визуализации данных при решении прикладных задач, применять модели глубокого обучения в научных исследованиях, инновационных проектах и реальных приложениях
- Анализировать проблемы конфиденциальности данных, соблюдать этические нормы, принципы конфиденциальности и меры безопасности данных, связанные со сбором, анализом и использованием данных в различных контекстах, применять технические механизмы обеспечения безопасности и конфиденциальности данных
- Проводить глубокий анализ области исследования для выбора приемлемых методов анализа данных, использовать знания и навыки для продолжения обучения и адаптации к новым технологиям обработки данных, развивать критическое мышление в отношении данных и решений, основанных на анализе данных, руководить исследовательской группой
- Самостоятельно проводить научные исследования, понимать текущие вопросы исследования, анализировать и критически относиться к различным источникам информации, применять их для структурирования и формулирования рассуждений, вести научно-педагогическую деятельность, внедрять результаты исследований в практическую педагогическую деятельность
- Применять методы и инструменты анализа данных в различных мультидисциплинарных областях, представлять результаты исследований в различных формах в национальных научных изданиях, на конференциях с учетом специфики аудитории, быть толерантным, эффективно работать в команде при поиске и решении научно-исследовательских задач