6B06105 Data Science в КУ им. Ш. Уалиханова

Дисциплины

• Математика

  Цель дисциплины: изучение элементов линейной алгебры и аналитической геометрии, основы математического анализа, дифференциальное и интегральное исчисление, по результатам изучения дисциплины обучающийся способен использовать математический аппарат для решения инженерных задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы финансовой грамотности

  В рамках курса обучающиеся научатся использовать на практике всевозможные инструменты в области финансов, сохранять и приумножать накопления, грамотно планировать бюджет, исчислять личные налоги и заполнять налоговую отчетность, анализировать финансовую информацию и ориентироваться в финансовых продуктах. Курс «Основы финансовой грамотности» предполагает проведение практико-ориентированного обучения, деловой игры, которые активизируют не только познавательную, но и практическую деятельность обучающегося.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы экономики и предпринимательства

  Дисциплина направлена на формирование у студентов знаний о функционировании экономики и основах ведения предпринимательской деятельности. В рамках курса изучаются ключевые экономические категории, механизмы рыночной экономики, принципы организации бизнеса, правовые основы предпринимательства, налогообложение, финансовое планирование и управление ресурсами. Особое внимание уделяется развитию предпринимательского мышления, пониманию роли предпринимателя в экономике.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Физика

  Цель дисциплины: ознакомление с основными законами, понятиями всех разделов физики. В результате формируются знания о физических законах, вырабатывается умение использовать различные приборы и устройства для исследовательских и технологических целей, прививаются навыки решения обобщенных типовых задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы, структуры данных и программирование

  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.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Шокантану

  Дисциплина направлена на всестороннее изучение жизни и научного наследия выдающегося казахского ученого, просветителя и путешественника Шокана Уалиханова. Курс знакомит студентов с его вкладом в науку, культуру, этнографию, востоковедение, а также с его прогрессивными взглядами на общество и государственность. Особое внимание уделяется формированию исторического мышления, гражданской ответственности и патриотизма через призму идей Шокана Уалиханова.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы права

  Дисциплина рассматривает основы государственного устройства, и правового государства. Изучает общие положения конституционного, семейного, гражданского, административного, уголовного, финансового права. Формирует представления о механизмах правоприменения и защиты прав. Направленна на формирование активной гражданской позиции, правовой культуры и правосознания законопослушного гражданина и формирование антикоррупционной культуры.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Операционные системы

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория и методы оптимизации

  Дисциплина посвящена изучению основ теории математических методов поиска оптимальных решений в задачах математического программирования, вариационного исчисления и оптимального управления. Проведение интерактивных лекций, активных практических занятий с использованием компьютерных презентаций. Использование формы компьютерного тестирования/билета для проверки самостоятельной работы студентов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированное программирование I

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Математические основы информационных технологий

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Системы управления базами данных

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Python для Data Science

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Динамическое программирование

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы машинного обучения

  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

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Архитектура и организация компьютерных систем

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Компьютерные сети

  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

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Системное программирование

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Информационная безопасность и защита информации

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы искусственного интеллекта

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Веб-программирование

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы нейронных сетей

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Машинно-ориентированное программирование

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированное программирование ІІ

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Программирование мобильных устройств

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Big Data и высокопроизводительные вычисления

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Технологическое предпринимательство и стартапы

  Цель: охватить весь процесс создания стартапа, начиная с поиска идеи и заканчивая выходом продукта на рынок. Результат обучения - готовый реальный MVP – минимально жизнеспособный продукт, запуск данного продукта и его попадание в бизнес-инкубатор. Краткое содержание: Практические задачи в области предпринимательства, анализ экономических показателей с целью эффективности деятельности предприятия, производственный, коммерческий и финансовый разделы бизнес-плана для развития предприятия. Проектный метод.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Надежность информационных систем

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Теория информации

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Академическое письмо

  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

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Интеллектуальный анализ данных

  Овладение знаниями о методах решения основных задачах интеллектуального анализа данных; освоение техники построения моделей анализа данных с помощью инструментального средства Rapid Miner; умение анализировать и интерпретировать полученные результаты: Задачи интеллектуального анализа данных - задача классификации и регрессии, задача поиска ассоциативных правил, задача кластеризации. Визуальный анализ данных. Анализ текстовой информации. Проведение интерактивных лекций, лабораторных работ.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Оптимизация компьютерных систем

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Безопасность баз данных

  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.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Планирование и прогнозирование деятельности предприятия

  Цель дисциплины: ознакомление с сущностью процессов планирования и прогнозирования на разных этапах развития предприятия, системой рыночных взаимосвязей и социально-экономических условий развития рыночных отношений; основными подходами в области организации прогнозирования и планирования экономики; принципами целеполагания, видами, методами, принципами, инструментами прогнозирования и планирования; современными тенденциями развития прогнозирования и планирования на разных уровнях принятия управленческих решений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Приложения облачных вычислений

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Исследование операций

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление проектом

  Цель и задачи курса – обеспечить подготовку обучающихся в области управления проектами, реализуемых в сфере создания и сопровождения информационных технологий. Знакомство обучающихся с сущностью и инструментарием проектного управления, позволяющего квалифицированно принимать решения на разных фазах проектного цикла, грамотно выполнять функции управления IT проектами, создавать проектную команду и выстраивать проектную структуру, а также проводить экспертизу проектных решений.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Основы облачных технологий

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Основы безопасности жизнедеятельности

  Дисциплина направлена на рассмотрение основы безопасного взаимодействия человека со средой обитания (производственной, бытовой, городской, природной). Изучаются основные способы защиты от негативно воздействующих факторов техногенного и природного характеров. Формируются навыки эффективной профессиональной деятельности и организации здорового и безопасного образа жизни.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Глубокое обучение в науках о данных

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Компьютерное зрение

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы антикоррупционной культуры

  Дисциплина изучает динамику развития законодательства, понятие, причины и виды коррупции, ответственность за коррупционные правонарушения, модели борьбы с коррупцией. Рассматривает систему рейтинговой оценки уровня коррупции, антикоррупционные международные стандарты, организации и международные нормативно правовые акты, направленные против коррупции и отмывания денег полученных преступным путем.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Введение в инклюзию: основы и практики

  Цель дисциплины «Введение в инклюзию: основы и практики» заключается в формировании у обучающихся понимания ключевых принципов инклюзии и социальных практик, направленных на создание равных возможностей для всех граждан, включая людей с особыми потребностями. Дисциплина направлена на освоение теоретических аспектов инклюзивного подхода, а также практических навыков, которые помогут будущим специалистам внедрять инклюзивные принципы в профессиональную деятельность, независимо от области их работы.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• ML и проектирование инструментов

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Распознавание естественного языка

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Инструменты управления данными

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория систем и системный анализ

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Сетевая безопасность

  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

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы научных исследований

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Экология и устойчивое развитие

  Дисциплина рассматривает вопросы изучения основных закономерностей функционирования живых организмов, экосистем различного уровня организации, биосферы в целом и их устойчивости, анализ круга проблем, связанных с антропогенным (техногенным) воздействием на окружающую среду. Формирует представления о природоохранной деятельности, о концепции, стратегии и практических задачах устойчивого развития в различных странах и Республике Казахстан

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• IT-инфраструктура

  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.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Программирование бизнес-приложений

  Дисциплина «Программирование бизнес-приложений» предназначена для студентов завершающего курса, которые уже имеют базовые знания по программированию. Курс направлен на углубленное изучение принципов проектирования, разработки и внедрения программных приложений, которые ориентированы на решение конкретных бизнес-задач, с помощью языков программирования высокого уровня, фреймворков для web-разработки, баз данных и принципов разработки клиент-серверных приложений и многопользователльских систем.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

Профессии

Результаты обучения

• 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
• 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
• обладать базовыми и прикладными знаниями в области естественных наук, социально-гуманитарных, экономических и правовых дисциплин, способствующими формированию и развитию всесторонне образованной личности с высоким уровнем эрудиции и культуры мышления, соответствующей профессиональной квалификации
• использовать методы научного исследования, навыки академического письма и принципы инклюзии в профессиональной деятельности, а также применять средства физической культуры и спорта для поддержания здоровья и повышения трудоспособности
• 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 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
• уметь разрабатывать техническое задание, подбирать оптимальное решение задач, планировать этапы выполнения проекта, моделировать структуры предметной области; определять функциональные и эксплуатационные требования к компонентам системы
• программировать и тестировать различные решения (модели, методы), принимать участие в создании и управлении систем на всех этапах их жизненного цикла разработки
• 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
• 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
• 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
• 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

Похожие ОП