6B06127 Математическое и компьютерное моделирование в ALT Университет имени Мухамеджана Тынышпаева

Дисциплины

• Инженерная математика

  Дисциплина «Инженерная математика» предназначена для формирования у студентов фундаментальных математических знаний и навыков, необходимых для решения прикладных задач в инженерных и технических областях. Курс охватывает основные разделы линейной алгебры, аналитической геометрии, дифференциального и интегрального исчисления функции одной переменной. Дисциплина изучает математические методы, используемые в анализе, моделировании и оптимизации технических систем, которые являются ключевыми компетенциями для будущих инженеров. В рамках дисциплины применяются методы интерактивного обучения и выполнение расчетно-графических работ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и структуры данных

  Формирование у студентов навыки обоснованного выбора способа хранения данных при решении задач обработки больших объемов информации, что может сделать это решение эффективным и конкурентоспособным. Ознакомление студентов с основами применения при решении различных задач структур данных различной сложности (массивы, списки, хэш-таблицы, деревья, графы, стеки, очереди) и алгоритмов работы с ними. Для решения различных практических задач используется языки программирования С++ или С#.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Дифференциальные уравнения

  Дисциплина направлена на изучение методов решения дифференциальных уравнений, которые описывают зависимость изменения величин в различных процессах и системах. Дифференциальные уравнения являются основой для моделирования физических, биологических, экономических и других процессов, где важны динамические изменения величин во времени или пространстве. В рамках дисциплины студенты развивают навыки аналитического и численного решения дифференциальных уравнений и приобретают способность применять эти методы для моделирования реальных процессов и разработки инженерных решений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Теория вероятностей и математическая статистика

  Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам теории вероятностей и математической статистике как основного математического аппарата для построения моделей случайных явлений, освоение методов математического моделирования и анализа таких явлений. Иметь навыки использования статистических методов для решения задач оценивания параметров и проверки гипотез.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Дискретная математика

  Рассматриваются ключевые концепции дискретной математики, включая теорию множеств, комбинаторику, графы и алгоритмы. Изучаются методы логического вывода, свойства конечных автоматов и принципы построения алгоритмов. Формируются навыки анализа дискретных структур и решения задач, связанных с графами и комбинаторными задачами. Применяются полученные знания для решения практических задач в информатике и других смежных областях.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Основы искусственного интеллекта

  Дисциплина знакомит обучающихся с основными концепциями, методами и приложениями искусственного интеллекта. Целью курса является предоставление обучающимся базовых знаний о возможностях и применениях искусственного интеллекта в современном мире и их значении для различных областей деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• 3D-моделирование и визуализация

  Дисциплина "3D-моделирование и визуализация" посвящена изучению основ проектирования трехмерных объектов, сцен и их визуализации с использованием современных технологий и программного обеспечения. Этот курс направлен на формирование у студентов знаний и практических навыков, необходимых для работы в области создания цифрового контента, архитектурного дизайна, игровых разработок, виртуальной и дополненной реальности, а также других креативных индустрий

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Объектно-ориентированное программирование

  Изучение основ классической теории объектно-ориентированного программирования, в том числе: пути эволюции технологий программирования от алгоритмического к ООП, основных принципов объектно-ориентированного построения программных систем (Абстракция, Инкапсуляция, Иерархия, Модульность,Типизация, Параллелизм, Сохраняемость), понятий классов, объектов, взаимоотношений между ними, а также многоуровневой модели OMG. изучение средств объектно-ориентированного и обобщенного программирования языка С++, средств стандартной библиотеки STL. В рамках дисциплины используются методы активного обучения - презентации на основе современных мультимедийных средств, метод работы в малых группах.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Программирование на языке Python

  Формирование у студентов создавать современные кроссплатформенные приложения на языке Python с использованием универсальной графической платформы PyQt5, взаимодействия с Интернетом, офисными документами, базами данных, графикой, мультимедиа и печатью. В рамках дисциплины используются методы активного обучения - лабораторные опыты, метод работы в малых группах, «мозговой штурм».

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Операционные системы Linux

  Формирования у будущих студентов способности работать со структурами и механизмами различных операционных систем, а также в операционной системе Linux. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты Linux: функции и архитектурные требования к ОС, общие принципы управления ресурсами, архитектура файловых систем, управление памятью, управление вводом, система управления данными. В практических занятиях используется ОС Linux (Ubuntu). В рамках дисциплины используются методы активного обучения - «мозговой штурм», тематическая дискуссия.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Имитационное моделирование

  В результате изучения дисциплины студент будет ознакомлен с основными методами решения задач на основе имитационного моделирования, получение навыков создания моделей систем различного назначения, изучение методов планирования экспериментов, применение полученных знаний при создании и проведении экспериментов с имитационными моделями систем различной сложности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Системное программирование

  Дисциплина направлена на изучение принципов и методов разработки программного обеспечения, взаимодействующего напрямую с аппаратными ресурсами компьютера или управляющего операционной системой. Этот курс предоставляет теоретические основы и практические навыки создания системных приложений, драйверов устройств, утилит и оптимизированных программ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Программирование на языке Java

  Формирование системы понятий, знаний, умений и навыков в области современного программирования, включающего в себя методы проектирования, анализа и создания программных продуктов на языке Java, основанные на использовании объектно-ориентированной методологии. В рамках дисциплины используются методы активного обучения - презентации на основе современных мультимедийных средств, метод работы в малых группах, практический анализ результатов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Решение инженерных задач в системе MathCAD

  Освоение студентами системы MathCAD, позволяющей проводить математические вычисления для решения широкого набора инженерных задач в объеме программы технического вуза, создавать и редактировать математические формулы, проводить численные расчеты, анализировать данные и создавать графики. Сюда можно отнести решение алгебраических и дифференциальных уравнений, анализ функций, численное и аналитическое дифференцирование и интегрирование, вывод таблиц и графиков при анализе найденных решений. В рамках дисциплины предусмотрены лабораторные работы и выполнение расчетно- графических работ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• SQL базы данных

  Дисциплина направлена на изучение теоретических основ и приобретение практических навыков работы с реляционными базами данных с использованием языка SQL. В рамках курса студенты знакомятся с основами проектирования баз данных, их администрирования, оптимизации запросов и обеспечения безопасности данных. Кроме того, изучаются методы хранения, обработки и извлечения данных, различные модели баз данных и их применение в современных информационных системах. В ходе обучения студенты осваивают работу с ведущими системами управления базами данных (СУБД), такими как MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server и Oracle.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Математическое и компьютерное моделирование физических процессов

  Дисциплина обучает студентов использованию математических и компьютерных методов для анализа и прогнозирования поведения различных физических систем. Они изучают разнообразные численные методы, включая методы решения дифференциальных уравнений и алгоритмы для моделирования турбулентных потоков. В процессе обучения студенты приобретают навыки программирования и работы с компьютерными пакетами, что позволяет проводить виртуальные эксперименты и анализировать данные без необходимости физического прототипирования. Эта дисциплина имеет широкий спектр применений в науке и инженерии, включая прогнозирование погоды, анализ загрязнения окружающей среды, проектирование аэродинамических систем и другие области, где важно точное моделирование физических процессов для принятия обоснованных решений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Системное администрирование операционных систем

  Дисциплина "Системное администрирование операционных систем" обеспечивает студентов всесторонними знаниями и практическими навыками для успешного управления компьютерными операционными системами. В ходе курса они изучают установку, настройку, обеспечение безопасности и оптимизацию производительности системы, а также осваивают методы решения проблем и автоматизации процессов. Разнообразные операционные системы, включая Windows, Linux и Unix, становятся объектом их изучения, позволяя приобрести практический опыт работы с различными платформами. Курс также акцентирует внимание на принципах безопасности и методах оптимизации производительности, что делает его важным этапом подготовки специалистов в области системного администрирования и IT-инфраструктуры.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Профессионально-ориентированный иностранный язык

  Формирование и развитие иноязычной профессиональной коммуникативной компетенции необходимой для профессиональной деятельности, владение профессиональным иностранным языком для осуществления письменного и устного информационного обмена, развитие навыков чтения и понимания профессиональной литературы по своей специальности на иностранном языке, развитие умения выражать свои мысли в устной и письменной форме в ситуациях профессионального и делового общения.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Основы финансовой грамотности

  Дисциплина направлена на развитие способности принимать обоснованные финансовые решения, планировать доходы и расходы, оценивать риски и эффективно управлять своими ресурсами в условиях рыночной экономики. Изучает базовые знания в сфере финансов и рационального управления денежными срествами, рассматриваются понятия финансовой системы, бюджета, банковских продуктов, кредитования, сбережений, инвестиций, страхования, налогообложения и защиты от финансового мошенничества

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Теория функций комплексного переменного

  Курс теории функций комплексного переменного посвящен теории и приложениям аналитических функций. Теория аналитических и гармонических функций, вычетов, конформных отображений, аналитического продолжения находит широкие применения при решении различных прикладных задач. Задача дисциплины – дать студентам фундаментальные знания по теории аналитических функций, сформировать у них навыки использования методов комплексного анализа для математического моделирования. Различные разделы курса имеют непосредственные выходы в прикладные области. В рамках дисциплины применяются инновационные методы обучения,а также выполнение расчетно-графических работ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Первичная обработка данных и Статистика на R

  Дисциплина "Первичная обработка данных и статистика на R" представляет собой углубленное изучение методов обработки данных с использованием языка программирования R. Студенты осваивают не только основы предварительной обработки данных, такие как очистка и трансформация, но и более сложные статистические методы, включая корреляционный анализ, регрессионный анализ и проверку гипотез. Данная дисциплина также акцентирует внимание на визуализации данных и их интерпретации с помощью графических инструментов R. Через выполнение практических заданий и проектов студенты приобретают навыки, необходимые для успешной работы в области науки о данных, исследованиях и других смежных областях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Основы права и антикоррупционной культуры

  В дисциплине излагаются фундаментальные понятия права, конституционные устройства государственной власти Республики Казахстан, права и свободы граждан, закрепленные в Конституции, механизм и защиты законных интересов человека в случае их нарушения. Дисциплина формирует у студентов повышение общественного и индивидуального правосознания и правовой культуры, а также систему знаний и гражданской позиции по противодействию коррупции как антисоциальному явлению.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Цифровая инклюзия

  Дисциплина «Цифровая инклюзия» посвящена изучению принципов обеспечения равного доступа к цифровым технологиям и информации для всех социальных групп, включая людей с ограниченными возможностями. В рамках курса рассматриваются барьеры цифрового неравенства, стратегии их преодоления, технологии адаптации цифровой среды и государственные инициативы по развитию инклюзивного цифрового общества.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Зеленая экономика и устойчивое предпринимательство

  Дисциплина «Зеленая экономика и устойчивое предпринимательство» посвящена изучению экологически ориентированных экономических моделей и бизнес-стратегий, направленных на устойчивое развитие. В рамках курса рассматриваются концепции зеленой экономики, ESG (Environmental, Social, Governance) подходы, циркулярная экономика, устойчивые бизнес-модели и их влияние на глобальные рынки.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Экологические устойчивые технологии

  Дисциплина «Экологические устойчивые технологии» изучает современные методы и инновационные решения, направленные на минимизацию негативного воздействия человеческой деятельности на окружающую среду. В рамках курса рассматриваются принципы устойчивого развития, технологии энергосбережения, возобновляемые источники энергии, стратегии управления отходами и экологически безопасные производственные процессы.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Microsoft Power BI (Минор)

  Формирование у студентов навыков и знаний собирать, анализировать и структурировать данные, чтобы строить интерактивные дашборды, программировать на современном уровне развития языка анализа многомерных данных MDX, строить модели и алгоритмы проектов по актуальным направлениям технологии BI, уметь анализировать суть предметного поля проекта и принимать решения. Применяются методы активного обучения - мозговой штурм, работа в малых группах. Форма контроля - индивидуальный проект.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Тайм-менеджмент

  Дисциплина изучает систему методов, инструментов и подходов, которые направлены на эффективное управление временем с целью достижения поставленных задач. Курс предназначен для повышения навыков организации и оптимизации использования рабочего времени, повышения продуктивности работы, снижения стресса, планирования, делегирования, использования инструментов и технологий, а также знать свои временные и энергетические ритмы с целью эффективного использования своего времени.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Методы оптимизации

  Изучение теоретических основ современных концепций и моделей оптимизации и математического моделирования, применения алгоритмов численных методов и основных инструментальных средств в области методов оптимизации для решения актуальных инженерных и экономических задач. Используются методы активного обучения - метод работы в малых группах, «мозговой штурм».

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория графов

  Изучение структур и моделей обработки данных представимых графовыми структурами автоматов, подготовка к осознанному использованию, как построению моделей графов, так и методов их реализации и использованию. Используются методы активного обучения - метод работы в малых группах, «мозговой штурм».

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управленческая экономика

  Формирование понятийного аппарата и развития навыков экономического анализа с использованием современных моделей и закономерностей экономической науки, рассмотрения экономических проблем и задач, стоящих перед руководителем фирмы. Изучение данной дисциплины позволит студентам получить и развить знания в области аналитических исследований экономических, технологических и технических параметров предприятия, а также позволит овладеть навыками применения специальных методов экономического обоснования управленческих решений и оценки их последствий.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Теория обратных задач

  Формирование у студентов навыков решения обратных задач, а также методов и подходов к восстановлению исходных данных (или параметров) на основе наблюдаемых результатов или данных, полученных в ходе процессов или экспериментов. В отличие от прямых задач, где известны все параметры системы и требуется вычислить результаты, в обратных задачах цель заключается в нахождении причинных факторов по известным следствиям. Дисциплина помогает развить умения в анализе, моделировании и применении методов решения обратных задач, а также строить математические модели для решения практических проблем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Вариационное исчисление и оптимальное управление

  Дисциплина "Вариационное исчисление и оптимальное управление" обучает студентов принципам и методам вариационного исчисления и теории оптимального управления. В её рамках изучаются математические методы оптимизации поведения динамических систем во времени при наличии ограничений. Это включает в себя понимание таких концепций, как множители Лагранжа, уравнения Эйлера-Лагранжа, принцип максимума Понтрягина и динамическое программирование. Студенты учатся формулировать и решать задачи оптимизации, проектировать оптимальные стратегии управления и анализировать поведение управляемых систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Минорная программа 1

  Первая из трех дисциплин, позволяющая сформировать дополнительные профессиональные компетенции в различных предметных областях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Логический вывод в системах искусственного интеллекта

  В курс входит обзор основных логических систем, используемых в ИИ, от классической пропозициональной логики и логики предикатов до основных неклассических систем – интуиционистской, модальной, временной логики, монотонных и немонотонных систем. В курсе приводится ряд примеров, иллюстрирующих применение логического вывода в системах ИИ.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Математические модели транспортных потоков

  Дисциплина "Математические модели транспортных потоков" обучает студентов не только разработке и анализу математических моделей, описывающих транспортные потоки, но и их применению в практических ситуациях. Студенты изучают методы сбора и анализа данных о транспортных потоках, программные инструменты для моделирования и анализа, а также применение полученных знаний для решения реальных проблем и задач в области транспортной инженерии и управления транспортными системами. Это позволяет студентам приобрести не только теоретические знания, но и практические навыки, необходимые для работы в сфере транспортной инфраструктуры и управления транспортными потоками.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Охрана труда и безопасность жизнедеятельности

  Дисциплина изучает направление на формирование у студентов знаний и навыков, необходимых для обеспечения безопасных условий труда и жизнедеятельности. Изучаются правовые и организационные основы охраны труда, методы оценки и управления профессиональными рисками, средства индивидуальной и коллективной защиты, профилактика чрезвычайных ситуаций, а также меры по предупреждению травматизма и профессиональных заболеваний. Особое внимание уделяется созданию безопасной производственной среды, соблюдению норм и требований охраны труда, а также формированию культуры безопасности в профессиональной деятельности.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии и разработка VR/AR

  Дисциплина направлена на изучение теоретических основ и практических навыков разработки виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности. В рамках курса студенты знакомятся с принципами работы VR/AR-систем, их архитектурой, методами взаимодействия с пользователем, а также инструментами и технологиями, используемыми для создания интерактивных приложений. Студенты осваивают основные программные среды и фреймворки для разработки VR/AR-приложений, включая Unity, Unreal Engine, ARKit, ARCore и Vuforia, а также работают с различными аппаратными платформами, такими как шлемы виртуальной реальности, мобильные AR-устройства и специализированные контроллеры.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Обработка естественных языков

  Дисциплина представляет собой изучение методов и технологий, используемых для анализа и обработки текстов на естественных языках компьютерами. В рамках курса студенты знакомятся с основными задачами обработки естественного языка, такими как синтаксический и семантический анализ, определение тональности, извлечение информации и машинный перевод. Основное внимание уделяется как теоретическим основам методов, так и практическим аспектам их применения на практике. Студенты изучают алгоритмы обработки текстов, а также программные инструменты и библиотеки, используемые в этой области, такие как Natural Language Toolkit (NLTK) и SpaCy. В ходе курса проводятся лабораторные работы и проекты, включающие в себя анализ текстов, разработку и обучение моделей машинного обучения для решения конкретных задач обработки естественного языка. Целью курса является подготовка студентов к применению методов обработки естественного языка в различных областях, включая компьютерную лингвистику, информационный поиск, автоматическое реферирование и многие другие.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Машинное обучение и интеллектуальная обработка данных

  Дисциплина "Машинное обучение и интеллектуальная обработка данных" представляет собой изучение основных методов анализа данных с использованием современных подходов машинного обучения. Студенты знакомятся с основными алгоритмами, такими как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, а также методами предобработки данных, включая масштабирование и уменьшение размерности. В рамках курса проводится практическое обучение, включающее выполнение проектов на реальных данных, что позволяет студентам освоить навыки работы с данными и оценки производительности моделей машинного обучения. Основная цель курса заключается в подготовке студентов к применению методов машинного обучения в различных областях, включая науку о данных, биоинформатику, финансовый анализ и другие.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Основы компьютерных сетей и телекоммуникаций (Huawei)

  Освоение студентами принципов построения и функционирования локальных, региональных, глобальных компьютерных сетей и мобильных телекоммуникаций, а также получение практических навыков в работе с их информационными ресурсами, работа с сетями Cisco и Huawei, SD-WAN и SDN. Методы активного обучения - «тренажерные» методы обучения, т.е. направленные на формирование специальных знаний, умений, навыков: ситуационные задачи, метод выявления ошибок, метод проектов, кейс-метод, открытые и закрытые тесты.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Минорная программа 2

  Вторая из трех дисциплин, позволяющая сформировать дополнительные профессиональные компетенции в различных предметных областях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Основы облачной инфраструктуры

  Освоение технологии создания облачного сервиса, работы с существующими облачными сервисами, студенты научатся использовать облачные вычисления и будут готовы к применению технологии облачных вычислений при решении задач оптимизации ИТ-процессов. В рамках дисциплины используются интерактивные методы обучения, расчетно-аналитический метод, метод кейс-заданий, игровые методы.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Кибербезопасность

  Сформировать понимание технологий достижения информационной безопасности во всех сферах деятельности и освоить системный подход для решения поставленных задач в области кибербезопасности. Включены вопросы о видах инструментов, используемых для борьбы с киберугрозами, обеспечение кибербезопасности, а также по видам вредоносных программ, видам атак, системам защиты, средствам контроля для достижения целей обеспечения информационной безопасности. В рамках дисциплины используются методы активного обучения - метод работы в малых группах, «мозговой штурм».

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Machine Learning A-Z: Python & R in Data Science

  Дисциплина направлена на изучение методов машинного обучения с помощью Python. Рассматриваются основные библиотеки и инструменты, такие как, пакеты – Jupiter Notebook, NumPy, SciPy, matplotlib, библиотеки – scikit-learn, pandas, mglearn.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Основы компьютерных сетей и телекоммуникаций (Cisco)

  Рассматриваются ключевые аспекты сетевых технологий, включая модели OSI и TCP/IP, типы сетей (LAN, WAN), сетевые устройства и протоколы маршрутизации и коммутации. Формируется понимание принципов работы сетевых инфраструктур, настройки и диагностики сетевых устройств с использованием оборудования Cisco. Приобретаются практические навыки настройки, администрирования и диагностики сетей с использованием оборудования и технологий Cisco.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Программирование в 1С

  "Формирование у студентов о программировании на базе «1С:Предприятие», общих понятий об основных объектах, входящих в состав прикладных решений, и приобретение ими начальных практических навыков работы в различных вариантах и режимах системы. В рамках дисциплины используются методы активного обучения - метод работы в малых группах, лабораторные опыты.

  Год обучения - 3
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Введение в MongoDB

  Формирование у студентов способности осуществлять обработку больших объемов данных (MongoDB) для решения профессиональных задач, эффективно применять методы, технологии и инструментальные средства анализа больших данных в профессиональной деятельности. Применяются методы активного обучения - групповая работа.

  Год обучения - 3
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Минорная программа 3

  Третья из трех дисциплин, позволяющая сформировать дополнительные профессиональные компетенции в различных предметных областях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Хранение и обработка больших данных

  Обеспечение студентов необходимыми знаниями и навыками по работе с большими данными на основе реляционных и нереляционных баз данных. Изучение основных понятий, связанных с большими данными, их хранении и обработки, основные принципы работы с реляционными базами данных и построении архитектуры БД, овладение основными знаниями по языку запросов SQL и визуализации данных, изучение основных видов обработки данных, введение в современные языки обработки больших данных. Для освоения дисциплины применяется ПО: Windows, Microsoft Office, AnacondaNavigator, Dbeaver, Superset, доступ в Интернет. В рамках дисциплины используются методы активного обучения - метод работы в малых группах, лабораторные опыты.

  Год обучения - 3
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Разрабатывать и адаптировать математические методы и системы программирования для разработки и реализации алгоритмов решения прикладных задач
• Применять теоретические и практические знания для анализа, проектирования и построения реляционных баз данных в клиент-серверных приложениях, а также эффективно использовать методы работы с основными объектами конфигурации на платформе 1С для решения задач в различных сферах
• Применять соответствующий математический аппарат и теорию графов для решения оптимизационных задач в области информационных технологий, анализировать приводимые представления конечных групп, владеть навыками решения прикладных задач.
• Применять навыки обработки информации, используя основные понятия теории вероятностей и математической статистики для решения инженерных задач, реализованных в среде MathCAD.
• Описывать принципы работы технических и программных средств, изучаемых в рамках дисциплин, таких как Cisco-сетевые технологии, для разработки моделей локальных, региональных и глобальных компьютерных сетей, мобильных телекоммуникаций, а также облачных вычислений и систем искусственного интеллекта с учётом целей и принципов устойчивого развития.
• Обсуждать роли математики и компьютерного моделирования в описании процессов в различных областях техники и науки применяя вычислительных средств для анализа моделей и прогнозирования, а также решение проблем, связанных с разработкой современных информационно-управляющих систем на базе информационных технологий.
• Применять фундаментальные знания, полученные в области математических и (или) естественных наук, и использовать их в профессиональной деятельности
• Разрабатывать, тестировать программное обеспечение для решения различных прикладных задач с использованием современных инструментальных средств и языков программирования
• Применять знания статистики, машинного обучения, линейной алгебры и навыки программирования для интеллектуального анализа данных и практического решения задач обработки естественного языка.
• Использовать теоретические и практические знания для построения логического вывода в системах искусственного интеллекта, построенных на продукционной модели знаний с применением теоретико-множественных операций
• Эффективно интегрировать знания в области информационно-коммуникационных технологий, устойчивого развития и социально-гуманитарных аспектов, используя языковые навыки для профессиональной деятельности в инклюзивной, междисциплинарной и поликультурной среде.
• Формировать и внедрять стратегии профессионального роста на основе комплексного использования знаний в области экономики, экологической устойчивости, финансов и безопасности, а также , ориентируясь на инклюзивность и рациональное управление ресурсами в профессиональной деятельности.
• Управлять безопасностью информационных систем и защитой данных с использованием программных и аппаратных средств защиты информации, применяя математические методы кодирования, криптографию и криптоанализ