8D06101 Компьютерные науки в Astana IT University

Дисциплины

• Гибкие практики управления проектами

  Дисциплина рассматривает концептуальные основы и примеры применения практик экстремальной разработки (extreme development) и Scrum метода в контексте научной работы с упором на результат, а не процесс исследований.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  Дисциплина рассматривает основные правила и практики академического письма, включая: терминологию и стиль научного повествования, принятые в международном научном сообществе порядки изложения материала для научных статей и монографий, основные этапы опубликования статей и очерков в рейтинговых изданиях, структура научного и технического ответов, специфика их написания.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  Дисциплина рассматривает основные парадигмы (онтологии) научных исследований в области компьютерных и смежных наук с упором на принципы генерации новых идей и знаний. На основании синтеза онтологий исследований обучающийся приобретет понимание принципов теоретических и практических исследований, рассмотрит примеры построения планов исследования и реализует подбор соответствующих инструментов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Верификация моделей

  Дисциплина ознакомит обучающихся с понятием формальной верификации свойств модели, её принципами и инструментарием. Упор будет сделан на возможность и последовательность применения данного инструмента в научных исследованиях.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Наука о данных и машинное обучение

  Дисциплина ознакомит обучающихся с областью знаний – машинное обучение и анализ данных: основные классы алгоритмов и моделей, проблематика их применения и перспективы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Описание и анализ алгоритмов

  Дисциплина ознакомит обучающихся с основными подходами и инструментами формализации алгоритмов, их графического представления для широкой общественности и анализа (доказательства) их свойств.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Статистическое моделирование

  Процесс построения статистической модели и её метрики, метод наименьших квадратов, скорректированный метод наименьших квадратов, модель производственного стохастического граничного анализа, модель стохастического граничного анализа затрат и модель стохастической метрики расстояний

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Инструменты моделирования систем и процессов

  Дисциплина направлена на ознакомление обучающихся с основными инструментами компьютерных наук, используемыми для моделирования процессов и систем, а также оценки их свойств и поведенческих характеристик.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• После успешного завершения обучающийся будет способен формализовать алгоритмы, вычислительные модели и компьютерные программы, анализировать их свойства; использовать формальную модель для представления результатов научной общественности.
• После успешного завершения обучающийся будет способен составлять и оформлять научные отчеты, научную и техническую документацию, писать статьи в рейтинговые издания; взаимодействовать с руководителем научной работы, рецензентом и редактором журнала в процессе написания диссертации или опубликования статьи.
• После успешного завершения обучающийся будет способен создавать концептуальные диаграммы, описывающие строение систем, явления и процессы; объяснять сложные идеи на языке, являющимся общепринятым в мировом научном сообществе.
• После успешного завершения обучающийся будет способен синтезировать и (или) подбирать соответствующий подход к реализации научного исследования на стыке наук; выбирать и использовать методы обработки и интерпретации данных; ставить и решать прикладные задачи в условиях неопределенности; генерировать новые, сложные идеи и знания.
• После успешного завершения обучающийся будет способен критически анализировать свойства различных классов аналитических задач и аргументировано синтезировать метод их решения с учетом аспектов валидации и интерпретации результатов.
• После успешного завершения обучающийся будет способен применять проектный подход в науке; распределять ресурсы и организовывать труд в соответствие с Agile манифестом; анализировать риски и взаимодействовать с заинтересованными сторонами на основе принципов гибкого подхода.
• После успешного завершения обучающийся будет применять проектно-ориентированный, студентоориентированный подход к обучению кадров, развивать навыки публичного выступления и уверенность при работе с большой аудиторией слушателей.

Похожие ОП