6B06103 Математическое и компьютерное моделирование в ВКТУ им. Д. Серикбаева

Дисциплины

• Линейная алгебра и аналитическая геометрия

  Курс относится к числу общеобразовательных математических дисциплин. Включает в себя -раздел геометрии, основными понятиями которого являются простейшие геометрические образы (точки, прямые, плоскости, кривые и поверхности второго порядка). Основными средствами исследования в аналитической геометрии служат метод координат и методы элементарной алгебры. Линейная алгебра -раздел математики, изучающий векторы, векторные пространства, линейные преобразования и системы линейных уравнений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Физика

  Дисциплина охватывает последовательно изучаемые разделы такие как механика, молекулярная физика, электричество и магнетизм, оптика, атомная физика и физика элементарных частиц по которым обучающийся должен иметь систематические знания для изучения последующих общеобразовательных и специальных дисциплин, для применения фундаментальных законов физики, методов физического исследования и достижений физики в профессиональной деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Математический анализ

  Рассматриваемые в этих разделах современные методы математического анализа составляют основу для дальнейшего изучения цикла математических дисциплин, а также позволяют моделировать и исследовать простейшие прикладные задачи в различных отраслях прикладных наук. Дисциплина содержит разделы: введение в математический анализ; дифференциальное и интегральное исчисление функции одной и нескольких переменных и их приложения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 8
  

• Алгоритмизация и технология программирования

  В курсе рассматриваются: алгоритмические языки, этапы и уровни разработки программ. Состав системы программирования, элементы языка программирования. Типы данных. Объявления. Выражения и присваивания. Одномерные массивы и указатели. Строки. Обработка строк. Двумерные массивы. Структуры данных. Указатели и структуры данных. Особенности программирования

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Дискретная математика

  Основные понятия теории множеств. Важнейшие виды бинарных отношений. Введение в логику высказываний. Введение в логику предикатов, кванторы. Булевы функции, их свойства. Важнейшие замкнутые классы булевых функций. Полные системы булевых функций. Минимизация булевых функций. Введение в теорию графов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Основы веб-программирования

  Курс предназначен для тех, кто хочет приобрести начальные навыки веб - разработки, изучить логику работы с этим языком и терминологию, а также понять принципы функционирования систем и веб -приложений. В процессе обучения студенты проходят основные этапы создания простого сайта интернет -магазина и работают над его функциональностью.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Объектно-ориентированное и прикладное программирование

  Изучение и усвоение принципов объектно-ориентированного программирования, использование инкапсуляции, наследования и полиморфизма при разработке простейших проектов на языке C++ в Windows-приложении, основных элементов и технологий программирования с использованием элементов классов на языке C++ в Windows-приложении.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Обыкновенные дифференциальные уравнения

  Дифференциальные уравнения первого порядка. Дифференциальные уравнения высших порядков, допускающих понижение порядка. Структура решения линейного однородного и неоднородного уравнений. Метод вариации произвольной постоянной. Системы линейных дифференциальных уравнений и основные методы ее решения. Краевая задача для линейного уравнения второго порядка. Основные понятия теории устойчивости. Уравнения с частными производными первого порядка.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Технология разработки программного обеспечения

  Основное содержание дисциплины опирается на системное программное обеспечение, управляемым в режиме реального времени, внедрении методов разработки программ, обеспечивающих достижение соответствующих характеристик качества.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Основы информационной безопасности

  Рассматриваются технологические методы обеспечения безопасности информации: защита от несанкционированного доступа, криптографические методы защиты, методы защиты от компьютерных вирусов, защита информации от утечки по техническим каналам. Обсуждаются проблемы организационно-правового обеспечения безопасности информации. Обосновывается необходимость комплексного подхода к защите информации. Излагаются основы информационной культуры как важнейшего фактора обеспечения безопасного развития информационного общества.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 6
  

• Компьютерное моделирование в среде MatLab

  Содержание дисциплины определяется основой программирования на языке высокого уровня, синтаксисом языка программирования Matlab и основными возможностями вычислений и визуализации результатов, предоставляемыми ядром системы MATLAB. Кроме этого, рассматривается популярное расширение пакета MATLAB - Symbolic Math Toolbox

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 6
  

• Основы проектной деятельности

  Дисциплина охватывает фундаментальные принципы и методы управления проектами. Студенты изучат этапы жизненного цикла проекта, планирование, организацию, контроль и завершение проектов. Особое внимание уделяется управлению ресурсами, сроками, бюджетом и качеством, а также основам риск-менеджмента и эффективной командной работы. Дисциплина формирует базовые навыки и знания для успешной реализации проектов в различных областях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Введение в Data Science

  Курс дает возможность познакомиться с предметной областью науки о данных и формирует навыки решения задач обработки и визуализации данных с использованием языка Python. В курсе рассматриваются основы интерактивной работы с Python в блокноте Jupyter Notebook, дается необходимый минимум синтаксических конструкций Python для задач обработки данных, рассматриваются базовые аналитические пакеты: pandas, matplotlib, seaborn. Рассматриваются вопросы загрузки данных разных форматов, очистки данных, разведочного анализа, визуализации данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 6
  

• Финансовая грамотность

  Целью является формирование у обучающихся рационального финансового поведения при принятии решений, касающихся личных финансов, а также способности критически оценивать и анализировать процессы, связанные с защитой их прав и интересов в качестве потребителей финансовых услуг. Обучающиеся приобретут практические навыки осуществления финансовых расчетов и принятия рациональных финансовых решений, научатся анализировать финансовую информацию, использовать всевозможные финансовые инструменты, сохранять и приумножать накопления, грамотно планировать бюджет, эффективно решать финансовые проблемы и распознавать случаи финансовых мошенничеств.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Теория вероятностей и математическая статистика

  Теория вероятностей — это математическая наука, использующая вероятностные модели для изучения случайных явлений, отличаясь от детерминистических подходов. Математическая статистика, важная часть теории, занимается методами анализа массовых явлений, где случайность играет ключевую роль.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Адам бол

  Целью курса является изучение морально-нравственной концепции Абая Кунанбаева, социально-политических, культурных и научных факторов с эпохи раннего средневековья до XIX в., повлиявшие на формирование нравственных и этических взглядов философа. Курс рассматривает эволюцию морально-нравственного учения, актуальность философского и поэтического наследия Абая, необходимость формирования современной культуры на основе учения великого мыслителя о справедливости, гуманизме и моральной надежности человека.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Основы экологии и безопасности жизнедеятельности

  Формирование понятий о взаимосвязях между экологической и производственной средой и их безопасностью, способов и критериев их идентификации, основные методы предупреждения, и снижение влияния негативных элементов в экологической и производственной сферах, нормирования условий для обеспечения безопасности и контроля факторов жизнедеятельности, а также прогнозирование, разработка мероприятий, мониторинг и ликвидация чрезвычайных ситуаций.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Основы антикоррупционной культуры

  Данная дисциплина формирует у студентов комплексное представление о добропорядочности, честности, неподкупности, а также устойчивое антикоррупционное поведение и систему современных знаний по противодействию коррупции; изучает основные направления антикоррупционной политики и антикоррупционного образования в целях нравственного, культурного развития и формирования активной гражданской позиции неприятия коррупции личностью

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Основы научных исследований

  Цель дисциплины - изучение основных понятий о научных исследованиях. Студенты приобретают умение формулировать цели и задачи исследования, знакомятся с методами теоретических и экспериментальных исследований, приобретают навыки анализа исследуемого вопроса, математического описания закономерностей, планирования и проведения экспериментальных исследований, оценки достоверности их результатов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Основы нейронных сетей

  Ознакомление с различными направлениями в системах искусственного интеллекта, более глубоко изучение одного из направлений искусственного интеллекта – нейронными сетями, выработка методики нейросетевого моделирования процессов в различных областях человеческой деятельности, познакомиться с использованием нейронных сетей в различных областях – распознавание образов, прогнозирование, принятие решений, оптимизации и др.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 6
  

• Уравнения математической физики

  Основные объекты изучаемой дисциплины находят широкое применение в прикладных науках: термодинамика, теория тепло- и массопереноса при математическом описании и моделировании различных физических процессов. В содержании дисциплины акцент делается на математические методы, позволяющие изучить различные явления реального мира путем составления их математических моделей.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Статистическое моделирование и прогнозирование

  Дисциплина содержит следующие разделы: статистическое моделирование, включающее построение датчиков псевдослучайных величин, моделирование случайных факторов, расчёт интегралов методом Монте-Карло и статистическое моделирование надёжности; имитационное моделирование (ИМ) систем; моделирование стационарных и нестационарных временных рядов; построение линейные регрессионных моделей.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 6
  

• Защита программного обеспечения

  В курсе рассматриваются следующие темы: - внутренняя архитектура ОС Windows, - основы обратной разработки программного обеспечения, - построение исследовательской программной лаборатории для исследований, - методы и средства статического анализа программного обеспечения, - методы и средства противодействия статическому и динамическому анализу программного обеспечения, - основы вирусной аналитики.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 6
  

• Математика и Python для анализа данных

  Курс направлен на развитие навыков и умений применения методов математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей для задач анализа данных, а также на получение базовых навыков работы со специальными библиотеками анализа данных языка Python.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 6
  

• Machine Learning & Data Science

  Курс направлен на формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного обучения, овладение студентами 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 - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 6
  

• Экономика предприятия (по отраслям)

  Знание экономики предприятия (по отраслям) является основой компетентности специалистов, их способности определять направления экономического развития предприятия. Изучаются деятельность предприятий в конкурентной рыночной среде, процессы разработки и принятия эффективных решений в условиях ограниченных ресурсов. Обучающиеся овладевают знаниями об основных и оборотных средствах, кадровом потенциале, системах оплаты труда, себестоимости, финансовых показателях и оценке инвестиций.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 6
  

• Имитационное моделирование

  Типы имитационных моделей. Статистический метод Монте-Карло. Марковские процессы и цепи Маркова. Марковская задача принятий решений. Системы массового обслуживания. Основные функциональные характеристики СМО. Модели с одним и несколькими приборами обслуживания. Моделирование многоканальных СМО.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Программно-аппаратные методы защиты информации

  Дисциплина является одной из профилирующей составляющей в подготовке специалистов в области проектирования средств обеспечения информационной безопасности. Содержание дисциплины охватывает изучение моделей угроз и модели нарушителя информационной безопасности автоматизированной системы, методов анализа проектных решений по обеспечению безопасности автоматизированных систем, методов анализа угроз и уязвимостей проектируемых и эксплуатируемых автоматизированных систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 6
  

• Моделирование и визуализация объектов в среде 3D

  3D Моделирование позволило создавать разнообразные объекты, явления и практика показывает необходимость разработки и совершенствования визуальных моделей данных, способов их создания и использования. Рассматриваются подходы к построению многокомпонентных визуальных 3D-моделей, позволяющих проводить проверку, интерпретацию и анализ пространственной информации.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 6
  

• Теоретико-числовые методы в криптографии

  Дисциплина является одной из основной профилирующей составляющей в подготовке специалистов в области защиты информации. В рамках дисциплины рассматриваются вопросы о теоретико-числовых принципах построения криптографических систем с симметричным и асимметричным ключом, математических методах расчета надежности, устойчивости криптографических систем, методах построения математических моделей защищаемой информации, шифров, криптографических систем и криптографических протоколов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Прикладные задачи анализа данных

  Курс направлен на решение прикладных задач из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов. На курсе студент приобретет практические навыки извлечения признаков из разнородных данных, оценки качества разработанных моделей, применения различных алгоритмов машинного обучения.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 10
  

• Теоретические основы защиты информации

  Дисциплина направлена на формирование у обучаемых знаний в области теоретических основ информационной безопасности и навыков практического обеспечения защиты информации безопасного использования программных средств в вычислительных системах.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 6
  

• Введение в гармонический анализ

  Раздел математического анализа, в котором изучаются свойства функций с помощью представления их в виде рядов или интегралов Фурье. Также метод решения задач с помощью представления функций в виде рядов или интегралов Фурье. Основные объекты изучения классического гармонического анализа: тригонометрические ряды, преобразование Фурье, почти периодические функции, ряды Дирихле. Решение задач в Matlab

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 6
  

• Теория принятия решений

  Курс является одним из основных дисциплин и охватывает изучение задач математического программирование, решение задач нелинейного программирования, нечеткие числа и множества, операции над ними. Более подробно рассматриваются основные понятия и определения теории игр и методы решения матричных игр, математический аппарат теории массового обслуживания для приложения вероятностно-статистических методов описания неопределенностей.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Численные методы

  Изучение данной дисциплины позволяет освоить основы знаний, связанные с расчетными методами и их применением в решении различных задач. Реализуются алгоритмы изучаемых методов с использованием средств вычислительной техники и интерпретируются вычислительные результаты.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Теория информации и кодирования

  Дисциплина является одной из основных профилирующих дисциплин и включает изучение следующих вопросов: Понятие информации, энтропии. Сжатие информации. Дискретные каналы и их свойства. Скорость передачи информации в канале. Пропускная способность канала. Прямая теорема кодирования Шеннона для канала без памяти. Обращение теоремы кодирования Шеннона. Помехоустойчивого кодирования.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 6
  

• Методы оптимизации

  Ознакомление с базовыми математическими моделями и освоение численных методов решения классических экстремальных задач, а также знакомство с современными направлениями развития методов оптимизации. В целом материал курса ориентирован на умение правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 6
  

Профессии

Результаты обучения

• Продемонстрировать знания и понимание обширных навыков в области управления системами работы с большими данными различного формата, разработки интерфейсов программирования, современных проблем искусственного интеллекта и проектирования интеллектуальных систем на основе методов машинного обучения и алгоритмизации поставленных задач для определения стратегии принятия решений
• Демонстрировать знания базовых математических дисциплин и разделов общей физики для выбора корректной математической модели, описания и поиска решения поставленных задач
• Аргументировать представление о подходах к решению нестандартных задач и осуществлять поиск новых оригинальных идей и методов на основе применения технологий бизнес-моделирования, анализа и управления информационными ресурсами организации
• Подготовка данных для нейросистем и применение нейронных сетей в решении сложных прикладных задач с целью повышения эффективности и точности управления технологическими процессами, оптимизации ресурсов и снижения затрат в различных отраслях
• Уметь планировать работы по бизнес-анализу, реализации и оценке эффективности управления IT-проектами по решению конкретных задач различных предметных областей с применением методов Machine Learning, Data Science и математического моделирования, а также интерпретировать результаты машинного обучения и формулировать рекомендации для улучшения бизнес-процессов
• Использовать современные языки программирования и стандартные пакеты прикладных программ для решения поставленных задач техники, экономики и управления
• Осуществлять моделирование процессов и их графическую визуализацию, поиск и аналитическую обработку информации, численную реализацию, принятие решений на основе результатов анализа на стыке различных предметных областей
• Проводить лабораторные и численные эксперименты, оценивать точность и корректность результатов моделирования при создании и программной реализации систем искусственного интеллекта
• Анализировать защиту информации объектов, систем, процессов с целью поиска эффективных и рациональных способов решения задач, уметь идентифицировать и устранять уязвимости, разрабатывать и применять методы защиты информации, а также анализировать и внедрять современные подходы для обеспечения безопасности компьютерных систем
• Разработка прикладных интеллектуальных и экспертных систем для применения на больших данных на основе алгоритмов машинного обучения, теории принятия решений, инструментов проектирования баз данных и знаний
• Применять методы обеспечения безопасности социальных систем в целях сохранения, развития и эффективного функционирования личности, общества и государства
• Демонстрировать знания, способствующие формированию целостной личности в экономико-правовой среде и повышению ответственности индивида

Похожие ОП