7M06102 Вычислительная техника и программное обеспечение в ВКТУ им. Д. Серикбаева

Дисциплины

• Интеллектуальный анализ данных

  Интеллектуальный анализ данных как междисциплинарная область объединяет методы из баз данных, статистики, машинного обучения и поиска информации. Курс знакомит с основными методами интеллектуального анализа данных, используемыми в настоящее время, включая хранилище данных и очистку данных, кластеризацию, классификацию, интеллектуальный анализ ассоциативных правил, текстовое индексирование и алгоритмы поиска,. Разработка алгоритмов для этих задач затруднена, потому что наборы входных данных очень большие, а задачи могут быть очень сложными. Одним из основных направлений в этой области является интеграция этих алгоритмов с реляционными базами данных и извлечение информации из полуструктурированных данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Психология управления

  Закономерности управленческой деятельности, диагностика и прогнозирование состояния и изменений управленческой подсистемы; проблемы общения и взаимодействия людей в социальных структурах, организация исполнения решения; условия и особенности управленческой деятельности и эффективность работы в системе управления, формы, функции управления, руководство и лидерство; совместная деятельность большой группы и иерархия руководства; формирование программы деятельности подчиненных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Организация и планирование научных исследований

  Курс дает представление об основных методах научного познания и этапах научно-исследовательской деятельности. Обучаемый сможет подготовиться к научно-исследовательской работе, внедрить конкретные методики обработки источников информации, продемонстрировать и обеспечить возможность практического применения методов в исследовательской деятельности в том числе для написания магистерских диссертаций.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• История и философия науки

  Феномен науки рассматривается как специфическая проблема и предмет анализа. Дает представление о теории науки и техники и их развитие в условиях постиндустриального общества. Актуальность курса связана с ориентацией на процессы, происходящие в области научных исследований на основе интеграции философии науки и естественно- технических наук

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Методы Data Mining

  Курс знакомит с технологией Data Mining и рассматривает методы, инструментальные средства Data Mining. Изучение курса дает представление о теоретических аспектах технологии Data Mining, методах и возможностях их применения, а также дает практические навыки по использованию инструментальных средств Data Mining.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Курс обучения предполагает формирование лингвистической, дискурсивной и социокультурной компетенции магистрантов, приобщение к культуре стран изучаемого языка, приобретение навыков профессиональной речи на иностранном языке, развитие навыков перевода текстов по специальности. Курс включает: обзор грамматики, методики чтения и подготовки к письменной работе, написание эссе, методики аудирования и говорения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Современные среды и языки программирования

  В курсе дается сравнительный обзор современных парадигм языка программирования. Включает изучение свойств, приложений, синтаксиса и семантики выбранных языков программирования и рассмотрение реализации в средах программирования: R; Python; Node JS; Haskell.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Технология разработки программного обеспечения для систем реального времени

  В курсе изучают технологию функционально-модульного описания, технологию представления архитектуры программного обеспечения в виде графа состояния системы, технологию задачи/состояния, универсальный язык моделирования UML. По окончании курса магистрант способен проанализировать и сделать выбор той или иной технологии в зависимости от сложности разрабатываемого проекта и наличия соответствующего инструментария.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Верификация и анализ программ

  Курс дает представление о современных технологиях верификации программного обеспечения, применяемых при разработке сложных и отказоустойчивых программных систем. Курс основан на методиках тестирования программных систем. Он охватывает вопросы построения тестового окружения, планирования системы тестов, анализа и обнаружения дефектов программного кода тестируемой системы, интеграционного и системного тестирования, общих аспектов тестирования пользовательских интерфейсов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 7
  

• Основы Data Science

  Курс знакомит обучающихся с основными концепциями и методами анализа данных и машинного обучения. Содержание курса включает в себя методы и инструменты для сбора, хранения, обработки и визуализации данных, методы и приёмы извлечения и обработки данных из сети интернет и различных типов файлов. Курс предполагает знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn — наиболее популярными инструментами для анализа данных и машинного обучения, используя язык программирования Python

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Программные средства оптимизации управляемых систем

  Курс дает представление о моделях описания и технологии моделирования информационных процессов и систем. Магистрант по окончании курса будет владеть теоретическими основами математического и компьютерного моделирования информационно-вычислительных систем, что даст возможность применять математические методы обработки, анализа и синтеза в научных и профессиональных исследования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 7
  

• Анализ и моделирование информационных процессов и систем

  Данный курс предлагает освоение системы создания дашбордов и формирование у слушателей практических навыков математического и компьютерного моделирования информационных систем различного назначения, практической реализации моделей в наиболее распространенных программных пакетах компьютерного моделирования, которая позволяет проводить глубокий и разносторонний анализ информации, а затем представлять результат в интерактивной форме.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Актуальность изучения дисциплины связана с необходимостью опережающей подготовки профессионально- компетентного преподавателя вуза, способного активно участвовать в инновационных процессах в системе высшего образования. Курс ориентирован на подготовку магистров к преподавательской деятельности в высшей школе. Содержание курса отражает современные тенденции гуманизации и демократизации образовательного процесса вуза, новые образовательные технологии, ориентирует на индивидуально-творческий стиль деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Теория автоматического управления

  Курс посещен вопросам синтеза систем управления объектами, подверженными действию внешних возмущений разного типа. Рассматривается математическое содержание проблемы синтеза, и приводятся разнообразные методы синтеза, основанные на эвристических соображениях, излагаются строгие методы теории линейного синтеза. Изучение курса дает возможность решения задач, иллюстрирующих роль информированности при построении оператора управления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Основы теории управления системами

  В курсе дается представление о методах теории оптимальных управлений. Рассматриваются методы, использующие необходимые условия экстремума функционала и численные методы, использующие идеи последовательного анализа вариантов и динамического программирования. Изучение курса дает возможность построить модель управления, разработать численный алгоритм и осуществить его программную реализацию.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Технологии разработки цифровых устройств

  Основные сведения о цифровой схемотехнике. Семейства логических микросхем (TTL,CMOS, LVCMOS) их параметры и особенности применения. Технические проблемы, возникающие при эксплуатации цифровых устройств (глитчи, логические гонки и т.д.) и методы их решения. Применение САПР при разработке цифровых устройств (PCAD, Eagle ). Особенности разработки печатных плат (для цифровых устройств). Языки описания аппаратуры (HDL) и их применение для синтеза и верификации цифровых схем. ПЛИС семейств CPLD и FPGA, их применение и особенности. Технологии и средства разработки для программируемой логики (Quartus и ModelSim). Язык описания аппаратуры Verilog .

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Высокопроизводительные вычислительные системы

  Курс дает представление о принципах построения, функционирования и использования высокопроизводительных вычислительных систем. В результате изучения курса получат навыки самостоятельного изучение рабочей документации, специфических инструментов и программных средств, позволяющих спроектировать и смоделировать работу высокопроизводительных вычислительных систем с применение параллельных алгоритмов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Технология разработки программного обеспечения

  В курсе изучаются методы, методологии и технологии, служащие основой современных средств разработки программного обеспечения. Исследуются процессы создания новых технологий. Определяются и сопоставляются технологии с уровнем развития программирования и особенностями имеющихся в распоряжении программистов программных и аппаратных средств.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Проектирование защищенных информационных систем

  Курс посвящен изучению методов защиты электронной информации в автоматизированных и информационных системах различного уровня сложности. Изучается построения системы информационной безопасности, разработка программы и политики безопасности, также объекты защиты, формирование модели нарушителя, организация защиты на административном, процедурном уровнях информационной безопасности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Методы и алгоритмы параллельного программирования

  Курс дает представление о моделировании и анализе параллельных вычислений, принципах разработки параллельных алгоритмов и программ, технологиях и системах разработки параллельных программ, параллельных численных алгоритмах. По окончании курса магистрант способен строить модель выполнения параллельных программ, оценивать эффективности параллельных вычислений, анализировать сложность вычислений и возможность распараллеливания разрабатываемых алгоритмов, оценивать основные параметры программ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Анализировать качество программного обеспечения, проводить верификацию программного кода и тестировать приложения и устройства IoT, а также проверять соответствие технической документации, выявлять и устранять программные ошибки.
• Определять основные проблемы в области философии и описать роль методологии науки; описать современные актуальные методические, методологические проблемы в области ИТ
• Владеть базовыми знаниями по педагогике и психологии в высшей школе, описать современную парадигму высшего образования
• Организовывать сбор, анализ и систематизацию научно-технической информации отечественного и зарубежного опыта по тематике исследования в сети Интернет, научной и периодической литературе
• Разрабатывать системы, включая искусственный интеллект, и применять программные решения для реализации инновационных проектов
• Организовывать анализ и синтез результатов научных и профессиональных исследований на основе современных методов обработки, проводить научные и профессиональные исследования.
• Разрабатывать конкурентоспособные идеи и инновационные задачи, применять эффективные методы для их реализации
• Применять знания в области философии и методологии науки
• Владеть иностранным языком на уровне международных стандартов С1-С2 и грамматическими характеристиками научного стиля; быть способным к работе в интернациональной среде
• Применять технологию проектирования компонентов распределённых систем с помощью API-интерфейсов WCF
• Применять системные средства при разработке программ систем реального времени, рассчитывать и анализировать характеристики и показатели эффективности систем реального времени
• Использовать основы методов машинного обучения, математические методы обработки, анализ и синтез результатов научных и профессиональных исследований
• Моделировать и реализовать в программируемой логической интегральной схеме комбинационных устройств от простейших шифраторов и мультиплексоров до конечных автоматов, работу цифровых устройств
• Применять на практике методологию разработки и отладки на платформе .NET Framework параллельных и многопоточных приложений, обеспечивающих параллелизм данных и задач
• Описывать и разработать модели и технологии моделирования информационных процессов и систем, использовать методы анализа данных и машинного обучения

Похожие ОП