6B06102 Бизнес-информатика в КазАТУ им. Сейфуллина

Дисциплины

1 Год обучения Математические основы информационных технологий Приложения дискретной математики и численные методы Алгоритмы и структуры данных

2 Год обучения Основы антикоррупционной культуры Основы финансовой грамотности Технология программирования Full-stack разработка Архитектура компьютера и операционные системы Основы проектирования баз данных Операционная система Linux Основы экономики и права Экология и основы безопасности жизнедеятельности Технологическое предпринимательство Основы научных исследований Сетевые протоколы Проектирование баз данных PostgreSQL Проектирование баз данных MySQL Проектирование баз данных SQL Основы информационной безопасности Основы искусственного интеллекта Вероятность и статистика в компьютерных науках Проектирование баз данных Oracle Профессионально-ориентированный иностранный язык. Компьютерные сети Практическое применение решений на платформе 1С:Предприятие

3 Год обучения Программирование на платформе 1С:Предприятие Введение в технологии BIG DATA Объектно-ориентированное программирование на С# Программирование на языке Python Основы информационного дизайна и визуализации Защита конечных точек Анализ данных Программирование на языке Java Системный анализ и принятие решений Разработка приложений на Java Разработка приложений на С# Информационная безопасность Интеллектуальная обработка информации Разработка прикладных решений на платформе 1С:Предприятие Сетевая безопасность Методы машинного обучения Эффективная коммуникация для IT-специалистов IT-маркетинг Разработка программных приложений средствами Python

4 Год обучения Информационные технологии в сельском хозяйстве Разработка требований и тестирование программного обеспечения Low-code и No-code программирование SMART-технологии в сельском хозяйстве Основы бухгалтерского учета и налогообложения (Minor) Управление IT проектами Моделирование бизнес-процессов Основы нейронных сетей Проектирование программных систем Технологии виртуализации и контейнеризации Интернет-аналитика Нейроинтерфейсы Облачные технологии VR/AR- технологии Блокчейн-технологии Инвестиционный анализ (Minor) Управление контейнеризацией

Профессии

Результаты обучения

• Иметь представление о принципах анализа и обработки больших объёмов данных, способах их представления и хранения. Понимать основные задачи и методы интеллектуального анализа данных, включая машинное обучение, нейронные сети, теорию оптимизации, искусственный интеллект; возможности современных и перспективных средств разработки программных продуктов, технических средств.
• Применять алгоритмы шифрования, методы защиты операционных систем, принципы аутентификации, авторизации и управления доступом, методы обнаружения и предотвращения атак, включая защиту от вредоносного программного обеспечения и сетевых атак. Демонстрировать знание архитектуры блокчейна, принципов нейроинтерфейсов. Иметь навыки разработки VR/AR-приложений, развертывания смарт-контрактов и проектирования интерфейсов мозг-компьютер.
• Логически верно, аргументированно и ясно строить устную и письменную речь на родном/иностранном языке в соответствующем ряде социальных и культурных контекстов.
• Применять основы методов научных исследований и письменной научной коммуникации, необходимые для общения в профессиональной академической среде. Свободно использовать приемы письменной коммуникации для выполнения академических работ, свободно излагать идеи по исследуемой проблеме. Соблюдать принципы и культуру академической честности.
• Применять основные методы математических дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования, моделирования и оптимизации; использовать соответствующий математический аппарат, методы оптимизации и инструментальные средства для обработки, анализа, систематизации информации и принятия решений.
• Понимать архитектуру компьютера, принципы работы компьютерных систем. Знать операционные системы, их функции, принципы работы, правила установки программного обеспечения и администрирования систем; анализировать производительность и эффективность программ. Применять базовые алгоритмы обработки информации к решению прикладных задач, выполнять оценку сложности алгоритмов, создавать программы на языках программирования, проводить отладку и тестирование программ.
• Понимать принципы работы компьютерных сетей, использовать протоколы обмена данными в сети. Владеть методами и инструментами управления и администрирование сетевой инфраструктурой. Разрабатывать пользовательские интерфейсы и приложения. Использовать инструментальные средства для разработки настольных, мобильных, облачных и веб-приложений. Решать задачи, возникающие на различных фазах жизненного цикла программных систем. Применять методики тестирования программного обеспечения.
• Проектировать объекты профессиональной деятельности и их элементы в соответствии с техническим заданием и нормативно-технической документацией, соблюдая различные требования, а также проводить технико-экономическое обоснование проектных решений и презентацию результатов работы. Иметь представление о методах, нотациях, диаграммах и инструментах для моделирования бизнес-процессов, информационных потоков, архитектуры системы и взаимодействия между компонентами.
• Определять назначение и компоненты систем баз данных, основные концепции моделей данных. Строить концептуальную модель заданной предметной области. Владеть навыками проектирования баз данных. Применять методики проектирования БД для решения практических задач. Понимать концепции корпоративных информационных систем, их типы: системы управления отношениями с клиентами, системы управления предприятием и системы управления проектами.
• Иметь представление об основах экономики, антикоррупционной культуры, экологии, безопасности жизнедеятельности и основных положениях действующего законодательства РК. Использовать профессиональные знания и навыки в предпринимательской деятельности и для решения задач в разрабатываемых проектах и исследованиях.
• Понимать основные ИТ-концепции для применения в сельском хозяйстве. Обладать навыками использования и внедрения интеллектуальных технологий для повышения эффективности и устойчивости сельского хозяйства, включая точное земледелие, устройства IoT, приложения искусственного интеллекта и принятие решений на основе данных в сельскохозяйственной практике.

Похожие ОП