7M06101 Software Engineering в Satbayev University

Дисциплины

• Виртуальная и дополненная реальность (VR/AR)

  Целью курса является погружение магистрантов в мир виртуальной и дополненной реальности (VR/AR), а также освоение технологий и методов их разработки и применения. Содержание курса включает изучение основных принципов работы VR и AR, аппаратного и программного обеспечения, создание виртуальных и дополненных сценариев, разработку контента, программирование для VR/AR с использованием специализированных средств разработки, а также анализ практических кейсов и примеров использования в различных отраслях.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы оптимальных управленческих решений

  Целью данного курса является предоставить магистрантам теоретические знания и практические навыки, необходимые для принятия обоснованных и оптимальных решений в управлении. Курс направлен на подготовку специалистов, способных использовать количественные и качественные методы для анализа и решения сложных управленческих задач в различных областях бизнеса и экономики. Содержание курса охватывает следующие темы: теория принятия решений, количественные методы принятия решений, методы прогнозирования и анализа данных, теория игр и стратегические решения, методы проектного анализа и управления, информационные системы и технологии для принятия решений.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• История и философия науки

  Цель: Исследовать историю и философию науки как систему концепций глобальной и казахстанской науки. Содержание: Предмет философии науки, динамика науки, основные этапы исторического развития науки, особенности классической науки, неклассическая и постнеклассическая наука, философия математики, физики, техники и технологий, специфика инженерных наук, этика науки, социально-нравственная ответственность ученого и инженера.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 3
  

• Стратегии устойчивого развития

  Цель: Обучение магистрантов стратегиям устойчивого развития для достижения баланса между экономическим ростом, социальной ответственностью и охраной окружающей среды. Содержание: Магистранты изучат концепции и принципы устойчивого развития, разработку и внедрение стратегий устойчивого развития, оценку их эффективности, а также международные стандарты и лучшие практики. Включены кейсы и примеры успешных стратегий устойчивого развития.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Big Data processing and applications

  Целью дисциплины является освоение принципов и получения практических навыков организации и технологий хранения, преобразования и аналитической обработки больших данных. В дисциплине рассматриваются теоретические и практические аспекты использования технологий больших данных и разработки приложении для обработки больших данных. В лекционном курсе рассматриваются тенденции развития инфраструктурных решений для обработки и хранения больших данных. В практических занятиях рассматриваются разработки приложении для обработки больших данных.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление ИТ проектами

  Основная цель курса "Управление ИТ проектами" — предоставить магистрантам знания и навыки, необходимые для эффективного планирования, реализации и завершения ИТ проектов. Вопросы, рассматриваемые в курсе: архитектура предприятия и ее менеджмент; концепции, методологии и стандарты корпоративного управления; методологии и стандарты управления информационными технологиями; тенденции и перспективы развития информационного менеджмента. В результате освоения дисциплины магистранты смогут применять методологию управления в IT проектах.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Курс направлен на освоение методологическими и теоретическими основами педагогики высшего образования. Дисциплина поможет овладеть навыками современными педагогическими технологиями, технологиями педагогического проектирования, организации и контроля в высшей школе, навыками коммуникативной компетентности. По окончанию курса магистранты научатся организовывать и проводить различные формы организации обучения, применять активные методы обучения, подбирать содержание учебных занятий. Организовывать учебный процесс на основе кредитной технологии обучения.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 3
  

• DevOps инжиниринг

  Целью данного курса является научить обучающихся на оптимального организация жизненного цикла разработки систем и обеспечение непрерывной поставки высококачественного программного обеспечения. DevOps достигается через различные практики и инструменты, которые автоматизируют процессы между командами разработки программного обеспечения и ИТ, позволяя им создавать, тестировать и выпускать программное обеспечение быстрее и надежнее. Темы курса: Системы контроля версий и автоматизация сборки приложений, Гибкие методологии и Continuous Integration, Continuous Delivery и Continuous Deployment, DBOps: реляционные и нереляционные базы данных, Docker-контейнеризация и хранение данных, Микросервисы, балансировка и кеширование и др.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Продвинутая разработка программного обеспечения

  Целью данного курса является предоставить магистрантам углубленные знания и практические навыки, необходимые для разработки, внедрения и поддержания сложных программных систем. Данный курс представляет магистрантом знании и навыков по применению сложных методов, методологий и технологий для создания высококачественного программного обеспечения, отвечающего сложным требованиям и решающего сложные проблемы. В курсе предлагается использование передовых практик и инструментов для повышения эффективности, надежности, масштабируемости и удобства сопровождения программных систем. Ключевые аспекты передовой разработки программного обеспечения: продвинутые языки программирования и парадигмы методологии гибкой разработки, непрерывная интеграция и непрерывная доставка (CI/CD), микросервисная архитектура и контейнеризация, облачные вычисления и др.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Мобильные вычисления и приложения

  Целью данного курса является представление знании и навыки по разработке и использованию мобильных приложений, а также технологий, связанных с мобильными вычислениями. Курс охватывает темы такие как: Мобильные разработки для Android и iOS, Разработка кросс-платформенных мобильных приложений, Оптимизация производительности и энергопотребления, Облачные вычисления и мобильные приложения, Безопасность мобильных приложений, Интерфейсы программирования приложений (API) и мобильные сервисы, Мобильные вычисления и Интернет вещей (IoT) и др.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• QA/QC and Continuous Integration

  Целью данного курса является освоение основных элементов теории сложности вычислений. В рамках курса обучающиеся получат знания в области оценки качества, контроля качества программного обеспечения, научатся разрабатывать тестовые примеры, выполнять тестирование по тестовым примерам, обнаруживать ошибки при выполнении тестирования и документировать их, оценивать и тестировать программный продукт с точки зрения модуля, функциональности, интегрированности.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Архитектура и проектирование ПО

  Целью данного курса является предоставить магистрантом понимание основных принципов, методов и инструментов архитектуры и проектирования программного обеспечения для создания высококачественных, масштабируемых и устойчивых систем. Содержание курса: В рамках курса магистранты изучают основные концепции архитектуры ПО, такие как разделение на уровни, модульность, микросервисная архитектура и архитектурные стили. Они углубляются в процесс проектирования, включая анализ требований, создание диаграмм классов и последовательности, принципы SOLID и шаблоны проектирования. Курс также включает изучение современных подходов к архитектуре, таких как облачные вычисления, контейнеризация и микросервисы. Практические проекты позволяют магистрантам применять полученные знания к реальным задачам разработки ПО и анализировать архитектурные решения на основе конкретных кейсов.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Администрирование систем и сетей

  Целью данного курса является предоставить магистрантам глубокие знания и практические навыки в администрировании информационных систем и компьютерных сетей с учетом современных требований к надежности, безопасности и эффективности работы. Содержание: Курс охватывает продвинутые методы администрирования операционных систем (Windows, Linux), включая углубленное изучение настройки, мониторинга и обеспечения безопасности. Магистранты также изучают сложные аспекты администрирования компьютерных сетей, включая архитектуру сетей, управление устройствами, роутинг, сегментацию и безопасность. Курс включает в себя также облачные технологии, виртуализацию и методы резервного копирования данных. Практические занятия направлены на решение реальных задач администрирования систем и сетей, а также разработку стратегий для обеспечения эффективной работы информационной инфраструктуры организации.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Овладение профессиональным английским языком на продвинутом уровне (для неязыковых направлений). Изучение грамматических характеристик научного стиля в его устной и письменной формах. Профессиональное устное общение в монологической и диалогической форме по образовательной программе. Умение демонстрировать результаты исследования в форме отчетов, рефератов, публикаций и публичных обсуждений; интерпретировать и представлять результаты научных исследований на иностранном языке.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 3
  

• Интеллектуальная собственность и научные исследования

  Целью данного курса является предоставить магистрантам знания и навыки, необходимые для понимания, защиты и управления интеллектуальной собственностью (ИС) в контексте научных исследований и инноваций. Курс направлен на подготовку специалистов, способных эффективно работать с ИС, защищать результаты научных исследований и применять их на практике.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• High load distributed computing

  Целью данного курса является освоение моделей построения больших вычислительных систем. Курс построен на базе современных проблем построения масштабируемых систем. Содержание дисциплины включает вопросы высоконагруженные распределенные вычисления, архитектура высоконагруженных систем, управление и обработка данных, производительность и масштабируемость. Этот курс направлен на подготовку специалистов, способных разрабатывать и поддерживать высоконагруженные распределенные системы, обеспечивая их устойчивость, производительность и безопасность в условиях реальных нагрузок.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект и Машинное обучение

  Целью данного курса является предоставить магистрантам всесторонние знания и практические навыки в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Содержание курса охватывает следующие темы: введение в искусственный интеллект и машинное обучение, алгоритмы машинного обучения, глубокое обучение и нейронные сети, Сбор и обработка данных, оценка и улучшение моделей, применение ИИ и МО в различных областях, инструменты и библиотеки для ИИ и МО, этика и социальные аспекты ИИ.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Курс направлен на овладение инструментами эффективного управления сотрудниками, опираясь на знания психологических механизмов деятельности руководителя. Дисциплина поможет овладеть навыками принятия решений, создания благоприятного психологического климата, мотивирования сотрудников, постановки цели, создания команды и коммуникации с сотрудниками. По окончанию курса магистранты научаться решать управленческие конфликты, создавать собственный имидж, анализировать ситуации в сфере управленческой деятельности, а также проводить переговоры, быть стрессоустойчивыми и эффективными лидерами.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 3
  

• Методология научного исследования и инновационная деятельность

  Целью освоения курса является формирование у магистранта навыков ведения научно- исследовательской деятельности. Содержание дисциплины включает вопросы определения направления исследования; цели и задачи исследования; этапы написания научной публикации, литературного обзора; организация научного эксперимента; направления инновационной деятельности; роль научных исследований в инновационной деятельности.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Разработка интеллектуальных приложении

  Основная цель дисциплины предоставить магистрантам всесторонние знания и практические навыки, необходимые для создания, внедрения и оптимизации интеллектуальных приложений. Данный курс представляет знании по применению возможности искусственного интеллекта и анализа данных в приложениях, которые представляет интеллектуальные решения. Темы курса: современные интеллектуальные приложения, Применения машинного обучения и обработка естественного языка в приложениях, Продвинутые методы машинного обучения, Разработка интеллектуальных агентов и др.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Генеративный ИИ

  Целью данного курса является предоставить студентам понимание методов и технологий генеративного искусственного интеллекта для создания новых данных в различных областях. Курс «Generative AI» охватывает принципы, алгоритмы и применение генеративных моделей в искусственном интеллекте. Курс охватывает темы такие как: Генеративно-состязательные сети (GAN), Autoencoders and Representation Learning, Глубокие генеративные модели, Генерация текста и обработка естественного языка (NLP), Генерация изображения, Генерация музыки и творческий искусственный интеллект, Этические и социальные последствия и др.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Reserch Project

  Целью данного курса является научить магистрантов для проведения самостоятельного научного исследования и работать научными проектами. Содержание курса охватывает следующие темы: Разработка исследовательской темы и вопросов, разработка методологии исследования, сбор данных, анализ данных, написание и представление исследовательского отчета, управление исследовательским проектом, этика и профессиональные стандарты в исследовательской деятельности.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 4
  

• Business Intelligence

  Курс нацелен на формирование у магистрантов комплекса теоретических знаний и практических навыков применения современных информационных инструментов бизнес-аналитики для управления бизнесом. В ходе практических занятии магистранты осваивают навыки работы в наиболее популярных платформах бизнес-аналитики: Power BI, Qlik Sense, Tableau для поддержки принятия решений в маркетинге и управлении бизнесом; навыки проведения OLAP (online analytical processing) при решении аналитических задач: разведочный анализ, исследование данных, формирование аналитической отчетности.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Моделирование экосистем

  Основная цель курса является предоставить магистрантам знания и навыки, необходимые для создания, анализа и интерпретации моделей экосистем. Содержание дисциплины включает способов применять математические и компьютерные модели для понимания динамики экосистем, прогнозирования их изменений и поддержки решений в области управления природными ресурсами и охраны окружающей среды.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Облачные технологии

  Курс позволит получить компетенции, необходимые для работы с облачными системами с разными настройками. Содержание курса рассматривает вопросы: сбора, визуализации, хранения данных, их безопасность и автоматизация; проектирование и развертывание системы облачного хранилища; разработки наиболее удобной и эффективной стратегии для миграции устаревших систем в облачную среду; разработки методов тестирования для оценки эффективности корпоративных облачных систем с целью составления рекомендаций по их улучшению.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Надежность программного обеспечения

  Основная цель курса является предоставить магистрантам знания и навыки, необходимые для разработки, тестирования и поддержания высоконадежного программного обеспечения. Курс направлен на подготовку специалистов, способных создавать устойчивые к сбоям системы, минимизировать риски отказов и обеспечивать высокое качество и надежность программных продуктов. Содержание курса охватывает следующие темы: понимание основных концепций надежности программного обеспечения, проектирование надежного программного обеспечения, методы и инструменты тестирования надежности, принципы разработки отказоустойчивых систем, безопасность и надежность программного обеспечения, сертификация и стандарты надежности.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Моделирование бизнес-процессов

  Целью данного курса является предоставить магистрантам знания и навыки, необходимые для анализа, разработки и оптимизации бизнес-процессов в организации. Содержание курса охватывает следующие темы: Понимание основ моделирования бизнес-процессов, изучение методологий и инструментов моделирования, анализ и описание текущих бизнес-процессов, разработка и оптимизация бизнес-процессов, моделирование процессов с использованием BPMN, автоматизация бизнес-процессов, управление качеством и улучшение бизнес-процессов, управление изменениями и организационные аспекты.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Применять жизненный цикл разработки программного обеспечения, демонстрируя компетентность в коммуникации, планировании, анализе, проектировании, создании, развертывании, оценке и тестировании программного продукта с точки зрения модуля, функциональности, интегрированности.
• Устанавливать межличностные и групповые коммуникации; определять свою роль в команде, ставить цели и формулировать задачи, связанные с ее реализацией; выстраивать взаимодействие с учетом социальных особенностей членов команды; проектировать и организовывать командную работу; определять потребности участников команды в овладении новыми знаниями и умениями.
• Применять иностранный язык на профессиональном уровне, позволяющем осуществлять преподавание базовых дисциплин в вузах, проводить обзор литературных источников, анализировать тенденции современной науки и определять перспективные направления научных исследований.
• Интегрировать знания, полученные в рамках разных дисциплин для решения научно-исследовательских задач в новых незнакомых условиях и генерации новых идей в контексте научных исследований в области разработки программного обеспечения.
• Применять концепции проектирования программного и аппаратного обеспечения для многопроцессорной обработки, моделей процессов и потоков операционных систем, систем реального времени, комбинируемых и последовательных цифровых схем, выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления сложными и распределенными инфраструктурами больших предприятий и технологических комплексов.
• Извлекать нужную информацию из всевозможных источников, включая информационные потоки в режиме реального времени, разрабатывать научные, технические и инновационные решения для информационной инфраструктуры предприятия с учетом возможностей технологий больших данных, моделей облачных вычислений и принципов информационной безопасности, а также критериев экологической устойчивости, цифровой инклюзивности и социальной ответственности.
• Применять методы статистического анализа и машинного обучения применительно к задачам обработки различных данных, включая структурированные, неструктурированные, научные, геномные и т.п., вести научные изыскания, организовывать работы по сбору, хранению и обработке информации, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения.
• Планировать и проводить семинарские, практические, лабораторные занятия с учетом требований разработанных и утвержденных рабочих учебных планов и методических указаний, разрабатывать учебно-методические материалы для сопровождения образовательного процесса и реализации инноваций в обучении и воспитании обучающихся, применять знания педагогики и психологии высшей школы в своей педагогической и научно-исследовательской деятельности.
• Применять подход, основанный на моделировании к разработке программного обеспечения, использовать различные виды моделей для разработки программного обеспечения, описывать возможные риски в управлении жизненным циклом разработки программного обеспечения.

Похожие ОП