8D06101 Software Engineering в Satbayev University

Дисциплины

• Академическое письмо

  Цель: Сформировать у докторантов и молодых исследователей системные компетенции в области академического письма как ключевого инструмента научной коммуникации и публикационной деятельности. Содержание: Научный дискурс и академическая коммуникация; Типология научных текстов: от диссертации к публикации; Создание оригинального научного контента; Научный текст: структура и логика построения; Сравнительный анализ источников и подготовка литературного обзора; Работа с метаданными и наукометрическими инструментами; Подготовка статей для международных рецензируемых журналов; Работа с рецензиями и научным сообществом; Академическая мобильность и грантовая поддержка исследований; Аннотации, патенты, отчеты: наука вне статьи; Планирование публикационной стратегии и исследовательской карьеры; Английский язык научной коммуникации.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Software Architecture & Design

  Цель: Предоставление глубоких знаний об архитектурных подходах в разработке программного обеспечения, включая клиент-серверную архитектуру, микросервисы, архитектуру событий и другие. Содержание: анализ основных шаблонов проектирования, таких как MVC (Model-View-Controller), MVVM (Model-View-ViewModel), и различных стратегий управления состоянием приложения, принципы создания расширяемых, гибких и масштабируемых архитектурных решений, а также методы обеспечения высокой производительности и безопасности программных систем.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Software DevSecOps

  Цель: Обучение ключевым принципам и методам DevSecOps, сфокусированным на объединении разработки, операций и безопасности в единый процесс разработки программного обеспечения. Содержание: введение в ключевые принципы и методы DevSecOps, ориентированные на объединении разработки, операций и безопасности в единый процесс разработки программного обеспечения, принципы совместной работы, автоматизации, контейнеризация, оркестрация и непрерывная интеграция и доставка, а так же аспекты безопасности в DevOps.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Foundations of Software Engineering

  Цель: обучение студентов ключевым принципам и методам разработки программного обеспечения. Содержание: ключевые принципы и методы разработки программного обеспечения, принципы совместной работы, автоматизации, измерения и итерации, а также инструменты и практики, такие как контейнеризация, оркестрация и непрерывная интеграция и доставка, аспекты безопасности, интеграция безопасности в процесс разработки на ранних этапах жизненного цикла.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• High Load Distributed Computing

  Цель: изучение теоретических основ распределенных систем вычислений. Содержание: распределенная оперативная память, распределенные хранилища данных. Охватывает технологии и принципы грид и облачных вычислений, а также дает практическое введение в промежуточное программное обеспечение грид. Курс также рассматривает темы текущих исследований в области разработки и использования современных систем для распределенных вычислений, включая использование облачных ресурсов для грид-вычислений.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Прогнозная аналитика и интеллектуальный анализ данных

  Курс изучает технологии, опирающиеся на большие массивы данных, для разработки сценариев будущего поведения людей и принятия оптимальных решений. Рассматривается прогнозная аналитика, включающая множество методов из статистики, интеллектуального анализа данных. Для прогноза о будущих событиях проводится анализ как текущих данных, так и данные за прошлые периоды. А также изучаются модели прогнозирования поведения потенциальных клиентов, выявления наиболее популярных продуктов и услуг.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Big Data Storage Systems And Computations

  Курс изучает теоретические основы больших данных и распределенных вычислений, технологии построения систем хранения и обработки больших данных. Включает такие темы, как исследование сетевых протоколов взаимодействия и определение асинхронных и синхронных операций, проблемы фрагментации памяти и виртуальных машин исполнения инструкции, многопоточное программирование, многопроцессорное программирование, проблемы когерентности, устойчивости и методы их решения, проблемы сетевого взаимодействия.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  Цель: состоит в овладении знаниями о законах, принципах, понятиях, терминологии, содержании, специфических особенностях организации и управлении научными исследованиями с использованием современных методов наукометрии. Содержание: структура технических наук, применение общенаучных, философских и специальных методов научных исследований принципов организации научных исследований, методологических особенностей современной науки, путей развития науки и научных исследований, роли технических наук, информатики и инженерных исследований в теории и на практике.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Наука об устойчивом развитии

  Цель: формирование у докторантов глубокого понимания взаимодействий между природными и социальными системами, а также развитие навыков идентификации и разработки стратегий для устойчивого развития, способствующих долгосрочному благополучию человечества и сохранению окружающей среды. Содержание: сложные взаимосвязи между экосистемами и обществами. Анализ проблем устойчивости на локальном, национальном и международном уровнях.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Применять методологию научного познания, принципы и структуру проведения научных исследований, использовать экспериментальные и теоретические методы в области разработки программного обеспечения с учётом целей устойчивого развития, принципов цифровой инклюзивности и этической осознанности.
• Применять методы прогнозной аналитики и интеллектуального анализа данных в различных областях профессиональной деятельности.
• Выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления сложными и распределенными инфраструктурами больших предприятий и технологических комплексов.
• Применять методы машинного обучения применительно к задачам обработки больших данных, 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.
• Описывать пилотные проекты с использованием технологии блокчейн на основе принципов построения блокчейн приложений, необходимой инфраструктуры и законодательной базы для внедрения технологии блокчейн.
• Проводить стилистический анализ научных, научно-технических и научно-популярных текстов, применять методику работы с текстом, включая поиск информации в справочной, специальной литературе и компьютерных сетях, использовать навыки ораторского искусства, правильного и логичного оформления своих мыслей в устной и письменной форме.
• Проектировать архитектуру вычислительных систем и выбирать виды вычислительных машин, операционных систем, языков программирования, технологий программирования, моделей баз данных для решения задач в различных областях профессиональной деятельности.
• Применять методы проектирования серверов, используемых в объектно-ориентированных распределенных системах.
• Применять различные виды моделей, используемых при разработке программного обеспечения, и описывать взаимосвязь между моделями и разработкой программного обеспечения.

Похожие ОП