8D06103 Management information systems в Satbayev University

Дисциплины

• Big Data Processing

  Изучение теоретических и практических аспектов использования технологий больших данных в информационных системах. Рассматриваются модели с унифицированной системой доступа к памяти и неунифицированной. Сильносвязанные и слабосвязанные распределенные системы вычислений. Проблемы устойчивости таких систем и определение вычислительной мощности.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Информационно-поисковые системы

  Дисциплина охватывает различные аспекты, связанные с построением и использованием поисковых систем. Она включает в себя: изучение алгоритмов индексации, которые используются для организации информации в поисковых системах; изучается процесс поиска информации; анализ запросов пользователей, сравнение запросов с индексированной информацией и ранжирование результатов поиска; методы и техники поиска информации в различных источниках, включая веб-страницы, базы данных, мультимедийные ресурсы и другие источники данных.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  Цель: развитие навыков академического письма и стратегии письменной речи у докторантов в области инженерных и естественных наук. Содержание: основы и общие принципы академического письма, включая: написание эффективных предложений и абзацев, написание абстракта, введения, вывода, обсуждения, заключения, использованных литературных источников; цитирование в тексте; предотвращение плагиата, а также составление презентации на конференции.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальная собственность и мировой рынок

  Цель: подготовка специалистов в области права интеллектуальной собственности, умеющие анализировать и прогнозировать тенденции его развития на мировом рынке, разрабатывать стратегии для защиты и коммерциализации интеллектуальной собственности. Содержание: глобальные аспекты интеллектуальной собственности и ее роль в международной торговле и экономике, анализ международных соглашений и конвенции, стратегии управления ИС, кейсы по защите и нарушению прав на интеллектуальную собственность в различных юрисдикциях.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Прикладные методы оптимизации

  Изучение методов классической оптимизации процессов, описываемых дифференцируемыми функциями, современных направлений математического программирования, основанных на теории двойственности, а также широкого спектра сетевых задач. Рассматриваются процедуры использования типовых структур и моделей для анализа и оптимизации экономических, производственных и организационных процессов при случайных внешних воздействиях и неполной информации о переменных состояния.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Компьютерное моделирование процессов и систем

  Моделирование нестабильных параметров и процессов, формализуемых в виде непрерывных, дискретных, многомерных случайных величин и марковских, гауссовских процессов. Моделирование ординарных и неординарных потоков событий. Идентификация случайных закономерностей. Моделирование систем массового обслуживания с ожиданием. Моделирование распределения инвестиций в условиях неопределенности и рисков. Моделирование систем управления запасами.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Эмоциональный искусственный интеллект

  Дисциплина включает в себя изучение основ искусственного интеллекта и их практическое применение. Будут рассмотрены сбор, анализ, извлечение полезной информации, построение модели машинного обучения. Целью изучения дисциплины «Эмоциональный интеллект» является формирование у докторантов теоретических и практических знаний, навыков и умений эмоциональной компетентности в управлении цепочек создания ценности, а также формирование эмоционально компетентного поведения, необходимого для профессиональной деятельности специалиста высокого уровня на основе учета эмоционального фактора в бизнес -процессах современных компаний.

  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
  

• Интеллектуальный анализ данных в ИС

  Интеллектуальный анализ данных как междисциплинарная дисциплина, методология добычи и обработки данных. Дескриптивный анализ данных. Типы, наборы и выборки данных. Оценка качества данных. Выявление связей и анализ связей. Динамические модели и прогнозирование на основе данных различной природы. Оценка качества моделей. Методология проведения интеллектуального анализа различных данных в практике и научных исследованиях.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

Результаты обучения

• Распознавать и интерпретировать человеческие эмоции с помощью методов искусственного интеллекта. Знать современные программные средства эффективного интеллектуального анализа данных.
• Уметь организовать, спланировать и внедрить процесс научных исследований, анализировать, оценивать и сравнивать различные теоретические концепции в области исследований информационных систем и делать выводы. Владеть иностранными языками на профессиональном уровне для партнерства в интересах устойчивого развития. Осуществление научно-методической работы в области управления информационными системами.
• Иметь представление о современных методах построения и разработок информационных систем, с точки зрения современных тенденции, направлений и закономерностей развития отечественной и зарубежной науки в условиях глобализации с целью содействия инновациям. Уметь применять современные программные и технические средства для исследования и моделирования и для проектирования информационных систем. Координировать работы по проектам в области ИТ.
• Разрабатывать и внедрять информационно-поисковые системы. Анализировать технические возможности, применять алгоритмы и методы для поиска, обработки и хранения информации.
• Иметь навыки критического анализа, оценки и сравнения различных научных теорий и идей; аналитической и экспериментальной исследовательской деятельности; планирования и прогнозирования результатов исследования. Также уметь разрабатывать математические модели и методы построения оптимальных систем управления при случайных внешних воздействиях, а также обосновать выбор структуры алгоритмов оптимизации в зависимости от особенностей производственного процесса.
• Разрабатывать и оптимизировать эффективные алгоритмы для обработки больших данных, учитывая особенности распределенных систем и ограничения ресурсов, приминенять инструменты и технологии для обработки больших данных.
• Применять методы машинного обучения, статистического анализа для решения различных задач анализа данных. Работать с различными программными инструментами и библиотеками, программировать алгоритмы анализа данных, применять их к реальным наборам данных и оценивать их результаты.

Похожие ОП