6B06103 Анализ больших данных в Astana IT University

Дисциплины

1 Год обучения Математический анализ 1 Введение в программирование Линейная алгебра Математический анализ 2 Объектно-ориентированное программирование Системы управления базами данных Дискретная математика Программирование на Python Алгоритмы и структура данных

2 Год обучения Теория вероятностей Теория графов и сетей Аналитические методы в информатике Операционные системы и компьютерные сети Компьютерная структура и архитектура Расширенные базы данных (NoSQL) Статистика и наука о данных 1 (Python) Поиск информации и добыча данных Статистический анализ Бизнес-аналитика Введение в оптимизацию Статистика и наука о данных 2 (Python) Вычислительная математика Академическое письмо Стохастические процессы Вычислительная линейная алгебра и итерационные методы

3 Год обучения Большие данные в правоохранительных органах 1 Предпринимательство Прикладное машинное обучение Высокопроизводительные вычисления Технологическое предпринимательство Анализ данных в режиме реального времени и принятие решений Управление проектами Финансовая грамотность Методы и инструменты исследования Введение в биоинформатику Глубокое обучение Генеративные модели Обучение с подкреплением для работы с большими данными Продвинутая биоинформатика Управление IT-рисками Большие данные и распределенные алгоритмы Основы информационной безопасности Обработка естественного языка Анализ временных рядов Большие данные в правоохранительных органах 2

Профессии

Результаты обучения

• Применять алгоритмы сбора данных из открытых источников, методы предобработки собранных данных, базовые и продвинутые модели прогнозирования и принятия решений основанных на этих данных.
• Проектировать, разрабатывать и анализировать алгоритмы решения вычислительных и логических задач, оценивать эффективность и сложность алгоритмов на основе применения формальных моделей алгоритмов и вычисляемых функций.
• Демонстрировать знания об архитектуре компьютерных систем, управлять операционными системами.
• Объяснять и понимать нормативную базу, включая документы, процедуры стандартизации и сертификации в области разработки информационно-коммуникационных технологий.
• Самостоятельно анализировать современные источники, делать выводы, аргументировать их и на основании информации принимать решения.
• Использовать знание закономерностей случайных явлений, их свойств и операций над ними, моделей случайных процессов и современных программных сред для решения задач статистической обработки данных и построения прогнозных моделей.
• Применять технические средства и программные сервисы для обеспечения непрерывности процесса разработки программных систем.
• Применять отечественные и зарубежные стандарты по разработке программного обеспечения в организациях.
• Применять методы и алгоритмы искусственного интеллекта, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, нейросетевой и нечеткой обработки данных для решения задач классификации, прогнозирования, кластерного анализа и распознавания различных объектов.
• Применять математические инструменты анализа программных систем и данных на основе статистических и вероятностных моделей.

Похожие ОП