8D06101 Аналитика больших данных в КазАТУ им. Сейфуллина
-
Цель образовательной программы Подготовка научно-педагогических кадров по направлению ИКТ и управленцев, специалистов-аналитиков для разных отраслей экономики и производства
-
Академическая степень Докторантура
-
Языки обучения Русский, Казахский, Английский
-
Срок обучения 3 года
-
Объем кредитов 180
-
Группа образовательных программ D094 Информационные технологии
-
Область образования 8D06 Информационно-коммуникационные технологии
-
Направление подготовки 8D061 Информационно-коммуникационные технологии
Дисциплины
-
Методы научных исследований
Курс рассматривает методологию научного познания и научных исследований, учит анализировать современное состояние науки; развивает критическое мышление, навыки поиска, обработки информации, умение формализовать результаты исследований в виде научных статей, отчетов, обзоров, диссертаций.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Технологии управления корпоративными знаниями
Экономика, основанная на знаниях. Интеллектуальный капитал компании. Знания как объект управления в организациях. Управление знаниями как функция менеджмента. Информационные технологии управления знаниями. Коммуникативные и маркетинговые технологии в управлении знаниями. Методы извлечения и структурирования знаний. Модели представления знаний. Экспертные системы и базы знаний. Информационные системы, обеспечивающие перевод знаний в управляемую форму на предприятии. Современные концепции развития на предприятиях технологий управления знаниями.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Академическое письмо
Курс направлен на овладение докторантами концепциями и моделями академического письма. У докторантов будут сформированы навыки и умения написания академического, научного текста, различных письменных научных дискурсов. Докторанты смогут анализировать и оценивать различного уровня письменные работы, уметь работать с аутентичными источниками, а также обосновывать собственную точку зрения
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Прикладной статистический анализ
Дать докторантам знания о многообразии современных подходов статистического исследования, исследовать современные статистические методы, привить критический подход при отборе инструментов анализа и осознание необходимости тщательного тестирования статистической адекватности получаемых моделей, а также развить навыки содержательной интерпретации результатов.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Компьютерное и математическое моделирование в научных исследованиях
Определение и свойства моделей. Цели моделирования. Моделирование в условиях неопределенности, описываемой с позиций теории нечетких множеств. Моделирование и эксперимент. Обследование объекта моделирования. Концептуальная постановка задачи моделирования. Математическая постановка задачи моделирования. Выбор и обоснование выбора метода решения задачи. Реализация математической модели в виде программы для ЭВМ. Проверка адекватности модели. Практическое использование построенной модели и анализ результатов моделирования.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Предиктивная аналитика в научных исследованиях
Рассматриваются вопросы подходы к разработке прогнозных моделей, анализа исходных данных для выявления детерминированных закономерностей взаимосвязи переменных объекта моделирования, в частности, с привлечением информации о фрактальной размерности рядов, анализа корреляций и расчета динамических модели процесса в виде разностных уравнений. Докторанты научаться определять наиболее эффективные методы исследования и прогнозировать результаты экспериментов ещё до их начала.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Интеллектуальный анализ данных в информационных системах
Формирование у докторантов навыков работы с современными инструментами для анализа и визуализации данных,методами и алгоритмами интеллектуального анализа данных, а также использование их в научных исследованиях и в профессиональной деятельности
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
Профессии
Результаты обучения
- Способен формулировать цель и задачи исследования, обосновывать и применять научный аппарат, использовать методы сбора, анализа и синтеза информационных потоков, а также реализовывать методы интеллектуального анализа данных в интегрированных системах поддержки принятия решений в междисциплинарных контекстах
- Способен проводить комплексный анализ проблем и разрабатывать решения с применением современных компьютерных технологий и программного обеспечения; планировать и реализовывать теоретические и прикладные исследования в области искусственного интеллекта и проектирования интеллектуальных систем; проводить эксперименты и обоснованный сбор данных; применять инструменты аналитики на основе технологий Big Data и систем поддержки принятия решений
- Анализировать большие информационные потоки данных интернет пространства на основе различных технологии, решать прикладные задачи, основанные на анализе информации с большим объемом данных для структурирования этих сведений в единую, понятную и формализованную математическую модель.
- Использовать навыки работы с информацией из различных литературных источников, представлять ее в различных формах сообщений, презентаций и докладов с учетом специфики аудитории, обосновывая и грамотно излагая свою точку зрения на проблемные вопросы, работать в команде при поиске и решении научно-исследовательских проблем
- Осуществлять критический анализ и оценку современных научных достижений, демонстрировать способность углубленного анализа проблем, постановки и обоснования задач, разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и задач научной и проектно- производственно-технологической деятельности, применять методы поиска источников информации, а также анализировать качество получаемой информации.
- Применять методы дескриптивного, пространственного, статистического анализа, реализовывать ETL-процессы, OLAP-анализ, а также решать прикладные задачи на основе использования искусственных нейронных сетей.
- Демонстрировать способность самостоятельно приобретать новые знания и умения с помощью информационных технологий и использовать их в практической деятельности, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности, расширять и углублять свое научное мировоззрение.
Похожие ОП
8D06101 Вычислительная техника и программное обеспечение
Международный университет Астана (AIU)
8D06101 Интеллектуальные системы
Международный университет информационных технологий (МУИТ (IITU))
8D06101 Программная инженерия
Международный инженерно-технологический университет (МИТУ)
8D06101 Информатика, вычислительная техника и управление
Казахстанско-Британский технический университет (КБТУ (KBTU))
8D06101 Информационные системы
Казахский национальный университет имени аль-Фараби (КазНУ им. аль-Фараби)
8D06101 Компьютерные науки
Astana IT University
8D06101 Информатика, вычислительная техника и управление
Северо-Казахстанский университет имени М.Козыбаева (СКУ им. Козыбаева)
8D06101 Software Engineering
Казахский национальный исследовательский технический университет имени К.И.Сатпаева (Satbayev University)
8D06101 Информатика
Костанайский региональный университет имени Ахмет Байтұрсынұлы (КРУ им. Байтурсынова)
8D06101 Информационные системы (по отраслям)
Восточно-Казахстанский технический университет имени Д.Серикбаева (ВКТУ им. Д. Серикбаева)