6B06105 Data Science в КУ им. Ш. Уалиханова

Дисциплины

1 Год обучения Математика Основы финансовой грамотности Основы экономики и предпринимательства Физика Алгоритмы, структуры данных и программирование Шокантану Основы права

2 Год обучения Операционные системы Теория и методы оптимизации Объектно-ориентированное программирование I Математические основы информационных технологий Системы управления базами данных Python для Data Science Динамическое программирование Алгоритмы машинного обучения Архитектура и организация компьютерных систем

3 Год обучения Компьютерные сети Системное программирование Информационная безопасность и защита информации Основы искусственного интеллекта Веб-программирование Основы нейронных сетей Машинно-ориентированное программирование Объектно-ориентированное программирование ІІ Программирование мобильных устройств Big Data и высокопроизводительные вычисления Технологическое предпринимательство и стартапы Надежность информационных систем Теория информации Академическое письмо Интеллектуальный анализ данных Оптимизация компьютерных систем Безопасность баз данных Планирование и прогнозирование деятельности предприятия

4 Год обучения Приложения облачных вычислений Исследование операций Управление проектом Основы облачных технологий Основы безопасности жизнедеятельности Глубокое обучение в науках о данных Компьютерное зрение Основы антикоррупционной культуры Введение в инклюзию: основы и практики ML и проектирование инструментов Распознавание естественного языка Инструменты управления данными Теория систем и системный анализ Сетевая безопасность Основы научных исследований Экология и устойчивое развитие IT-инфраструктура Программирование бизнес-приложений

Профессии

Результаты обучения

• уметь пользоваться основными инструментами и фреймворками для решения задач в области Data Science, разбираться в современных архитектурах нейронных сетей и применять их на практике для решения задач, решать задачи Computer Vision / Natural Language Processing
• применять методологии совместного анализа, проектирования и принятия решений для создания и развития собственного бизнеса; разрабатывать управленческие решения и осуществлять организационную работу по их реализации на практике; уметь эффективно общаться с другими, доносить свою мысль, как в письменном виде, так и устном
• обладать базовыми и прикладными знаниями в области естественных наук, социально-гуманитарных, экономических и правовых дисциплин, способствующими формированию и развитию всесторонне образованной личности с высоким уровнем эрудиции и культуры мышления, соответствующей профессиональной квалификации
• использовать методы научного исследования, навыки академического письма и принципы инклюзии в профессиональной деятельности, а также применять средства физической культуры и спорта для поддержания здоровья и повышения трудоспособности
• уметь использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяя методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования; быть способным выявлять естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлекая для их решения соответствующий физико-математический аппарат
• применять технологии межличностного общения и работы в группе, управления работой в групповой разработке; использовать на практике государственные постановления, распоряжения, приказы, стандарты, нормативы, математические модели, методы, способы и технологию проектирования, разработки, изготовления, внедрения и сопровождения информационных систем и сетей
• уметь разрабатывать техническое задание, подбирать оптимальное решение задач, планировать этапы выполнения проекта, моделировать структуры предметной области; определять функциональные и эксплуатационные требования к компонентам системы
• программировать и тестировать различные решения (модели, методы), принимать участие в создании и управлении систем на всех этапах их жизненного цикла разработки
• уметь решать задачи машинного обучения согласно современным стандартам, применять основные алгоритмы машинного обучения и математического программирования, применять концепции и инструменты при работе с большими объемами данных
• владеть иностранным (прежде всего английским) языком в области профессиональной деятельности и межличностного общения; уметь оформлять и презентовать аналитическую документацию на государственном, русском и английском языках
• анализировать и проектировать программные инструменты анализа данных, а также алгоритмы, модели и методы, требуемые для разработки программных систем, эффективного анализа данных и извлечения знаний из данных
• применять на практике знания архитектуры и видов вычислительных машин, операционных систем, языков программирования, технологий программирования, моделей баз данных, протоколов взаимодействия вычислительных систем, моделей и видов анализа данных, принципов и моделей искусственного интеллекта, техники моделирования, композиции и декомпозиции систем, информационной безопасности, принципов системности и целостности, методов системного/структурного анализа, жизненного цикла программного обеспечения

Похожие ОП