7M06102 Информационные системы в КазНЖПУ, QYZPU

Дисциплины

• Многокритериальные задачи принятия решений

  Цель предмета – обучить магистрантов теории и методам многокритериального принятия решений, включая оценку альтернатив, определение весов критериев, выбор оптимальных решений и обоснование предпочтений в условиях неопределенности. Дисциплина охватывает теоретические основы и практические методы многокритериального анализа и принятия решений. Рассматриваются методы Pareto, AHP, TOPSIS, ELECTRE и другие, а также применяется специализированное ПО для моделирования и анализа реальных задач выбора и оптимизации.

  Кредитов - 5
  

• Методология разработки и анализа блокчейн-экосистем

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов знания и навыки по методологии проектирования и анализа блокчейн-экосистем, включая аспекты криптоэкономики, токеномики и децентрализованного управления. Дисциплина охватывает ключевые компоненты блокчейн-экосистем, взаимодействие между участниками, механизмы стимулов, модели токенов и управления. Особое внимание уделяется моделированию жизненного цикла, масштабируемости, безопасности и устойчивости экосистем.

  Кредитов - 4
  

• Глубокое обучение

  Цель дисциплины – обучить магистрантов теоретическим и практическим аспектам глубокого обучения, включая архитектуры нейронных сетей и их применение в различных задачах. Курс охватывает основы нейронных сетей, многоуровневых архитектур (персептрон, сверточные сети – CNN, рекуррентные сети – RNN), методы обучения, оптимизации, регуляризации. Рассматривается реализация моделей с использованием TensorFlow и PyTorch. Особое внимание уделяется практическим кейсам в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях.

  Кредитов - 5
  

• Компьютерное зрение и распознавание образов

  Цель дисциплины – обучить магистрантов теоретическим и практическим аспектам компьютерного зрения и распознавания образов, включая методы обработки изображений и построение интеллектуальных систем анализа визуальной информации. Дисциплина охватывает методы цифровой обработки изображений, сегментации, детекции объектов, трекинга, классификации и распознавания с использованием классических алгоритмов и глубоких нейронных сетей. Особое внимание уделяется применению OpenCV, TensorFlow и PyTorch в реальных проектах, таких как системы видеонаблюдения, автономные транспортные средства и медицинская визуализация.

  Кредитов - 5
  

• Mенеджмент ІТ-проектов

  В результате изучения дисциплины магистранты развивают теоретические знания и практические навыки по организации управления ИТ-инфраструктурой предприятия на основе концепции информационных услуг, модели управления информационными системами (ITSM), библиотек ITIL (библиотека ИТ-инфраструктуры).

  Кредитов - 5
  

• Теоретические основы принятия решений

  Цель дисциплины – ознакомить магистрантов с фундаментальными понятиями, моделями и методами теории принятия решений, включая подходы к принятию решений в условиях неопределенности и риска. Дисциплина изучает математические и логические основы теории принятия решений. Включает теорию выбора, теорию полезности, вероятностные модели, элементы теории игр, деревья решений и стратегии выбора. Особое внимание уделяется применению этих методов в прикладных задачах.

  Кредитов - 5
  

• Анализ, моделирование и проектирование ИС

  Цель дисциплины обучение магистрантов системному анализу, функциональному и структурному моделированию, а также методам и инструментам проектирования информационных систем. Дисциплина направлена на освоение методик, применяемых на ранних этапах жизненного цикла информационных систем (сбор требований, анализ, моделирование, проектирование). Магистранты изучают применение UML, DFD, ER-диаграмм, BPMN для построения моделей и архитектуры будущих систем.

  Кредитов - 4
  

• Дизайн исследования и этические нормы

  Магистранты изучат различные аспекты исследовательского дизайна, включая формулирование исследовательских вопросов, выбор методологии, разработку инструментов сбора данных и планирование процедур анализа данных. Кроме того, особое внимание в курсе уделяется этическим нормам и стандартам, регулирующим проведение исследований в области образования, таким как конфиденциальность данных, права и благополучие участников исследования. Обучение включает практическое применение полученных знаний для проектирования и реализации научных проектов, обеспечивая тем самым формирование у магистрантов необходимых навыков для проведения высококачественных и этически обоснованных исследований в сфере образования.

  Кредитов - 6
  

• Архитектура и технологии компьютерных сетей

  Цель дисциплины дать магистрантам углублённые знания о построении, развитии и управлении современными компьютерными сетями с акцентом на корпоративные, облачные и распределённые инфраструктуры. Дисциплина включает анализ архитектурных моделей (OSI, TCP/IP), современных протоколов маршрутизации и коммутации, методик обеспечения сетевой безопасности, виртуализации и облачных решений. Практическая часть направлена на конфигурацию и администрирование сложных сетевых систем с использованием эмуляторов и сетевых симуляторов.

  Кредитов - 5
  

• Проектирование распределенных ИС

  В результате изучения дисциплины магистранты могут получить систематизированные знания о принципах объектно-ориентированного проектирования, программирования и тестирования программных систем, составлять шаблон типовых решений и компонент систем обработки информации; составлять технические задания на проектируемый объект автоматизации с учетом результатов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ.

  Кредитов - 5
  

• Комплексная безопасность информационных технологий и систем

  В результате изучения дисциплины магистранты приобретают теоретические знания и практические навыки по обеспечению комплексной безопасности информационных технологий и систем на современных предприятиях в соответствии с требованиями нормативных правовых актов, нормативных методических документов РК и передовых мировых инновационных технологий.

  Кредитов - 4
  

• Интеллектуальный анализ больших данных

  Цель предмета – обучить магистрантов современным подходам и методам интеллектуального анализа больших данных, включая машинное обучение, кластеризацию, классификацию и прогнозирование на основе реальных наборов данных. Дисциплина охватывает основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, методы автоматической обработки больших объемов данных, алгоритмы анализа и инструменты реализации. Рассматриваются практические аспекты использования Python, R, Spark ML и других технологий для построения аналитических моделей и интеллектуальных систем.

  Кредитов - 5
  

• Разработка информационных систем с использованием средств визуального программирования

  Цель дисциплины – научить магистрантов методам и средствам разработки информационных систем с использованием визуальных сред программирования. Курс охватывает проектирование пользовательских интерфейсов, событийно-ориентированное программирование, работу с базами данных, модульную архитектуру приложений и интеграцию с внешними сервисами. В рамках практических заданий студенты реализуют приложения с визуальными интерфейсами и бизнес-логикой.

  Кредитов - 5
  

• История и философия науки

  Дисциплина «История и философия науки» дает магистрантам представление об эволюции мышления в контексте развития научного метода. Магистранты анализируют основные философские понятия и их влияние на научные открытия, используя навыки критического мышления и сравнительного анализа. Они оценивают влияние идеологий на формирование научных парадигм, используют интеллектуальные навыки для сравнения и оценки различных подходов к знанию. Обсуждая и исследуя исторические контексты, магистранты развивают навыки анализа и синтеза информации, а также глубокое понимание связи между философией и наукой.

  Кредитов - 4
  

• Научные исследования в информационных системах

  Цель дисциплины формирование у магистрантов знаний о теоретических основах, методологии и практических навыках проведения научных исследований в области информационных систем. Дисциплина охватывает структуру и этапы научного исследования: формулировку проблемы, выдвижение гипотезы, обзор литературы, сбор и анализ данных, оформление и защита научной работы. Особое внимание уделяется прикладным исследованиям в контексте информационных систем.

  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  Дисциплина развивает навыки письменной речи в академическом контексте. Дисциплина включает изучение структуры научного текста, методов исследования и аргументации, правил цитирования и оформления ссылок. Магистранты осваивают методы планирования, написания и редактирования научных эссе, рецензий и исследовательских статей, а также вопросы академической этики и правила форматирования работ. Через практические задания и получение обратной связи магистранты развивают способность ясно, логично и обоснованно выражать свои мысли в рамках академической дискуссии. Цель дисциплины — формирование у магистрантов академических навыков письма, необходимых для научно-исследовательской деятельности.

  Кредитов - 4
  

• Архитектура информационных систем

  Архитектура информационных систем играет важную роль в формировании базовых знаний и умений современного специалиста в области информационных систем и технологий. Основная задача данной дисциплины заключается в формировании общих теоретических представлений и понятий об организации и принципах построения, моделях функционирования информационных систем в различных областях.

  Кредитов - 5
  

• Проектирование блокчейн-решений

  Цель предмета – обучить магистрантов принципам проектирования решений на основе блокчейн-технологий, а также формированию навыков построения архитектуры и разработки децентрализованных приложений для различных отраслей. Дисциплина охватывает базовые концепции блокчейна, принципы работы децентрализованных систем, механизмы консенсуса, смарт-контракты и обзор современных блокчейн-платформ (Ethereum, Hyperledger и др.). Студенты разрабатывают прототипы и архитектурные схемы решений на основе реальных кейсов.

  Кредитов - 4
  

• Разработка систем обработки и хранения больших данных

  Цель предмета – научить магистрантов разрабатывать и применять системы для эффективной обработки и хранения больших данных с использованием современных платформ. Дисциплина охватывает архитектурные и технологические аспекты работы с большими данными. Рассматриваются методы сбора, хранения, обработки и анализа данных, а также инструменты и среды для построения масштабируемых и отказоустойчивых систем. Особое внимание уделяется параллельным вычислениям и облачным решениям.

  Кредитов - 5
  

• Методы и средства защиты компьютерной информации

  Ознакомление с основными методами обеспечения и определения показателей надежности и качества автоматизированных систем, относящихся к информационным системам, ознакомление с основными положениями данной теории, понятиями расчета и оценки надежности вычислительных машин и систем

  Кредитов - 4
  

• Анализ литературы, теоретические и концептуальные рамки в области информационных технологий

  В процессе изучения дисциплины магистранты проводят критический анализ научных исследований, разрабатывают собственные исследовательские подходы и применяют навыки сравнительного анализа для понимания ключевых концепций и тенденций в сфере информационных технологий. Каждое задание направлено на развитие критического мышления и аналитической работы с научными материалами, что помогает магистрантам не только глубже понять предметную область, но и подготовиться к созданию собственных научных проектов.

  Кредитов - 4
  

• Педагогика и психология высшей школы

  Дисциплина направлена на предоставление магистрантам глубоких знаний в области педагогики и психологии высшей школы. В ходе обучения рассматриваются инновационные методы организации учебного процесса, проектирование образовательных программ, подходы к оценке учебных достижений студентов, а также психологические аспекты лидерства, включая мотивацию, лидерство, коммуникацию и управление конфликтами.

  Кредитов - 4
  

• Многопоточное программирование

  Цель дисциплины – обучить магистрантов принципам многопоточного программирования, включая создание параллельных и конкурентных приложений с использованием современных языков программирования (C++, Java, Python). Дисциплина охватывает ключевые аспекты управления потоками, синхронизации, предотвращения взаимоблокировок (deadlocks), управления разделяемыми ресурсами и повышения производительности через параллелизм. Практические задания включают реализацию многопоточных программ и их отладку.

  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Дисциплина направлена на обеспечение освоения супербазового стандарта как минимум на уровне B1, а также на формирование межкультурной и коммуникативной компетентности магистрантов, обучающихся по нелингвистическим направлениям. Включает изучение специализированной лексики, терминологии и коммуникативных стратегий, соответствующих предметной области магистратуры. Магистранты знакомятся с профессиональными текстами, документацией и коммуникативными ситуациями, с которыми они могут столкнуться в будущей карьере.

  Кредитов - 4
  

• Современные методы исследования и анализ по направлениям

  Цель дисциплины освоение современных научных методов, исследовательских инструментов и аналитических подходов для применения информационных систем в различных отраслях (образование, здравоохранение, экономика, логистика, производство и др.). Дисциплина охватывает современные методы исследования и моделирования, необходимые для внедрения и адаптации информационных систем в различных отраслях. Магистранты изучают инструменты интеллектуального анализа данных, системного анализа и поддержки принятия решений.

  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Интегрирует научные результаты в содержание образования с учетом взаимосвязи науки и образовательного процесса, актуальных вопросов истории и философии науки, профессиональных основ речевой коммуникации, а также соблюдения этических и правовых стандартов при использовании искусственного интеллекта в условиях трансформации образования.
• Применяет в профессиональной деятельности теоретико-методологические основы развития педагогических и психологических наук, методы обучения в соответствии с инклюзивными принципами с учетом студентов с различными способностями, процессы управления и усвоения, а также суть и содержание психолого-педагогических исследований.
• Представляет структуру, методологию, данные и выводы исследования в соответствии с академическими стандартами, соблюдая этические нормы на всех этапах научной работы.
• Проектирует информационные системы на основе анализа требований, моделирования архитектуры и спецификации компонентов.
• Оценивает архитектуры информационных систем и сетей с применением теоретических и многокритериальных методов принятия решений.
• Обеспечивает выполнение требований информационной безопасности при планировании и реализации ИТ-проектов.
• Разрабатывает интеллектуальные решения на основе блокчейн-технологий и моделей глубокого обучения для автоматизации и повышения безопасности информационных систем.
• Реализует решения для обработки, хранения и интеллектуального анализа больших данных с использованием современных технологий и аналитических методов.
• Создаёт информационные системы с использованием визуальных средств программирования и технологий многопоточной обработки.
• Проводит научное исследование по выбранной теме, включая анализ литературы, постановку цели, выбор методов, обработку результатов и оформление диссертации.

Похожие ОП