7M06103 Вычислительная техника и программное обеспечение в АРГУ им. Жубанова

Дисциплины

• Иностранный язык (профессиональный)

  Цель дисциплины: формирование иноязычных навыков для интеграции в профессиональную сферу на международном уровне, использования английского языка как средства в межкультурной и профессиональной коммуникации, а также для перевода научных трудов зарубежных ученых и освоения зарубежного опыта в области переводоведения и межкультурной коммуникации, для совершенствования умений перевода информации в устной и письменной форме, используемой в профессиональной деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• История и философия науки

  Дисциплина формирует знания об истории и философии научного мышления, философских основах науки, генезисе, сущности, перспективах эмпирического и научного познания, развивает методические навыки, необходимые для проведения научно-исследовательской работы обучающихся. Активные методы обучения, такие как проблемное обучение, тематическое обсуждение, проектный метод, направлены на приобретение навыков критической оценки достижений современной науки, формирование собственной этической позиции.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Психология управления

  Дисциплина «Психология управления» направлена на изучение психологических аспектов управленческой деятельности, понимание мотивации, поведения и взаимодействия людей в организации. В результате освоения дисциплины обучающиеся приобретут следующие знания и навыки: - понимание основных понятий и категорий психологии управления; - знание теорий и подходов к лидерству, мотивационных теорий и методов стимулирования сотрудников; - понимание принципов и методов эффективной коммуникации в управлении; - знание принципов управления стрессом и времени; - применение теорий и методов лидерства на практике; - управление конфликтами и принятие обоснованных управленческих решений; - разработка и внедрение мотивационных программ; - эффективное ведение деловых переговоров и коммуникаций

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Разработка реальностей

  В курсе изучаются системы виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности. Изучаются возможности VR/AR систем на основе интерактивной 3D-графики для различных применений, основные понятия, принципы, платформы для создания приложений, особенности программной реализации. Изучаются теоретические аспекты технологий виртуальной и дополненной реальности, а также навыки разработки приложений в области виртуальной и дополненной реальности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Педагогика высшей школы формирует у магистрантов профессиональные компетенции, связанные с преподаванием в вузе. Содержание дисциплины охватывает теоретические основы педагогики, методы и технологии обучения, управление учебным процессом, педагогическое взаимодействие и проектирование учебных курсов. В результате освоения дисциплины магистранты овладевают современными методиками преподавания, оценивают роль педагогики в системе наук и способны эффективно организовывать образовательную деятельность в высшей школе.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Организация и планирование научных исследований

  Содержание предмета формирует знания о методологии исследования, НИОКР, основных компонентов исследовательской работы, подготовки авторских документов, инновационного плана исследования, жизненного цикла проекта и оценки стоимости, критериев отбора идей и определения их качества, а также помогает приобрести практические навыки для эффективного применения при ведении исследований. Предмет формирует необходимые навыки и умения для эффективного использования искусственного интеллекта в качестве вспомогательного ресурса в ходе исследований, расширяет исследовательские возможности обучающихся.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Методы анализа данных

  В этом курсе рассматривается фактическое извлечение данных, то есть проблема автоматического или полуавтоматического анализа больших объемов данных для извлечения ранее неизвестных интересных шаблонов, таких как группа записей данных (кластерный анализ), необычные записи (обнаружение аномалий) и зависимостей (ассоциаций). Обычно это включает использование методов базы данных, таких как пространственные индексы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технология разработки программного обеспечения

  Дисциплина предназначена для обучения магистрантов технологиям разработки программного обеспечения. Изучаются этапы, входящие в жизненный цикл (SDLC) разработки программного обеспечения: составление плана, анализ технического задания, проектирование архитектуры и дизайна интерфейса, разработка, тестирование и отладка, внедрение и сопровождение программного обеспечения. Даются понятие модели.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Проектирование и разработка интеллектуальных робототехнических систем

  В курсе изучаются вопросы проектирования робототехнических систем. Рассмотрены виды промышленных роботов, средства проектирования систем управления и встраивания сенсорных систем. Изучаются вопросы обработки и анализа изображений системами технического зрения, а также вопросы применения методов машинного обученияв робототехнике.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Теория прогнозирования и принятия решений

  Курс направлен на и изучение различных алгоритмов и методов статистического прогнозирования и принятия решений. Эти алгоритмы и методы включают в себя: математические методы системного анализа, в том числе методы оптимизации, исследования операций и других, которые являются основой математического обоснования принятых решений, гарантирующих их корректность и правильность.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Многомерный анализ больших данных

  Курс знакомит обучающихся с концептуальными основами OLAP анализа данных. Цели: освоение принципов, методов, технологии и инструментов использования OLAP анализа данных в информационных системах и овладение современными методами многомерного анализа и получение навыков применения этих методов на уровне, достаточном для использования в практической деятельности. Применение инструментовOLAP анализа преследует самые разные цели: от подготовки управленческой отчетности и анализа детальных денежных потоков до прогнозирования поведения клиента, оценки его потенциальной прибыльности и уровня кредитного риска других.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Интернет вещей

  В курсе изучаются технологии Интернета вещей, в частности Аппаратная часть: контроллеры, датчики, актуаторы; Сетевые подключения, проводные и беспроводные каналы связи. Принципы подключения к сети; Изучаются собираемые и обрабатываемые данные IoT системах; Принципы проектирования и разработки пользовательских приложений и сервисов на основе IoT систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Управление проектами в области информационно-коммуникационных технологий

  Дисциплина направлена на обучение базовым знаниям стандартов управления в ИТ, таких как PMBOOK, программное обеспечение Agile, технология и отладочное программное обеспечение с использованием новейших технологий и подходов. Обзор инструментов для управления проектами.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Методы машинного обучения

  В курсе «Методы машинного обучения» изучаются методы искусственного интеллекта, основанные на применении нейронных сетей. Целями изучения дисциплины являются ознакомление студентов с теоретическими основами и основными принципами машинного обучения: с классами моделей, такими как линейные, логические, нейросетевые, метриками качества и подходами к подготовке данных. В рамках дисциплины изучаются методы проверки статистических гипотез, линейные модели регрессии, классификации и кластеризации, ансамбли и деревья решений, нейросетевые технологии машинного обучения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Анализ больших данных в нейронауке

  В курсе изучаются модели и методы анализа больших данных. А также знакомство с целями и задачами нейронауки. Изучение научно-технологических проектов нейронауки. Изучение проблем нейронауки в контексте обработки и анализа больших данных. Конструирование продвинутых интеллектуальных устройств в области искусственного интеллекта.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии кибербезопасности

  Данный курс направлен на изучение основных понятий из области кибербезопасности, типов угроз, виды атак на программное обеспечение, межсетевые экраны, фильтрация DNS, защита от вредоносного ПО, антивирусное ПО и решения для защиты электронной почты, алгоритмы и методы шифрования, а также применение изученных технологий и алгоритмов при разработке и сопровождении программного обеспечения, поиск и обнаружение уязвимостей, предотвращение угроз и обеспечение безопасности информационных систем.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Инструменты облачных технологий

  Курс направлен на изучение актуальных вопросов в области облачных вычислений, рассматриваются уровни облачных вычислений, модели развертывания, а также формирований навыков в применении в исследовательской и профессиональной работе облачных платформ. Темы: основные понятия и классификация облачных систем, обзор существующих облачных систем, разработка облачных служб, системы управления облачной инфраструктурой, алгоритмы и методы балансировки нагрузки.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Имитационное моделирование в компьютерных системах

  Курс направлен на изучение методологических основ имитационного моделирования, системной динамики, основных понятий и принципов имитационного моделирования, различных классификаций моделей, примеров моделей в различных областях науки и практики, основ системного подхода в моделировании, основных подходов к моделированию случайных процессов; формирование навыков разработки и анализа модели в различных областях деятельности, использование основных методов имитационного моделирования, использование современных программных средств компьютерного моделирования.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Менеджмент программных проектов

  Курс направлен на изучение технологии проектной деятельности, институциональных подсистем проектов, методов и средств разработки проектов. Рассматриваемые темы: теоретические основы проектной деятельности, жизненный цикл проекта, основные этапы, методология и методика предпроектного анализа, управление интеграцией, разработка и управление институциональными подсистемами проекта (управление временем, стоимостью, качеством, командой, коммуникациями и рисками проекта), мониторинг проекта и оценка оказанного воздействия.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технология блокчейн

  В рамках данной дисциплины освещаются основные принципы и технологии блокчейна, включая их основополагающие элементы и функциональность. Изучаются методы обеспечения безопасности и надежности блокчейн-систем, а также стратегии повышения их отказоустойчивости. Получить представления и навыки работы по разработке блокчейн в сети Ethereum, установление кошелька Ethereum – MetaMask и подключение к тестовой сети. Изучение функционала кошелька. Знакомство с инструментами и средой разработки смарт контрактов. Язык программирования Solidity. Remix - web-среда Solidity IDE. Размещение контрактов в сети. Введение в работу с Truffle.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Беспроводные и телекоммуникационные системы

  Курс знакомит с основными телекоммуникационными технологиями, применяемыми в современных системах и принципами их работы, формирует представление о физическом уровне построении телекоммуникационных систем. Рассматриваемые темы: принципы построения беспроводных телекоммуникационных систем, стандарты DECT для связи, Bluetooth, Wi-Fi, функциональные блоки построения сетей, методы разделения каналов передачи информации, основы формирования сигналов в системах беспроводной связи, Беспроводная передача информации (модели каналов связи, радиопередатчики и радиоприемники), модуляция и манипуляция (модуляция сигналов, аналитический сигнал), цифровая модуляция (манипуляция), расширение спектра.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Высокопроизводительные вычисления

  Курс направлен на изучение аппаратной и программной частей многопроцессорных и многомашинных вычислительных систем, их классификации, изучение общих подходов к построению параллельных алгоритмов и программных комплексов, а также формирование навыков применения алгоритмов параллельного программирования при проектировании и разработки программных систем. Рассматриваемые темы: классификация параллельных архитектур, параллелизм и его использование, технология программирования, гибридная модель параллельного программирования, параллельная реализация некоторых частных методов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Проводит разработки и исследования методик анализа, синтеза, оптимизации и прогнозирования качества процессов функционирования вычислительных систем и технологий
• Решает задачи исследования и разрабатывает новые инструменты и приложения для сбора, хранения, анализа и управления данными
• Имеет представление о современных тенденциях в развитии научного познания; знает принципы и структуру организации научной деятельности, теоретико-методологические основы научных исследований в специальной области и в педагогике, умеет применять современные методы и методики преподавания технических дисциплин
• Владеет иностранным языком на профессиональном уровне, позволяющим проводить научные исследования и осуществляет практическую деятельность
• Устанавливает связь между философией и методологией научного познания; имеет представление об актуальных методологических и философских проблемах естественных наук, о роли науки и образования в общественной жизни
• Анализирует данные и разрабатывает программы с использованием алгоритмов машинного обучения и технологий искусственного интеллекта
• Моделирует процессы и объекты на базе стандартных пакетов автоматизированного проектирования и исследований
• Планирует численные эксперименты, интерпретирует результаты и использует выводы при проведении исследовательских работ по отраслям
• Компетентен в выполнении научных проектов и исследований в профессиональной области, знает методы исследования, используемые в современной науке, новейшие достижения в специальной области; иметь навыки научно-исследовательской деятельности и решения стандартных научных задач
• Обрабатывает экспериментальные и статистические данные, вырабатывает навыки установления адекватности математических моделей процессов
• Разрабатывает системы, в том числе для корпоративного сегмента с применением современных технологий управления проектами, методами и средствами кибербезопасности
• Оценивает современные тенденции развития вычислительной техники и программного обеспечения, самостоятельно осваивает методы научного исследования, прогнозирует развитие компьютерных систем и информационных технологий.

Похожие ОП