7M06114 Программирование и разработка программного обеспечения в ТарГУ им. Дулати

Дисциплины

• Криптография и криптографические протоколы

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов углублённые знания и навыки в области криптографии и криптографических протоколов. Задачи дисциплины: изучить математические основы криптографии; освоить симметричные и асимметричные алгоритмы шифрования; изучить хеш-функции, цифровые подписи и PKI; ознакомиться с криптографическими протоколами; развить навыки анализа стойкости криптосистем; освоить практическое применение криптографических библиотек. В процессе обучения изучаются: алгоритмы шифрования; протоколы защиты информации; Хеш-функции и цифровые подписи; методы криптоанализа; современные подходы: квантовая и постквантовая криптография; практика с криптографическими библиотеками.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы защиты баз данных и приложений

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов углублённые знания и практические навыки в области обеспечения безопасности баз данных и программных приложений. Задачи дисциплины: изучить архитектуру и уязвимости СУБД; освоить методы разграничения прав доступа и управления учетными записями; изучить механизмы аутентификации, авторизации и шифрования данных в базах данных; ознакомиться с методами обнаружения и предотвращения атак. В процессе обучения изучаются: модели контроля доступа; средства защиты баз данных; технологии защиты веб-приложений; типовые атаки и методы противодействия; практика использования систем защиты.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Разработка приложений с графическим интерфейсом

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов теоретические знания и практические навыки разработки современных кроссплатформенных приложений с графическим пользовательским интерфейсом. Задачи дисциплины: изучить архитектуру GUI-приложений и принципы проектирования интерфейсов; освоить инструменты и фреймворки разработки; развить навыки построения адаптивных, событийно-ориентированных и многопоточных интерфейсов; освоить интеграцию GUI с базами данных, сетевыми модулями и API. В процессе обучения изучаются: принципы построения оконных систем и событийных моделей; компоненты интерфейса; инструменты дизайна GUI; реализация обработчиков событий и пользовательской логики.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методика и технология преподавания профильных дисциплин

  Цель преподавания дисциплины – ознакомление магистрантов с методологическими аспектами и разработкой конкретной методики преподавания. Сформировать навыки анализа методологических аспектов преподавания профильных дисциплин по программированию. Задачи изучения дисциплины – ознакомление с методологией преподавания профильных дисциплин по программированию, анализ методических систем преподавания профильных дисциплин по программированию, разработка конкретной методики преподавания профильных дисциплин по программированию. В процессе обучения будут изучены: методология преподавания профильных дисциплин по программированию, методика и подходы к созданию методической системы преподавания профильных дисциплин в университете, анализ методической системы обучения, разработка конкретной методики обучения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• История и философия науки

  Цель дисциплины – формирование общей научной, философско-методологической, мировоззренческой и дисциплинарно-теоретической базы для научной и научно-педагогической деятельности будущих специалистов, ученых, преподавателей. Результаты изучения дисциплины: магистрант сможет выбирать и применять методы научного исследования; формулировать и решать основные задачи научно-исследовательской деятельности; развивать навыки логического, системного и критического мышления; использовать теоретические знания для обоснования и аргументации собственной позиции по научным проблемам. Владение знаниями о современных концепциях истории и философии науки; навыками анализировать современные проблемы истории и философии науки; концептуальным и методологическим аппаратом современной истории и философии науки.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Цель дисциплины – системное углубление коммуникативной компетенции в рамках международных стандартов иноязычного образования на основе дальнейшего развития навыков и умений активного владения языком в профессиональной деятельности. Результаты изучения дисциплины: применение навыков устной коммуникации на иностранном языке; чтения иностранной литературы по соответствующей специальности и статей общественно-политической направленности с последующей обработкой и интерпретацией извлеченной информации; письменного изложения научной информации на иностранном языке в общепринятых основных формах; перевода текстов с иностранного языка на язык обучения и с языка обучения на иностранный язык на материале аутентичных текстов общенаучной и профессиональной направленности; аудирования на материале профессионально-ориентированного содержания.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Педагогика и психология высшей школы

  Цель: формирование у магистрантов профессиональных компетенций в области психолого-педагогического сопровождения и управления образовательным процессом в высшей школе, развитие способностей к планированию и реализации преподавательской деятельности с учетом современных требований образования. Будут изучаться: нормативно-правовые основы деятельности вуза и преподавателя, трансформация высшего образования в условиях цифровизации и глобализации, образовательный процесс в высшей школе, коммуникация, взаимодействие и управление в образовательной среде, психолого-педагогическая диагностика и сопровождение, оценка результатов и педагогическая рефлексия. В результате освоения дисциплины магистранты приобретут навыки планирования, проведения учебных занятий с учетом возрастных и индивидуальных особенностей студентов, использования цифровых и активных методов обучения, осуществление диагностики и сопровождение образовательной деятельности, владение навыками педагогического планирования, методами профессионального общения и психолого-педагогической поддержки.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Программирование в мультимедийных средах

  Разработка приложения для Windows на языке программирования C++ с использованием кроссплатформенной библиотеки Juce. Основы Juce. Получение библиотеки и её установка. Структура программы. Свойства и визуальное проектирование компонентов. Создание собственных компонентов. Компоненты ввода и отображения текстовой, цифровой и иерархической информации. Элементы управления кроссплатформенной библиотеки Juce. Мультимедиа. Использование Juce для создания рабочих приложений

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Современные методы научного исследования

  Цель дисциплины: изучение регулирования вопросов организации научно-исследовательской работы, научные исследования и прикладная аналитика, дизайн и конфигурация исследовательских работ, параметры исследования и исследовательского продукта; методы научных исследований и прикладной аналитики. Будут изучены категориальный аппарат научных исследований, понятийный аппарат научно-методического исследования, его содержание и структура, современные методы и методологии научных исследований, парадигмы и концепции научного познания, теоретическое и практическое значение педагогических исследований.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Scada-системы для автоматизации контроля и управления технологическим процессом

  Системный подход к процессам моделирования и управления объектами в интегрированной среде TRACE MODE. Математические, методические и программно-технические средства, перспективные информационные технологии (SCADA- системы) моделирования и управление объектами. Проектирование и исследование автоматизированной системы управления химико-технологическими процессами в SCADA- системе TRACE MODE. Создание статического изображения химико-технологического процесса. Изучение системы управления в TRACE MODE.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Алгоритмы обработки экспериментальных данных

  Моделирование экспериментальных данных различных типов. Динамическое моделирование экспериментальных данных различных типов. Операции свертки экспериментальных данных различных типов. Дискретная свертка. Изучение особенностей обработки экспериментальных данных различных типов. Изучение алгоритма быстрого преобразования Фурье и его возможностей. Алгоритмы статистической обработки экспериментальных данных различных типов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение на больших массивах данных

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов углублённые знания и практические навыки применения методов машинного обучения к анализу и обработке больших данных в распределённых вычислительных средах. Задачи дисциплины: освоить методы машинного обучения, масштабируемые для работы с Big Data; научиться предобработке, очистке и агрегации данных из разных источников; развить навыки построения и обучения ML-моделей на больших выборках. В процессе обучения изучаются: алгоритмы ML; распределённая обработка данных; библиотеки и фреймворки; визуализация и интерпретация результатов; метрики качества моделей; практика работы с реальными наборами Big Data.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методология и практика разработки программного обеспечения

  Жизненный цикл ПО. Технологии и инструментальная поддержка процесса разработки. Методы анализа и проектирования ПО. Проектирование информационных систем. Методы разработки приложений. Методы тестирования ПО. Современные методы обеспечения, оценки качества, документирования и безопасности ПО. Принципы оценки рисков проектов. Комплексные средства управления разработкой ПО. Принципы руководства коллективами разработчиков ПО. Технологии разработки программных комплексов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Безопасность компьютерных сетей

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов углублённые знания и практические навыки в области обеспечения безопасности компьютерных сетей. Задачи дисциплины: изучить архитектуру и протоколы сетей с точки зрения уязвимостей; освоить методы обнаружения, предотвращения и реагирования на сетевые угрозы; изучить средства межсетевого экранирования, систем обнаружения и предотвращения вторжений; ознакомиться с криптографической защитой сетевых соединений; развить навыки настройки VPN, фильтрации трафика и контроля доступа. В процессе обучения изучаются: модели угроз и атак на сети; архитектура сетевой безопасности; применение брандмауэров; защита протоколов; практики построения безопасной сетевой архитектуры.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Защита облачных инфраструктур

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов углублённые знания и навыки в области обеспечения безопасности облачных вычислений и инфраструктур. Задачи дисциплины: изучить архитектуру и модели облачных сервисов (IaaS, PaaS, SaaS); освоить методы обеспечения конфиденциальности, целостности и доступности данных в облаке; изучить механизмы управления доступом, аутентификации и шифрования в облачных платформах. В процессе обучения изучаются: модели развертывания облаков; архитектура защищённой облачной среды; управление идентификацией и доступом; средства шифрования и защиты данных; стандарты и регламенты.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Проектирование и разработка кроссплатформенных приложений

  Концепции кроссплатформенного программирования. Введение в программирование на Qt. Базовые библиотеки и инструменты. Инструменты разработчика. Интерактивная среда Qt Creator. Объектная модель, управление памятью. Система метаобъектов. Деревья объектов. Сигналы и слоты. Базовые классы. Операции ввода-вывода. Введение в разработку приложений с графическим интерфейсом. Обработка событий. Система доставки, контроля и фильтрации событий. Интернационализация приложений. Консольные приложения. Работа с процессами и потоками. QML и QtScript.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Моделирование технологических процессов в Comsol

  Конечно-разностные и вероятностные методы моделирования технологических процессов. Моделирование технологических процессов в Comsol. Современные программные продукты, реализующие моделирование технологических процессов методом конечных элементов (на базе ПО Comsol Multiphysics и ряда библиотек GEANT4). Преимущества программного обеспечения Comsol Multiphysics и ряда библиотек GEANT4. Основы мультифизического моделирования. Оптимизация технологических процессов с помощью мультифизического моделирования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Программирование мобильных приложений

  Архитектура приложений для Android. Программирование мобильных приложений в Android. Ресурсы приложения. Инструментарий разработки приложений для Android: Android Studio, Android NDK. Эмуляторы Android. Основные виды Android-приложений. Обзор мобильных платформ. Изучение платформы Google Android. Инструментальные средства разработки, доступные у платформы Google Android. Особенности языка программирования для создания мобильных приложений. Разработка дизайна мобильных приложений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение и анализ данных в информационной безопасности

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов углублённые знания и практические навыки в применении методов машинного обучения и анализа данных для выявления, прогнозирования и предотвращения угроз информационной безопасности. Задачи дисциплины: изучить основные алгоритмы машинного обучения и их применение в задачах безопасности; освоить методы обработки, визуализации и анализа больших объёмов данных; научиться строить модели для обнаружения аномалий. В процессе обучения изучаются: алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и выявления аномалий; обработка и анализ логов безопасности, сетевого трафика и поведенческих данных; применение Python-библиотек.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Разработка Desktop приложений

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов углублённые знания и практические навыки проектирования и разработки настольных приложений. Задачи дисциплины: изучить архитектуру Desktop-приложений и особенности платформ Windows, Linux, macOS; освоить современные инструменты и фреймворки разработки; развить навыки реализации функционального пользовательского интерфейса, работы с файлами, базами данных и локальными ресурсами; овладеть практиками модульного проектирования и тестирования. В процессе обучения изучаются: жизненный цикл Desktop-приложений; проектирование интерфейсов и взаимодействие с пользователем; работа с локальными и сетевыми файлами, базами данных; подключение библиотек и модулей.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Системы параллельного программирования

  Архитектура параллельных компьютеров. Параллелизм и его использование. Технология программирования OpenMP. Основные конструкции, работа с переменными, распараллеливание циклов, параллельные секции, критические секции, атомарные операции, операции синхронизации. Технология программирования MPI. Архитектура GPU. Введение в технологию CUDA. Гибридная модель параллельного программирования.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Параллельное и распределенное программирование

  Современные параллельные вычислительные системы. Теоретические основы параллельных вычислений. Показатели качества параллельного алгоритма. Принципы разработки и типовые структуры параллельных алгоритмов. Основы многопоточного программирования на C++. Методология PCAM. Типовые модели программирования и шаблоны. Основы параллельного программирования на системах с общей памятью на примере технологии OpenMP. Основы параллельного программирования на системах с распределенной памятью на примере технологии MPI.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Современные методы распределённых вычислений

  Цели организации распределённых вычислений. Типы распределённых вычислительных систем. Требования к средствам и методам распределённых вычислений. Обзор современных методов и средств организации распределённых вычислений. Grid-системы, обзор инструментарий Globus Tooikit, NumGrid. Организация распределённых вычислений на основе инструментария Bolnc. Обеспечение надёжности распределённых вычислений. Облачные вычисления, обзор средств организации облачных вычислений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Высокопроизводительные вычисления CUDA Python

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов теоретические знания и практические навыки разработки высокопроизводительных приложений с использованием технологий параллельных вычислений на GPU с помощью CUDA и Python. Задачи дисциплины: изучить архитектуру GPU и модель параллельных вычислений CUDA; освоить основы многопоточности и управления потоками на видеокартах NVIDIA; овладеть инструментами разработки CUDA-приложений на языке Python. В процессе обучения изучаются: архитектура CUDA и модель программирования; инструменты разработки на Python; практические проекты и реализация вычислительно-ёмких приложений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Искусственный интеллект в кибербезопасности

  Цель дисциплины – сформировать у магистрантов углублённые знания и практические навыки применения методов искусственного интеллекта и машинного обучения для решения задач в области кибербезопасности. Задачи дисциплины: изучить основы машинного обучения и анализа данных в контексте информационной безопасности; освоить методы классификации, кластеризации и выявления аномалий; развить навыки построения и обучения моделей на основе логов, сетевого трафика и поведенческих данных. В процессе обучения изучаются: методы машинного обучения; создание и обучение моделей на Python с использованием Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Разработка программных приложений средствами Ruby

  Основные конструкции языка Ruby. Типы и методы чисел. Строки, интерполяция и магический метод to_s. Концепция символов в Ruby. Тип данных массив. Механизм языка, генерирующий интервалы. Базовые операции над хешами (ассоциативный массив). Определение функций в Ruby, а также особенности вызова. Условные выражения. Лямбда-функции. Блоки. Базовые концепции функционального программирования

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Разработка программных приложений средствами Python

  Основные принципы работы интерпретатора Python. Django - фреймворк для web-приложений на языке Python. Основные концепции разработки с помощью фреймворка Django. Обработка запросов в Django. База данных и модели. Формы. Работа с файлами. Тестирование. Аутентификация и авторизация. Администрирование. Локализация и интернационализация. Права доступа. Документирование. Оптимизация. Экспорт данных. Django на хостинге Google.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Знает особенности научного мировоззрения; владеет иностранным языком на уровне, позволяющем осуществлять основные виды профессиональной деятельности; демонстрирует знание коммуникативной компетенции иноязычного образования для развития навыков и умений владения языком в профессиональной деятельности, подготовки научных статей и свободного устного общения; генезиса, философской сущности и развития научного знания, закономерности организации и развития науки.
• Применяет знания психологии при решении управленческих задач и планировании профессионального и личностного роста; использует методологические основы педагогики высшей школы и новейшие достижения в области педагогической деятельности; применяет современные педагогические, коммуникативные методы в профессиональной управленческой деятельности, определяет приоритеты в переподготовке специалистов по другим направлениям деятельности; развивает лидерские качества педагога в обучении и воспитании в профессиональном сообществе.
• Применяет методы процессов и стадий жизненного цикла и методологии разработки ПО, принципы функционирования ПО; выявляет требования архитектуры проекта программного средства; использует методы, инструменты анализа и проектирования ПО, интегрированные среды разработки программного обеспечения.
• Использует современные приложения для проведения интеллектуального анализа данных, принципов работы с большими данными и организации облачных вычислений; решает задачи по анализу больших данных при помощи языка программирования и использует хранилища данных; применяет в процессе написания кода методы параллельного программирования.
• Использует основные принципы, методы и средства обеспечения информационной безопасности (ИБ), основные НПА РК в сфере информатизации, ИБ; определяет и оценивает вероятные угрозы безопасности в отношении ресурсов объектов и уязвимостей защиты; выявляет узкие места в системе защиты объекта, проверяет процедуры аутентификации на устойчивость к сетевым атакам; владеет навыками решения проблем по ИБ.
• Применяет инструментальные средства разработки программ и унифицированного языка моделирования; использует автоматизированные средства разработки ПО; демонстрирует навыки выбора средств реализации требований к ПО, моделирования и управления объектами в интегрированных средах.

Похожие ОП