6B05402 Статистика и наука о данных в Университет имени Сулеймана Демиреля

Дисциплины

• Математический анализ 1

  Курс охватывает такие темы, как введение в дифференциальное исчисление функций одной переменной, функции, действительные числа, числовые множества, предел числовой последовательности, непрерывность функции, свойства непрерывных функций, производные и дифференциалы, теоремы о среднем для дифференцируемых функций, формула Тейлора, исследование функционального поведения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Турецкий язык 1

  По завершении курса студенты вместе с навыками и умением писать, говорить, читать, слушать турецкий язык, освоят грамматические особенности турецкого языка, получат знания в области образования слов, расширят языковую лексику с помощью фразеологических, терминологических слов и словосочетаний. Курс предполагает применение активных методов обучения (разбор ситуации, кейс-стади, мозговой штурм, ролевые и деловые игры, применение видео и аудио материалов).

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Линейная алгебра

  Это курс линейной алгебры, который охватывает основные инструменты линейной алгебры, такие как матрицы, матричные операции, свойства и определители, векторные пространства, линейные преобразования, собственные значения и собственные векторы, а также диагонализацию.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математический анализ 2

  В курсе рассматриваются такие темы, как понятие неопределенного интеграла, свойства неопределенного интеграла, основные методы интегрирования, понятие рациональных функций, интегрирование рациональных функций, интегрирование простых рациональных дробей, определенный интеграл, геометрический и физический смысл. определенного интеграла, основные методы интегрирования и т.д.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Турецкий язык 2

  По завершении курса студенты вместе с навыками и умением писать, говорить, читать, слушать турецкий язык, освоят грамматические особенности турецкого языка, получат знания в области образования слов, расширят языковую лексику с помощью фразеологических, терминологических слов и словосочетаний. Курс предполагает применение активных методов обучения (разбор ситуации, кейс-стади, мозговой штурм, ролевые и деловые игры, применение видео и аудио материалов).

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Алгоритмы и программирование 1

  Курс охватывает основы компьютерного программирования и разработки алгоритмов. Студенты изучают фундаментальные концепции программирования, такие как переменные, типы данных, управляющие структуры и функции. Курс также знакомит с основными алгоритмами и структурами данных, уделяя особое внимание методам решения задач и вычислительному мышлению. К концу курса студенты овладевают навыками написания базовых программ, анализа алгоритмов на предмет эффективности и применения вычислительных методов для решения практических задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Введение в теорию вероятностей

  Этот курс дает базовое понимание теории вероятностей для студентов, изучающих статистику и науку о данных. Он охватывает фундаментальные концепции и принципы вероятности, включая выборочные пространства, события, аксиомы вероятности и основные законы вероятности. Курс также знакомит с основными понятиями случайных величин и их вероятностных распределений, включая ожидаемые значения и дисперсию. Благодаря теоретическим объяснениям и практическим примерам студенты получат необходимые знания и навыки для анализа и интерпретации неопределенных событий и создания вероятностных прогнозов, которые имеют решающее значение в области статистики и науки о данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Аналитическая геометрия

  Курс посвящен представлению геометрических фигур и решению геометрических задач с использованием алгебраических методов. На этом курсе студенты знакомятся с координатами, уравнениями прямых и кривых, формулами расстояний и средних точек, коническими сечениями, преобразованиями и другими фундаментальными понятиями.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Статистика и ее приложения 1

  Курс знакомит студентов с фундаментальными концепциями и методами статистики и их практическим применением в реальных сценариях. Курс охватывает такие темы, как теория вероятностей, сбор и анализ данных, статистические выводы, проверка гипотез, регрессионный анализ и визуализация данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и программирование 2

  Курс расширяет базовые понятия, изучаемые на курсе Алгоритм и программирования 1. Он охватывает более сложные алгоритмы, продвинутые структуры данных и сложные методы решения задач. Слушатели углубляются в такие темы, как динамическое программирование, графовые алгоритмы, продвинутые структуры данных, такие как деревья и кучи, и анализ алгоритмов. Курс ориентирован на практическое применение с помощью заданий и проектов по программированию, подготавливая студентов к разработке эффективных алгоритмов и эффективному решению сложных вычислительных задач.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Дискретная математика

  Этот курс исследует математические структуры и концепции, в основном имеющие дело с дискретными, а не непрерывными элементами. Он охватывает такие темы, как теория множеств, логика, комбинаторика, теория графов и дискретная вероятность. Курс посвящен методам решения задач и математическому обоснованию, применимым к информатике, криптографии и другим областям компьютерных наук и математики. Дискретная математика предоставляет фундаментальные инструменты для анализа алгоритмов, проектирования сетей и понимания принципов цифровой логики.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Математический анализ 3

  Курс охватывает такие темы, как функции нескольких переменных, кратные и повторяющиеся пределы интегрирования, частные производные, касательная к плоскости и нормаль к поверхности, производные и дифференциалы высших порядков, замена переменных, функциональные последовательности и ряды, равномерная сходимость рядов, функциональные свойства суммы рядов и их приложения.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Дополнительные главы линейной алгебры

  Этот курс посвящен более сложным темам, методам и приложениям линейной алгебры, предоставляя студентам более глубокое понимание этой фундаментальной математической дисциплины и ее актуальности в различных областях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Обработка, анализ и визуализация данных

  Этот курс предоставляет студентам необходимые инструменты и знания для предварительной обработки данных с использованием языка программирования Python и изучения данных, выявляя закономерности и составляя выводы, способствующие принятию решений на основе данных и всестороннему ознакомлению с принципами и методами анализа данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Введение в машинное обучение

  Цель курса - предоставить студентам понимание принципов, методов и инструментов, используемых в машинном обучении. К концу курса студенты должны иметь возможность проектировать и реализовывать алгоритмы машинного обучения для распознавания образов и предиктивной аналитики. Курс готовит студентов к карьере в области науки о данных, искусственного интеллекта и инженерии машинного обучения.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Обыкновенные дифференциальные уравнения

  На курсе по обыкновенным дифференциальным уравнениям студенты научатся решать и анализировать дифференциальные уравнения, уделяя особое внимание таким методам, как разделение переменных, интегрирование множителей и последовательные решения. Они будут применять эти методы для моделирования и понимания реальных явлений в физике, инженерии и биологии, приобретая навыки аналитического и численного подхода к решению дифференциальных уравнений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Статистика и ее приложения 2

  Курс направлен на то, чтобы обеспечить прочную основу для статистического мышления и навыков решения проблем, необходимых для карьеры в статистике и науке о данных. Студенты получают практический опыт использования статистических программных инструментов для анализа и интерпретации данных, принятия обоснованных решений и эффективного обмена результатами.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Экология и устойчивое развитие

  Дисциплина направлена на формирование у студентов целостного представления об изменениях природных комплексов, причинах их возникновении и путях решения. Рассматриваются основные понятия экологии, становление и развитие экологии как науки., а также понятие о биосфере как глобальной экосистеме. Классифицируются виды загрязнения окружающей среды, дается объяснение глобальным, региональным и локальным экологическим проблемам современности, причинам их возникновения и последствиям для окружающей среды ; объясняются принципы международного сотрудничества в решении глобальных экологических проблем. Курс способствует развитию экологического мышления, формированию ответственности за охрану окружающей среды и готовности обеспечивать безопасность собственной жизнедеятельности в условиях устойчивого развития.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Основы права

  Цель курса - дать студентам базовое понимание о правах человека и ознакомить правовой системой Казахстана . В рамках данного курса развивается умение студентов правильно разграничивать факты и ситуации юридически, применять нормативные правовые акты и реализовывать нормы; понимать Кодекс о браке и семье; отличать уголовное право от гражданского права.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Экономика

  Курс предназначен для ознакомления обучающихся с основными инструментами экономического анализа, включая альтернативные издержки, спрос и предложение, рыночное равновесие и эластичность, типы рынков, специализацию, торговлю, абсолютные и сравнительные преимущества.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Современный регрессионный анализ

  Основное внимание уделяется передовым методам и приложениям регрессионного анализа, статистического метода, используемого для моделирования и анализа взаимосвязей между переменными. В этом курсе студенты изучают такие темы, как множественная регрессия, выбор модели и методы диагностики для оценки качества регрессионных моделей.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 6
  

• Финансовая грамотность

  Курс предоставляет обучающимся основные знания и навыки, необходимые для эффективного управления личными финансами. Темы включают в себя составление бюджета, сбережения, инвестиции, управление кредитами и понимание финансовых продуктов и услуг. Курс направлен на оснащение студентов инструментами для принятия обоснованных финансовых решений, планирования будущего и достижения финансовой стабильности. Практические упражнения и реальные примеры используются для улучшения понимания и применения финансовых принципов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Предпринимательство

  Курс предназначен для того, чтобы дать обучающимся глубокое представление о предпринимательстве. Курс посвящен уникальным вызовам и возможностям, которые возникают при создании предприятий, связанных с ИТ, и управлении ими, и предоставляет студентам знания, навыки и мышление, необходимые для успешной работы в качестве предпринимателей в динамично развивающейся отрасли.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Системы управления базами данных

  Этот курс направлен на развитие продвинутых навыков работы с базами данных SQL и NoSQL с акцентом на практическое применение. Студенты начнут с изучения того, как писать сложные SQL-запросы, включая внутренние запросы и объединения. Они также узнают, как эффективно нормализовать базу данных для повышения эффективности и уменьшения избыточности.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Актуарные принципы и их применение

  Курс посвящён изучению теоретических и практических аспектов актуарных расчётов в сферах страхования, пенсионных фондов и управления финансовыми рисками. Студенты изучат темы, связанные со страхованием жизни, пенсионными планами, аннуитетами, расчётом страховых премий и оценкой страховых резервов. Курс обучает решению реальных финансовых задач с применением математических моделей и теории вероятностей.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Основы антикоррупционной культуры

  Этот курс представляет собой изучение основных норм права, прав и обязанностей граждан, основ конституционных прав и свобод. Студенты также знакомятся с принципами антикоррупционной культуры, этикой и профессиональным поведением педагога. Курс включает изучение механизмов противодействия коррупции в образовательной сфере, формирование навыков этического поведения и принятия обоснованных решений в ситуациях, связанных с коррупционными проявлениями. Обучение способствует формированию ответственного и законопослушного отношения к праву и обществу у будущих учителей начальных классов

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Инклюзивное образование

  Данный курс посвящён принципам и практике инклюзивного образования, направленного на создание поддерживающей образовательной среды, учитывающей потребности всех учащихся, включая детей с ограниченными возможностями и особыми образовательными потребностями. Студенты изучат теоретические основы, законодательную базу и практические стратегии обеспечения равенства, участия и доступности в образовательной среде.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Основы безопасности жизнедеятельности

  Курс дает фундаментальные знания и практики, необходимые для обеспечения безопасности и благополучия людей в различных средах. Этот курс направлен на то, чтобы вооружить участников необходимыми навыками для выявления и реагирования на потенциальные опасности, чрезвычайные ситуации и угрозы для жизни. Участники узнают о пожарной безопасности, процедурах экстренной эвакуации, основах оказания первой помощи и общих протоколах безопасности, что позволит им снизить риски и защитить себя и других в повседневных ситуациях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Численные методы для науки о данных

  Цель этого курса - предоставить студентам методы численного анализа, которые часто используются в вычислительном моделировании и полезны для численных алгоритмов, для решения типичных инженерных и прикладных математических задач.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 6
  

• Распределенные системы больших данных

  Цель курса - дать студентам понимание принципов, архитектур и технологий, используемых в распределенных системах больших данных, включая базы данных Hadoop, Spark и NoSQL. К концу курса студенты должны уметь разрабатывать и внедрять решения для обработки больших данных, отвечающие требованиям масштабируемости, надежности и производительности. Курс готовит студентов к карьере в области разработки больших данных, науки о данных и облачных вычислений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Исскуственый интелект

  Курс знакомит участников с теорией, алгоритмами и применением искусственного интеллекта, стремясь обеспечить всестороннее понимание этой быстро развивающейся области. Участники изучат такие темы, как машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Цель этого курса — предоставить учащимся базовые знания и практические навыки, необходимые для разработки решений на базе искусственного интеллекта, которые могут решать сложные проблемы в различных областях. К концу курса участники смогут применять методы искусственного интеллекта для анализа данных, автоматизации задач и принятия разумных решений, способствуя развитию технологий и инноваций.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Заманауи статистика

  Курс фокусируется на применении современных статистических методов, включая машинное обучение и визуализацию данных, к реальным проблемам данных. Курс делает упор на практический опыт работы со статистическим программным обеспечением и языками программирования, обычно используемыми в анализе данных. К концу курса студенты должны иметь прочную основу для современных статистических методов и быть готовыми решать сложные задачи, связанные с данными, в различных областях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Криптография

  Этот курс исследует принципы и методы, используемые для защиты информации и сообщений от несанкционированного доступа. Студенты узнают о шифровании, дешифровании, цифровых подписях, протоколах аутентификации и различных криптографических алгоритмах. Курс делает упор на практическое применение криптографии в реальных сценариях, готовя студентов к разработке и внедрению безопасных систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Компьютерное зрение

  Курс исследует теорию и методы, позволяющие компьютерам понимать и интерпретировать визуальные данные. Учащиеся изучают алгоритмы и модели для обработки и анализа изображений или видео, извлечения значимой информации и принятия решений на основе визуальных данных. Курс охватывает такие темы, как обработка изображений, распознавание объектов, отслеживание движения и глубокое обучение в контексте приложений компьютерного зрения.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Теория игр

  Теория игр — это математическое моделирование стратегического взаимодействия между рациональными (и иррациональными) агентами. Курс предоставит основы: представление игр и стратегий, расширенную форму, байесовские игры, повторяющиеся и стохастические игры и многое другое. Рассматриваются множество примеров, включая классические игры и несколько приложений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  Этот курс знакомит и обсуждает основы исследовательских инструментов, подходов и методов, относящихся к исследованиям в математической науке. Он рассматривает историю математики и направляет студентов к общим процедурам научного исследования, чтению исследовательских статей, диссертации, а также написанию исследовательских статей.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Статистика и визуализация для анализа данных

  Курс направлен на углубление понимания студентами статистических методов и техник визуализации данных, уделяя особое внимание их применению в анализе данных. Все дело в том, чтобы дать студентам возможность извлекать ценную информацию из данных, делать точные выводы.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Имитационное моделирование

  Этот курс знакомит студентов с принципами и применением имитационного моделирования. Курс сосредоточен на построении, анализе и интерпретации имитационных моделей для решения реальных проблем. Студенты будут работать с различными инструментами и методами моделирования, чтобы получить практический опыт в этой области.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Проверка статистических гипотез

  Этот курс посвящен статистическим процедурам для проверки гипотез, для принятия решения о том, подтверждается ли данными определенная гипотеза относительно истинного значения неизвестного параметра. Курс изучает среднее значение населения, медиану, дисперсию и пропорцию, а также параметры регрессии в простой модели линейной регрессии.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Обработка естественного языка

  Цель курса- дать студентам понимание теоретических и практических аспектов обработки естественного языка, включая распознавание речи, машинный перевод и анализ настроений. К концу курса студенты должны быть в состоянии применять такие методы, как статистическое моделирование языка, пометка частей речи и синтаксический анализ для обработки и анализа текстовых данных. Курс готовит студентов к карьере в таких областях, как наука о данных, компьютерная лингвистика и искусственный интеллект.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Управление продуктом

  Курс охватывает такие темы, как исследование рынка, анализ потребностей пользователей, стратегия продукта, гибкие методологии разработки, а также запуск и оптимизация продукта. Студенты узнают, как применять статистический анализ и принимать решения на основе данных, чтобы эффективно определять и расставлять приоритеты функций, разрабатывать пользовательский интерфейс и стимулировать развитие продукта. Курс направлен на то, чтобы вооружить студентов знаниями и навыками, необходимыми для преодоления разрыва между техническими знаниями в области анализа данных и стратегическим управлением продуктами в реальных условиях.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Дифференциальные уравнения с частными производными и их приложения

  Уравнения с частными производными — это область с широким спектром тем, которая необходима студентам, намеревающимся изучать прикладную математику. Она познакомит их с основными методами решения уравнений с частными производными в приложениях. Она фокусируется на конструкциях и свойствах решений различных известных задач с использованием как элементарных, так и продвинутых методов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Нейронные сети

  Цель курса - научить магистрантов математическим основам нейронных сетей и охватывать такие темы, как функции активации, обратное распространение ошибки и методы оптимизации. Он также фокусируется на практической реализации с использованием Python. Теория основана на теории вероятностей, статистике, физике, обработке сигналов, информатике.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Продвинутые темы машинного обучения

  Этот курс охватывает современные методы и углублённые темы машинного обучения. Студенты изучат ансамблевые методы, глубокие нейронные сети, генеративные модели и интерпретацию моделей. Выполняя практические проекты на реальных данных, учащиеся приобретут навыки разработки и применения сложных ML-решений в различных сферах.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Эконометрика

  Курс сочетает в себе экономическую теорию, математику и статистический анализ, чтобы предоставить студентам инструменты для анализа и интерпретации экономических данных, оценки взаимосвязей между экономическими переменными, а также для обоснованных прогнозов и политических рекомендаций. Курс охватывает такие темы, как регрессионный анализ, анализ временных рядов, проверка гипотез, выбор модели и причинно-следственная связь. Он дает студентам необходимые навыки для проведения эмпирических исследований в области экономики и понимания количественных аспектов экономического анализа.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Дифференциальная геометрия и топология

  Курс изучает геометрические свойства гладких кривых, поверхностей и многомерных пространств. В этом курсе студенты изучают такие понятия, как кривизна, касательные пространства, многообразия, векторные поля и дифференциальные формы. Дифференциальная геометрия фокусируется на понимании внутренней геометрии поверхностей и пространств, в то время как топология исследует свойства, которые остаются неизменными при непрерывных деформациях, такие как связность, компактность и гомотопия. Благодаря теоретическому изучению и решению задач студенты развивают глубокое понимание геометрических и топологических структур пространств, прокладывая путь для передовых исследований в математике, физике и других областях.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Финансовая аналитика

  Этот курс исследует принципы и методы финансовой аналитики. Студенты узнают о финансовом моделировании, анализе рисков и принятии решений на основе данных. Курс подчеркивает практические навыки и инструменты, необходимые для анализа финансовых данных и принятия обоснованных бизнес-решений.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Проектирование и управление бизнес-процессами

  Курс охватывает основы анализа и улучшения процессов для повышения операционной эффективности и результативности. Студенты узнают, как определять ключевые элементы процесса, отображать потоки процессов, выявлять узкие места и внедрять улучшения с использованием статистических подходов и подходов, основанных на данных. Курс также изучает автоматизацию процессов, проектирование рабочих процессов и интеграцию аналитики данных для поддержки оптимизации процессов. В целом, он дает студентам навыки, необходимые для применения методологий статистики и науки о данных в контексте управления бизнес-процессами.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Введение в Большую языковую модель

  Этот курс предоставляет всестороннее введение в большие языковые модели, их архитектуру и применение. Студенты узнают о тренировке моделей, их доработке и развертывании. Через практические упражнения курс направлен на то, чтобы обучить слушателей навыкам использования больших языковых моделей в различных задачах обработки естественного языка.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Системы анализа данных

  Этот курс обучает системам сбора, обработки, анализа и визуализации данных из различных источников. Студенты изучат архитектуру хранения данных, процессы ETL, инструменты бизнес-аналитики (BI) и создание интерактивных дашбордов. Через работу с реальными проектами учащиеся приобретут навыки использования аналитических систем для принятия бизнес-решений.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Теория распределений

  Курс охватывает основы теории обобщённых функций, которая позволяет описывать функции за пределами классического анализа. Студенты изучат такие понятия, как дельта-функция, пространства тестовых функций, слабые производные, преобразование Фурье и взаимодействие с дифференциальными операторами. Курс важен для фундаментальных исследований, математической физики и инженерных задач.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Математическая статистика на R

  Курс посвящен применению математических концепций и методов статистического анализа с использованием языка программирования R. Студенты изучат основные принципы математической статистики, включая теорию вероятностей, случайные величины, распределения и статистические выводы. Курс будет охватывать такие темы, как проверка гипотез, доверительные интервалы, регрессионный анализ и многомерная статистика.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Теория графов

  Этот курс посвящен некоторым основным понятиям теории графов, таким как свойства стандартных графов, эйлеровых графов, гамильтоновых графов, хордальных графов, расстояний в графах, плоских графов, связности графов и раскраски графов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Управление проектом

  Курс оснащает участников основными навыками и методологиями для эффективного планирования, выполнения и контроля проектов в различных отраслях. Студенты изучают ключевые концепции, такие как начало проекта, определение объема работ, планирование, бюджетирование и управление рисками. Через практические упражнения и кейс-стади они развивают способности к руководству командами, управлению ресурсами и достижению успешных результатов проекта.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• MLOps

  Этот курс сосредоточен на MLOps, практике интеграции машинного обучения в операции. Студенты узнают о развертывании, мониторинге и поддержке моделей машинного обучения в производственных средах. Курс охватывает лучшие практики, инструменты и фреймворки, необходимые для успешного внедрения MLOps.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Глубокое обучение

  Этот курс предназначен для представления математических и реализационных задач построения стабильных представлений для высокомерных данных, таких как изображения, текст и данные. Мы рассмотрим отдельные темы программы Deep Learning, обсудив последние модели. Особое внимание будет уделяться сверточным архитектурам, последовательным моделям, передовой практике в области нейронных сетей

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  Курс направлен на развитие навыков написания научных статей, отчетов и других научных документов, обычно встречающихся в академических и исследовательских учреждениях. Студенты изучат ключевые принципы и методы эффективного академического письма, включая структурирование исследовательских работ, представление статистических данных и передачу сложного анализа данных в ясной и краткой форме.

  Год обучения - 4
  Семестр - 8
  Кредитов - 6
  

Результаты обучения

• Применять базовые структуры математики (т. е. матрицы, множества, отношения, функции, логические структуры, группы, поля, графы и т. д.) и отношения между ними при ответе на теоретические вопросы письменных и устных экзаменов.
• Обучить студентов полному набору технических навыков и умений в решении проблем, включая программирование, алгоритмическое мышление, концепции машинного обучения, глубокого обучения и обработки естественного языка, чтобы они могли успешно решать различные задачи в компьютерных науках и технологиях.
• Обучать студентов глубокому пониманию теории вероятностей, статистического анализа, проверки гипотез, регрессионного анализа, эконометрики и математической статистики, чтобы они могли применять передовые статистические методы и подходы для анализа и интерпретации сложных данных в различных академических и практических сферах.
• Понять основы управления и анализа данных, научиться применять соответствующие методы обработки данных на практике, овладеть инструментами и техниками визуализации данных для эффективного представления результатов, развить навыки выбора и внедрения подходящих технологий для управления и анализа данных, демонстрировать способность оценивать и оптимизировать процессы и системы, связанные с данными
• Разрабатывать удобные для пользователя продукты и проекты и управлять ими, а также оптимизировать процессы для достижения бизнес-целей и удовлетворения потребностей заинтересованных сторон.
• Получать представление о функционировании правительства, рынков и институтов, отношениях с обществом, основных этических теориях и проблемах, процессах производства, распределения и потребления материальных благ и услуг, взаимодействии организмов с окружающей средой и ее охрану, комплекс знаний о предотвращении несчастных случаев, пожаров и обеспечении безопасных условий для жизни и работы, а также демонстрирование свободного владения несколькими языками, таких как русский, казахский и турецкие языки
• Анализировать собранную информацию и демонстрировать результаты исследований, полученных в ходе работы над индивидуальными и групповыми проектами. Получение практических навыков, повышение профессиональной компетентности, ознакомление с реальной рабочей средой и умение создавать профессиональные связи.

Похожие ОП