6B06172 Технология больших данных в ALT Университет имени Мухамеджана Тынышпаева

Дисциплины

• Введение в большие данные

  Курс знакомит студентов с основными понятиями больших данных, их характеристиками и основными методами обработки. Рассматриваются компоненты экосистемы больших данных, ключевые технологии и области применения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и структуры данных

  Формирование у студентов навыки обоснованного выбора способа хранения данных при решении задач обработки больших объемов информации, что может сделать это решение эффективным и конкурентоспособным. Ознакомление студентов с основами применения при решении различных задач структур данных различной сложности (массивы, списки, хэш-таблицы, деревья, графы, стеки, очереди) и алгоритмов работы с ними. Для решения различных практических задач используется языки программирования С++ или С#.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Инженерная математика 1

  Дисциплина «Инженерная математика 1» изучает основные понятия высшей математики и её приложений. В разделы курса входят элементы линейной алгебры и аналитической геометрии, введение в математический анализ, дифференциальное исчисление функции одной и нескольких переменных. Целью курса является освоение математического аппарата для решения теоретических и прикладных задач конкретного профиля, получение представления о математическом моделировании , развитие аналитического и системного мышления, позволяющее эффективно решать инженерные задачи. В рамках дисциплины используются интерактивные методы обучения и выполнение расчетно-графических работ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Китайский язык 1

  Формирование элементарной иноязычной коммуникативной компетенции, способности общаться с носителями изучаемого иностранного (китайского) языка в устной и письменной речи, расширение лингвистического кругозора обучающихся за счёт овладения новыми языковыми средствами (фонетическими, орфографическими, лексическими, грамматическими); формирование умений работать с информацией, представленной в текстах разного типа (описание, повествование, рассуждение).

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Программирование на Python

  Курс охватывает основы языка Python: синтаксис, управляющие конструкции, функции, модули и структуры данных. Студенты учатся создавать программы, обрабатывать данные и автоматизировать задачи с использованием Python.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Инженерная математика 2

  Формирование у обучающихся математических знаний и умений, необходимых для изучения смежных естественно-научных дисциплин, дисциплин профессионального цикла и навыков математического моделирования и исследований в профессиональной деятельности. В разделы курса входят интегральное исчисление функции одной и нескольких переменных, обыкновенные дифференциальные уравнения, теория рядов. Особое внимание уделяется вопросам применения математических методов для решения инженерных задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Китайский язык 2

  Формирование у обучающихся знаний и умений применять лексические и грамматические явления изучаемого языка в коммуникативной и профессиональной деятельности; развитие способности реализовывать коммуникативные намерения с помощью языковых и неязыковых средств в определённом социокультурном контексте, адекватно передавая смысл высказывания представителю иной культуры в соответствии с нормами речевого поведения и правилами построения высказывания.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 2
  

• Операционные системы Linux

  Формирования у будущих студентов способности работать со структурами и механизмами различных операционных систем, а также в операционной системе Linux. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты Linux: функции и архитектурные требования к ОС, общие принципы управления ресурсами, архитектура файловых систем, управление памятью, управление вводом, система управления данными. В практических занятиях используется ОС Linux (Ubuntu). В рамках дисциплины используются методы активного обучения - «мозговой штурм», тематическая дискуссия.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Китайский язык 3

  Формирование и совершенствование фонетических, лексических, грамматических и словообразовательных навыков; овладение обучающимися необходимым и достаточным уровнем коммуникативной компетенции для решения социально-коммуникативных задач в различных сферах - бытовой, культурной, профессиональной - при взаимодействии с зарубежными партнёрами, а также для дальнейшего самообразования.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Управленческая экономика

  Формирование понятийного аппарата и развития навыков экономического анализа с использованием современных моделей и закономерностей экономической науки, рассмотрения экономических проблем и задач, стоящих перед руководителем фирмы. Изучение данной дисциплины позволит студентам получить и развить знания в области аналитических исследований экономических, технологических и технических параметров предприятия, а также позволит овладеть навыками применения специальных методов экономического обоснования управленческих решений и оценки их последствий.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Тайм менеджмент

  Изучает принципы и методы эффективного управления временем. В рамках курса рассматриваются техники планирования, расстановки приоритетов, борьбы с прокрастинацией и стрессом, а также стратегии повышения личной и профессиональной продуктивности. Особое внимание уделяется практическим инструментам — от классических матриц до современных цифровых решений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Теория вероятностей и математическая статистика

  Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам теории вероятностей и математической статистике как основного математического аппарата для построения моделей случайных явлений, освоение методов математического моделирования и анализа таких явлений. Иметь навыки использования статистических методов для решения задач оценивания параметров и проверки гипотез.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Анализ данных и их применение

  Курс охватывает методы и инструменты анализа данных, а также практическое применение полученных результатов в различных областях. Студенты изучают статистическое моделирование, визуализацию и процессы принятия решений на основе данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Кибербезопасность

  Сформировать понимание технологий достижения информационной безопасности во всех сферах деятельности и освоить системный подход для решения поставленных задач в области кибербезопасности. Включены вопросы о видах инструментов, используемых для борьбы с киберугрозами, обеспечение кибербезопасности, а также по видам вредоносных программ, видам атак, системам защиты, средствам контроля для достижения целей обеспечения информационной безопасности. В рамках дисциплины используются методы активного обучения - метод работы в малых группах, «мозговой штурм».

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы научных исследований

  Дисциплина знакомит с основами научной деятельности, охватывая её цели, методы и формы, способствуя формированию теоретических знаний и практических навыков, необходимых для успешного проведения научных исследований в выбранной профессиональной области, а также развивая способности к самостоятельному поиску, анализу и применению научной информации, что становится важной основой для дальнейшей исследовательской и профессиональной деятельности

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы права и антикоррупционной культуры

  В дисциплине излагаются фундаментальные понятия права, конституционные устройства государственной власти Республики Казахстан, права и свободы граждан, закрепленные в Конституции, механизм и защиты законных интересов человека в случае их нарушения. Дисциплина формирует у студентов повышение общественного и индивидуального правосознания и правовой культуры, а также систему знаний и гражданской позиции по противодействию коррупции как антисоциальному явлению.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы компьютерных сетей и телекоммуникаций (Cisco)

  Рассматриваются ключевые аспекты сетевых технологий, включая модели OSI и TCP/IP, типы сетей (LAN, WAN), сетевые устройства и протоколы маршрутизации и коммутации. Формируется понимание принципов работы сетевых инфраструктур, настройки и диагностики сетевых устройств с использованием оборудования Cisco. Приобретаются практические навыки настройки, администрирования и диагностики сетей с использованием оборудования и технологий Cisco.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Охрана труда и безопасность жизнедеятельности

  Формирование знаний и навыков, необходимых для обеспечения безопасных условий труда и жизнедеятельности. Изучаются правовые и организационные основы охраны труда, методы оценки и управления профессиональными рисками, средства индивидуальной и коллективной защиты, профилактика чрезвычайных ситуаций, а также меры по предупреждению травматизма и профессиональных заболеваний. Особое внимание уделяется созданию безопасной производственной среды, соблюдению норм и требований охраны труда, а также формированию культуры безопасности в профессиональной деятельности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Китайский язык 4.

  Дисциплина «Китайский язык» направлена на формирование у обучающихся базовой и расширенной коммуникативной компетенции, включающей владение фонетическими, лексическими, грамматическими и словообразовательными аспектами языка, а также развитие навыков устной и письменной речи для эффективного межкультурного и профессионального общения в различных социокультурных контекстах.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Зеленая экономика и устойчивое предпринимательство

  Дисциплина «Зеленая экономика и устойчивое предпринимательство» посвящена изучению экологически ориентированных экономических моделей и бизнес-стратегий, направленных на устойчивое развитие. В рамках курса рассматриваются концепции зеленой экономики, ESG (Environmental, Social, Governance) подходы, циркулярная экономика, устойчивые бизнес-модели и их влияние на глобальные рынки.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы финансовой грамотности

  Дисциплина направлена на развитие способности принимать обоснованные финансовые решения, планировать доходы и расходы, оценивать риски и эффективно управлять своими ресурсами в условиях рыночной экономики. Изучает базовые знания в сфере финансов и рационального управления денежными срествами, рассматриваются понятия финансовой системы, бюджета, банковских продуктов, кредитования, сбережений, инвестиций, страхования, налогообложения и защиты от финансового мошенничества

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Цифровая инклюзия

  Дисциплина «Цифровая инклюзия» посвящена изучению принципов обеспечения равного доступа к цифровым технологиям и информации для всех социальных групп, включая людей с ограниченными возможностями. В рамках курса рассматриваются барьеры цифрового неравенства, стратегии их преодоления, технологии адаптации цифровой среды и государственные инициативы по развитию инклюзивного цифрового общества.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы компьютерных сетей и телекоммуникаций (Huawei)

  Освоение студентами принципов построения и функционирования локальных, региональных, глобальных компьютерных сетей и мобильных телекоммуникаций, а также получение практических навыков в работе с их информационными ресурсами, работа с сетями Cisco и Huawei, SD-WAN и SDN. Методы активного обучения - «тренажерные» методы обучения, т.е. направленные на формирование специальных знаний, умений, навыков: ситуационные задачи, метод выявления ошибок, метод проектов, кейс-метод, открытые и закрытые тесты.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Экологические устойчивые технологии

  Дисциплина «Экологические устойчивые технологии» изучает современные методы и инновационные решения, направленные на минимизацию негативного воздействия человеческой деятельности на окружающую среду. В рамках курса рассматриваются принципы устойчивого развития, технологии энергосбережения, возобновляемые источники энергии, стратегии управления отходами и экологически безопасные производственные процессы.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Линейная алгебра

  Курс охватывает основные понятия линейной алгебры, такие как векторы, матрицы, системы линейных уравнений, определители и собственные значения. Студенты учатся применять теорию для решения практических задач.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Технология визуализации данных

  Курс посвящён методам и инструментам визуализации данных. Студенты изучают создание графиков, диаграмм и интерактивных визуализаций для эффективной передачи информации.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Профессиональный китайский язык 1

  Формирование у обучающихся знаний и умений в объёме, необходимом и достаточном для осуществления профессиональной деятельности; развитие навыков аудирования на иностранном (китайском) языке; овладение умениями ведения бесед, диалогов, а также выступлений на специальные темы, связанные с современным состоянием политики, экономики, культуры и науки в стране изучаемого языка.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Обучение по очистке данных

  Курс направлен на изучение методов обнаружения и устранения ошибок, дубликатов, пропущенных значений в наборах данных. Также рассматриваются способы стандартизации, трансформации и повышения качества данных. Особое внимание уделяется практическому применению инструментов очистки данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Технология баз данных

  Дисциплина охватывает проектирование, управление и применение баз данных. Рассматриваются основные понятия и характеристики БД, моделирование данных, язык SQL, системы управления базами данных (СУБД), обеспечение безопасности, оптимизация производительности и разработка приложений с использованием БД.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Принципы организации компьютера

  Дисциплина изучает архитектуру и принципы работы современных компьютеров. Рассматриваются компоненты вычислительных систем, представление данных, организация памяти, системы команд, работа процессора, взаимодействие с устройствами. Уделяется внимание иерархии памяти, адресации, управлению данными и основам параллельной и многопроцессорной обработки.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Технологии распределённых баз данных

  Курс посвящён методам проектирования, управления и оптимизации распределённых баз данных. Студенты изучают подходы к обеспечению согласованности, доступности и масштабируемости данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии сбора данных

  Курс посвящён методам и технологиям сбора данных из различных источников. Студенты изучают организацию надёжного и эффективного процесса сбора данных с использованием сенсоров, веб-краулинга, API и других инструментов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Практическое обучение по построению платформ данных

  Курс направлен на приобретение практических навыков проектирования и построения современных платформ данных. Студенты изучают процессы хранения, обработки, интеграции и управления данными с использованием актуальных технологий и инструментов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Технологии управления качеством данных и управления данными

  Курс направлен на изучение методов обеспечения качества данных и эффективного управления ими. Рассматриваются проблемы, возникающие на этапах создания, сбора, передачи, загрузки, использования и сопровождения данных, а также способы их решения.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Профессиональный китайский язык 2

  Формирование и совершенствование коммуникативной компетенции, развитие произносительной нормы языка, чтением, говорением, письмом, аудированием на профессиональные темы, освоение навыков ситуационного общения, чтение и понимание текстов разговорно-бытового характера и профессионально-ориентированных текстов, составление краткого и расширенного диалогического и монологического сообщения по предложенным ситуациям, овладение минимумом основной технической терминологической лексики, необходимой для профессионального общения, ведение беседы на иностранном языке на повседневные и профессиональные темы.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Интеллектуальные приложения для работы с большими данными

  Курс направлен на освоение ключевых методов интеллектуальной обработки больших данных с использованием моделей машинного обучения и анализа данных. Студенты применяют популярные алгоритмы и инструменты в решении прикладных задач.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированное программирование (Java)

  Дисциплина направлена на изучение принципов объектно-ориентированного программирования (ООП), таких как инкапсуляция, наследование и полиморфизм, с особым акцентом на их применение для обеспечения безопасности программного обеспечения. Курс знакомит с разработкой надежного кода, способного противостоять уязвимостям, и учит использовать ООП-подходы для построения безопасных архитектур приложений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Облачные технологии и контейнеризация

  Курс посвящён архитектурам облачных вычислений и технологиям контейнеризации, таким как Docker и Kubernetes. Студенты изучают развертывание, масштабирование и управление приложениями в облачной среде.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Big Data и Интернет вещей (IoT)

  Курс изучает взаимодействие и интеграцию технологий больших данных и Интернета вещей. Студенты осваивают методы сбора, хранения, обработки и анализа данных, поступающих с устройств и сенсоров.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Высокопроизводительная системная архитектура

  Курс посвящён принципам и методам оптимизации архитектуры высокопроизводительных систем. Студенты изучают оптимизацию одного компьютера, кластера и программного кода, направленную на повышение скорости и эффективности работы системы.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Обработка потоковых данных

  Курс посвящён принципам и технологиям работы с потоковыми данными в реальном времени. Студенты изучают методы сбора, обработки, хранения и анализа потоков данных с использованием современных инструментов, таких как Apache Kafka и Spark Streaming.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Технологии интеллектуального анализа данных (ограничено)

  Курс направлен на изучение методов извлечения знаний из больших объемов данных с применением технологий искусственного интеллекта. Студенты осваивают построение моделей, выявление закономерностей, прогнозирование и автоматизацию принятия решений с помощью интеллектуального анализа.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Профессиональный китайский язык 3

  Формирование и совершенствование коммуникативной компетенции; развитие устойчивых навыков чтения, аудирования, устной и письменной речи; освоение лексики и грамматики на профессиональные темы; ведение бесед на иностранном языке на повседневные и профессиональные темы; овладение базовым техническим терминологическим минимумом, необходимым для профессионального общения; развитие умений самостоятельно расширять знания и ориентироваться в большом потоке информации.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Глубокое обучение

  Курс посвящён нейронным сетям и современным архитектурам глубокого обучения, таким как сверточные (CNN), рекуррентные (RNN) и трансформеры. Студенты изучают построение, обучение и применение этих моделей к реальным задачам.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Технология разработки веб-интерфейсов

  Курс посвящён созданию современных, удобных и эффективных пользовательских интерфейсов для веб-приложений и сайтов. Студенты изучают HTML, CSS, JavaScript и популярные веб-фреймворки.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Практика инженера по разработке данных

  Курс направлен на приобретение практического опыта в области data engineering. Студенты знакомятся с ключевыми задачами инженера по данным: извлечение, трансформация, загрузка и хранение данных. В процессе практики используются языки программирования (например, Python, SQL), ETL-инструменты и облачные технологии.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Создание и обслуживание платформы больших данных

  Курс охватывает проектирование, развертывание и сопровождение платформ для работы с большими данными. Студенты изучают ключевые технологии, такие как Hadoop, Spark, Kafka, и осваивают подходы к построению надёжных и масштабируемых систем.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Обработка естественных языков

  Дисциплина направлена на изучение методов анализа и обработки текстов на естественных языках с использованием технологий искусственного интеллекта и компьютерных систем. Студенты знакомятся с основными задачами обработки естественного языка (NLP), такими как синтаксический и семантический анализ, извлечение информации, определение тональности и машинный перевод. Изучаются алгоритмы и инструменты (например, NLTK и SpaCy), а также проводится практическая работа с текстами и моделями машинного обучения и искусственного интеллекта.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Технологии хранения больших данных

  Курс посвящён изучению архитектур и методов эффективного хранения больших объёмов данных. Рассматриваются хранилища данных, распределённые файловые системы (например, HDFS), облачные хранилища и NoSQL-технологии. В рамках курса предусмотрена практическая работа с соответствующими инструментами.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Обучение анализу данных

  Курс направлен на изучение методов и инструментов анализа данных. Студенты осваивают исследование данных, визуализацию, применение статистических и аналитических моделей для получения значимых выводов. Особое внимание уделяется практическим заданиям и реальным кейсам.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Разработка и эксплуатация приложений Hadoop

  Курс посвящён созданию и эффективному использованию приложений в экосистеме Hadoop. Студенты работают с ключевыми компонентами, такими как MapReduce, HDFS, YARN, и получают опыт проектирования, развертывания и управления приложениями.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Машинное обучение и нейросети

  Курс охватывает базовые понятия и алгоритмы машинного обучения, а также методы их применения к реальным задачам. Отдельное внимание уделяется архитектурам нейросетей и методам глубинного обучения. В практической части используются инструменты вроде TensorFlow и PyTorch.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Комплексная практика больших данных

  Курс направлен на практическое освоение полного цикла работы с большими данными: сбор, хранение, обработка, анализ и визуализация. Студенты выполняют реальные проекты, развивают навыки командной работы и применения технологий на практике.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Технология разработки приложений Spark

  Курс посвящён основам разработки приложений на платформе Apache Spark. Студенты изучают использование Spark API для обработки, трансформации и анализа данных.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Технология предварительной обработки данных

  Курс посвящён методам и инструментам подготовки данных для анализа и моделирования. Студенты изучают очистку данных, нормализацию, выявление выбросов и трансформацию данных.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Стажировка на рабочем месте

  Практика предоставляет студентам возможность применять полученные знания в реальной производственной или профессиональной среде. Студенты развивают профессиональные навыки и адаптируются к рабочему процессу.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 7
  

• Профессиональный китайский язык 4

  Углублённое развитие коммуникативной компетенции на профессиональном уровне: совершенствование навыков перевода, ведения деловой переписки и устных презентаций на китайском языке; расширение словарного запаса по специальности; изучение языковых конструкций, характерных для научно-технического и делового стиля; развитие навыков понимания аутентичных текстов и видео на профессиональные темы; формирование межкультурной компетенции для эффективного взаимодействия в профессиональной среде.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 2
  

Профессии

Результаты обучения

• Владеть необходимыми математическими знаниями в области высшей математики, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики для анализа и обработки данных в задачах больших данных.
• Формировать прочные инструментальные знания в области информатики, статистики и английского языка, включая: понимание принципов работы с компьютером, операционных систем, языков программирования и базовых статистических методов для решения прикладных задач в сфере информационных технологий.
• Применять возможности сбора данных в автономном и реальном времени, а также методы интеллектуального анализа, визуализации и интерпретации данных в различных прикладных задачах, опираясь на основы научных исследований
• Управлять функционированием архитектуры платформы больших данных, включая её техническое обслуживание и устойчивую работу систем обработки данных, а также анализом и решением профессиональных и прикладных задач в области работы с данными
• Разрабатывать системы обработки больших данных, включая проектирование, тестирование, контроль и оптимизацию производительности в условиях распределённой и масштабируемой архитектуры, с обязательным соблюдением требований по защите информации и кибербезопасности
• Применять инструменты разработки и эксплуатации цифровых приложений в инженерных задачах, связанных с большими данными, охватывая весь цикл от проектирования до внедрения с использованием языка SQL, технологий NoSQL и систем управления базами данных для эффективной организации, хранения и обработки информации
• Использовать методы программирования и программные инструменты для выполнения задач предварительной обработки и очистки данных с целью подготовки их к дальнейшему анализу
• Применять эффективные методы программирования и современные программные инструменты, включая технологии искусственного интеллекта, для реализации процедур предварительной обработки, очистки и подготовки данных к аналитической обработке.
• Анализировать различия в деловой коммуникации и интерпретировать культурные особенности взаимодействия в контексте обработки больших данных, демонстрируя владение профессиональной лексикой и навыками делового общения на иностранных языках, включая китайский и английский, в межкультурной среде.
• Применять современные сетевые и облачные технологии, включая решения Cisco, Huawei, контейнеризацию и виртуализацию, для проектирования, настройки, администрирования и масштабируемого управления IT-инфраструктурой.
• Разрабатывать интеллектуальные программные решения с применением методов машинного и глубокого обучения, технологий анализа больших данных, нейросетей и современных веб-интерфейсов в контексте Интернета вещей и цифровой трансформации.
• Использовать знания в области информационно-коммуникационных технологий, устойчивого развития и социально-правовых контекстов для решения профессиональных задач в цифровой, междисциплинарной и инклюзивной среде, опираясь на развитые языковые компетенции.
• Формировать и внедрять стратегии профессионального роста на основе комплексного использования знаний в области экономики, экологической устойчивости, финансов, охраны труда, безопасности жизнедеятельности и профессиональной безопасности, ориентируясь на инклюзивность и рациональное управление ресурсами в профессиональной деятельности