Инновациялық білім беру бағдарламасы

6B06108 Деректер ғылымы және машиналық оқыту в Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

  • Білім беру бағдарламасының мақсаты Білім беру бағдарламасының мақсаты машина жасау және деректер ғылымы саласында инновациялық және білімге негізделген салалар үшін элиталық жоғары негізделген қызметкерлерді оқыту болып табылады. Ішкі және ғаламдық интеллектуалдық еңбек нарығына сұранысты қанағаттандыратын кәсіби қызметте жүзеге асыру үшін қажетті теориялық және практикалық білімі, дағдылары мен қабілеттері бар мамандарды даярлау. Бұл салада сапалы серпіліс жасауға дайын мамандарды даярлау, өйткені машина жасау саласындағы мамандарға деген сұраныс өсіп келеді, өйткені әлемдегі деректер көлемі арта бастайды.
  • Академиялық дәреже Бакалавриат
  • Оқыту тілі Ағылшын тілі
  • Оқу мерзімі 4 года
  • Кредиттер көлемі 240
  • Білім беру бағдарламаларының тобы B057 Ақпараттық технологиялар
  • ҰБТ-дағы пәндер Математика және Физика
  • Техникалық қызметкерлерді басқару (SDP11)
    Несиелер: 4

    Бағдарламалық жасақтаманы басқарудың өмірлік циклын басқару

    Селективті тәртіп
  • Программалау негіздері
    Несиелер: 5

    Бағдарламаны әзірлеудің әдістемелік негіздерін және практикалық бағдарламалау дағдыларын зерттеу.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Физика
    Несиелер: 5

    Классикалық механиканың негізгі заңдарын, салыстырмалылықтың арнайы теориясын, электромагниттік құбылыстарды, кванттық механиканы, физикалық есептерді шешу жолдарын іздеудегі термодинамиканы зерттеу

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Алгебра және геометрия
    Несиелер: 4

    Матрицалар, интегралдар, сызықтық тәуелділіктер түріндегі математикалық аппаратты білу

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Алгоритмизация және программалау
    Несиелер: 5

    Алгоритмдердің түрлерін білу. Әртүрлі алгоритмдердің блок-сұлбаларын құру процесінде алынған білімді қолдану

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Математикалық талдау 1
    Несиелер: 4

    Курстың мақсаты студенттерді есептеу салаларымен және оның компьютерлік ғылымдардағы қолданылуымен таныстыру. Оқу процесі кезінде студенттер әртүрлі қолданбалы есептерді шешу үшін математикалық әдістер мен құралдарды тани және қолдана білуі тиіс. Сонымен қатар, дифференциалдық және интегралдық есептеулер теориясына негізделген, шексіз шағын айнымалыларды зерттеудің іргелі әдістерімен танысады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Web технологиялар
    Несиелер: 5

    PHP бағдарламалау тілін қолдана білу, MySQL мәліметтер базасының негіздерін меңгеру және серверлік клиенттік веб-қосымшаларды әзірлеу

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Деректер базасын жобалау. SQL-ге кіріспе
    Несиелер: 5

    Деректер базасын құру үшін қазіргі заманғы деректер қорын басқару жүйелерін пайдалану

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Дискретті математика
    Несиелер: 4

    Дискретная математика является частью математики, посвященной изучению дискретных объектов (здесь дискретные средства, состоящие из отдельных или не связанных между собой элементов). В более общем смысле дискретная математика используется всякий раз, когда подсчитываются объекты, когда изучаются отношения между конечными (или счетными) наборами и когда анализируются процессы, включающие конечное число шагов. Основной причиной роста важности дискретной математики является то, что информация хранится и обрабатывается вычислительными машинами дискретным образом.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Python және R тілдерімен деректерді талдау
    Несиелер: 5

    Курстың соңында студент питонның және R бағдарламалау ортасының негіздерін, оның ішінде іргелі программалау әдістерін, кестелік деректерді талдауды, оларды тазалауды, манипуляциялауды және базалық статистикалық талдауды білу керек. Талдау алгоритмдерін әзірлеу дағдыларына ие болуы керек.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Объектті-бағдарланған программалау
    Несиелер: 5

    Курсқа: Инкапсуляция, мұрагерлік, полиморфизм кіреді. Класстар құру. Нақты клиенттерден немесе жұмыс берушілерден алатын нақты талаптарға негізделе отырып пайдалы клиенттік апплеттер мен автономды қосымшаларды жасау

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Деректерді дайындау және талдау
    Несиелер: 4

    Курс аяқталғаннан кейін студент деректерді талдау үшін ықтималдық негіздері мен статистиканы білуді, деректерді талдау және жинау, барлау мәліметтерін талдау, кездейсоқ айнымалы мәндер, жалпы дискреттік және үздіксіз бөлу, үлгілік бөлу, бағалау, сенім аралықтары, гипотеза сынақтары, қарапайым модельдеу және жүктеу, тарату әдістері мен деректерді талдау бағдарламаларын пайдалануды уйренуі қажет

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • Компьютерлік желілер
    Несиелер: 5

    Пән студенттерді компьютерлік желілердің құрылысы мен қызмет етуінің теориялық және практикалық негіздерімен таныстыруға, желілік технологиялармен жұмыс істеу мәдениетін үйретуге арналған. Курста негізгі назар келесі мәселелерге бөлінеді: ақпараттық жүйенің архитектурасын тұтас қабылдау; тарату ортасының шекті физикалық мүмкіндіктері және олардан туындаған деректерді беруді шектеу; ақпараттық жүйелердің желілік өзара әрекеттесуін қазіргі заманғы іске асыру.

    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • PL/SQL-де программалау
    Несиелер: 5

    Реляциялық, объектілі-бағытталған, объектілі-реляциялық, қарапайым және күрделі жүйелерге арналған схеманың кілт-мәндерін пайдалана отырып, деректер базасының логикалық сұлбаларын жобалау

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • Алгоритмдер және деректер құрылымы (SDP4)
    Несиелер: 5

    Курс әртүрлі есептерді шешу үшін алгоритмдерді және өңдеу бағдарламаларын зерттеуге арналған. Бұл үшін бағдарламалық құрылым, алгоритмдер мен бағдарламаларды құру принциптері, шешу әдістері, Алгоритмдеу, бағдарламалау, баптау және бағдарламалау тілін қолдану арқылы бағдарламаларды жүзеге асыру қарастырылады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • Операциялық жүйелерi
    Несиелер: 5

    Операциялық жүйелердің құрылу принциптерін, типтері мен функцияларын үйрену

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Бағдарламалық қамтамасыз етудiң архитектурасы және дизайны (SDP5)
    Несиелер: 4

    Frontend және backend әзірлеу қазіргі заманғы тәсілдері мен құралдарын талдайды және пайдаланады

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Реляциялық емес деректер қоры
    Несиелер: 5

    Курс аяқталғаннан кейін студент деректер қоймалары мен деректерді өңдеу әдістерін білуі керек, әр түрлі деректерді өңдеу алгоритмдерін қолдану үшін қолайлы деректерді өңдей алады. Түрлі дерекқор түрлерінен үлгілерді анықтау және өлшеуді үйренеді

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Компьютерлік жүйелерді ұйымдастыру және архитектурасы
    Несиелер: 5

    CPU, ALU және басқару блогы, жады, енгізу-шығару және жады, сондай-ақ ішкі және сыртқы жад технологияларының кең спектрін қоса алғанда, компьютердің негізгі компоненттерін білу.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Машиналық оқыту - 1
    Несиелер: 5

    Курстың соңында студент білуі қажет: - Регрессия мен жіктеу проблемалары арасындағы айырмашылық - мұғаліммен негізгі машина жасау алгоритмдері болуы мүмкін: - мұғаліммен компьютерлік оқыту алгоритмдерінің бағдарлама кодын жазу - Машина жасау алгоритмдері үшін деректерді дайындау және өңдеу дағдылары: - Python және R тілдерінде бағдарламалау - Компьютердің оқыту алгоритмдерін құрастыру

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Робототехникаға кіріспе
    Несиелер: 5

    Берілген функционалдық талаптар бойынша роботтардың құрылымдарын құрастыруды жүзеге асыру

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 5
  • Ақпараттық қауiпсiздiк негiздерi
    Несиелер: 4

    Ақпаратты қорғаудың негізгі әдістері мен принциптері. Қауіпсіздік стандарттарын қолданатын ұйымның тәуекелдер картасын жазу (ISO-27000)

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Машиналық оқыту - 2
    Несиелер: 5

    Курстың соңында студент білуі қажет: - құрылымсыз деректерді жіктеу жолдары - мұғалімсіз негізгі компьютерлік оқыту алгоритмдері болуы мүмкін: - мұғалімсіз компьютерлік оқыту алгоритмдерінің бағдарлама кодын жазу - Машина жасау алгоритмдері үшін деректерді дайындау және өңдеу дағдылары : - Python және R тілдерінде бағдарламалау - мұғалімсіз өзіңіздің компьютерлік оқыту алгоритмдерін құрастыру

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Компьютерлік көру
    Несиелер: 5

    Курстың соңында студент білуі керек: - Суреттің қасиеттері, сүзгі түрлері - сурет сипаттамаларын оқшаулау әдістері: - суреттерді өңдеу және өңдеу әдістерін қолдану дағдылары: - сурет өңдеу алгоритмдерін программалау - бағдарламалық қамтамасыз етудегі кескіннің сипаттамаларын бөлектеу

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Ақпараттар теориясы
    Несиелер: 4

    Зерделеу помехоустойчивые кодтары ескере отырып, ақпараттық шегі артықтығы. Дискреттеу және кванттау қателерін бағалау

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Деректер қоры қосымшаларын әзірлеу
    Несиелер: 5

    Бұл курс деректермен жұмыс істеу кезінде жоғарғы өнімділік, тиімділік және сенімділікке бағытталған технологияларды қолданатын бизнес және корпоративтік қосымшаларды дамытуға арналған.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Жүйелік програмалау (SDP10)
    Несиелер: 5

    Құрылғылар драйверлері, стандартты емес жабдығы бар түйіспе модульдері үшін жүйелік бағдарламалар жасай білу

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 3
    Семестр 6
  • Машиналық оқыту - 3
    Несиелер: 5

    Курстың соңында студент білуі керек: - мұғаліммен терең білім алудың негізгі әдістері, технологиялары және алгоритмдері - мұғаліммен терең білім алудың арасындағы айырмашылық - мұғаліммен өзіңіздің терең оқу алгоритмдерін жасаңыз және жасаңыз дағдылары : - әртүрлі деректерді өңдеу үшін көп қабатты нейрондық желілерді жобалау түрлері

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Үлкен деректерді өңдеу
    Несиелер: 5

    Ақпараттық инфрақұрылыммен, деректерді өңдеу құралдарымен, жүйелермен, деректерді өңдеудің үлкен құралдарымен және қосымшаларымен жұмыс істеу үшін бұлт технологияларын пайдалану, сондай-ақ деректерден алынған үлгілерді бағалаумен Big Data инфрақұрылымын және жоғары өнімді желілерді тиімді пайдалану

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • СҒЗЖҰ
    Несиелер: 1

    Курс студенттердің өзіндік теориялық және практикалық пайымдаулары мен тұжырымдарына қабілетін дамытуға бағытталған іс-әрекетті, ғылыми ақпаратты объективті бағалау, ғылыми іздестіру еркіндігі мен білім беру қызметінде ғылыми білімді қолдануға ұмтылу, соның ішінде дипломдық жобаны (жұмысты) орындау үшін арналған.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Жобаларды басқару, командалық жұмыс (SDP8,12)
    Несиелер: 5

    "Жобаның өмірлік циклінің түрлі кезеңдерінде жобаларды басқару құралдарын пайдалана білу, жобалық тәуекелдерді сапалы және сандық бағалауды жүзеге асыру, жобаның тиімділігін анықтау Бірлескен бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу. Версияны басқару, жоспарлау, әзірлеу процесінің сатылары"

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Аудио және мәтіндік деректерді өңдеу
    Несиелер: 5

    Курстың соңында студент білуі керек: - аудио және мәтіндік деректер сипаттары, сүзгі түрлері - аудио және мәтіндік деректердің сипаттамаларын алу әдістері - аудио және мәтіндік деректерді өңдеу және өңдеу әдістерін қолдануға дағдылары бар: - дыбыстық және мәтіндік деректерді өңдеу алгоритмдерін бағдарламалау - дыбыстық және мәтіндік деректердің сипаттамаларын бағдарламалық қамтамасыз ету

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Экономика және өнеркәсіпті ұйымдастыру
    Несиелер: 4

    Стандартты емес жағдайларда және әртүрлі пікір жағдайында ұйымдастыру-басқару шешімдерін білу және экономикалық көрсеткіштерді санай білу.

    Оқу жылы - 4
    Семестр 7
  • Код ON1

    Математикалық емес тілдік мәселелерде математикалық тұрғыдан күрделілік деңгейінің орташа деңгейін қалыптастыру мүмкіндігін көрсету және оларды шешу үшін осы реформаның артықшылықтарын пайдалану.

  • Код ON2

    Машина жасаудың теориялық негіздерін осы саладағы зерттеулерді жүргізуге жеткілікті деңгейде түсіну, сондай-ақ регрессия, классификация, кластерлеу және өлшемділікті төмендету мәселелерімен байланысты болуы мүмкін талдаудың негізгі айырмашылықтарын анықтау.

  • Код ON3

    Ақпараттық инфрақұрылыммен, деректерді өңдеу құралдарымен, жүйелермен, деректерді өңдеудің үлкен құралдарымен және қосымшаларымен жұмыс істеу үшін, сондай-ақ деректерден алынған модельдерді бағалаумен Big Data инфрақұрылымын және жоғары өнімді желілерді тиімді пайдалану үшін бұлтты технологияларды қолдану.

  • Код ON4

    Деректерді талдау және талдау үшін құралдарды пайдалану, барлау деректерін, кездейсоқ айнымалыларды, жалпы дискреттік және үздіксіз бөлінулерді, үлгілік бөлуді, бағалауды, сенім аралықтарын, гипотезаны сынауды, қарапайым модельдеуді және жүктеуді талдау.

  • Код ON5

    Практикалық есептерді шешу үшін алгоритмдерді қолдану, оқу барысында алынған үлгілерді оңтайландыру және оқу үлгілерін пайдаланудың күтілетін тиімділігі туралы ақпарат беру.

  • Код ON6

    Машиналарды оқытудың алгоритмдерінің нәтижелерін түсіндіру, олардың сенімділігін өлшеу және деректерді басқа қызмет салаларынан сарапшылармен бөлісу

  • Код ON7

    Машиналық оқыту моделінің нәтижелерін ұсыну және тестілеу, қолданыстағы алгоритмдерді өзгертетін жаңа оқыту алгоритмдерін жасау және қолдану.

  • Код ON8

    Деректер тақталарын және талдау есептерін жасау үшін тиімді визуализация мен түсіндіру әдістерін пайдалану

  • Код ON9

    Дифференциалдық теңдеулерді операциялық есептерді пайдалана отырып шешуге байланысты кəсіби қызмет мəселелерінде құзырлы болуы. Электр тізбектерінің математикалық үлгілерін жасау; MЖ көмегімен математикалық есептеулерді орындаңыз.

  • Код ON10

    Заманауи көздерді дербес әртараптандыру және сыни талдау, қорытынды жасау, оларды дәлелдеу және ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдау.

Top