7M06104 Деректер ғылымы в Сулейман Демирел атындағы университет

Бұл курста жоспарлау, ұйымдастыру, кадрлармен қамтамасыз ету, ұйымдастырушылық мақсаттарға жету үшін ресурстарды басқару және басқарудың негізгі басқару функциялары қарастырылады. Менеджменттің жүйелік тұжырымдамасы және ұйымның әр деңгейіндегі менеджердің рөлі ерекше атап өтілген.

«Курс ықпал етеді қалыптастыру a психологиялық басқару мәдениеті жетекшінің, мүмкіндік береді тиімді жүзеге асыру ұйымдастырушылық және басқарушылық қызметі кәсіби сала. Қиындықтар қазіргі экономикалық жағдай және даму тенденциялары қажеттілікті нақтылау дамыту студенттер құзыреттілік, өз үлесін қосады мансаптық өсу, агрессивті жағдайда және тез өзгеретін қоршаған орта «

Бұл курс мәліметтерді жинаудың толық процесін, мәліметтерді дайындауды, белгілі бір форматқа бейімделуге және деректерді визуализациялауға үйретуге арналған; сондықтан машиналық оқыту модельдерін енгізу оңай болмайды.

Бұл курс студенттерге кез-келген дерлік дерлік ғылыми курста, мысалы, машиналық оқыту және деректерді талдау курсында сәтті болу үшін математиканы оқытуға арналған. Біз көпбейнелі есептеу, сызықтық алгебра және статистика туралы ең маңызды ұғымдарды қарастырамыз.

Бұл курс заманауи машиналық оқытудың негізіндегі фундаменталды әдістермен танысады. Ол теориялық негіздерді, сондай-ақ бақыланатын және бақыланбайтын оқытудың маңызды алгоритмдерін қамтиды. Теориялық және алгоритмдік аспектілер бойынша сабақтар практикалық зертханалық сабақтармен толықтырылады.

Осы пәнді оқып-үйрену барысында магистрант халықаралық кәсіби ортаға енуге және кәсіби ағылшын тілін мәдениетаралық және кәсіби қарым-қатынас құралы ретінде қолдануға мүмкіндік беретін шет тіліне кәсіби бағытталған коммуникативті дағды қалыптастырады. Бағдарламада кәсіби бағытта шет тілін оқытудағы қазіргі тенденциялар мен талаптар көрсетілген. Пәнді оқытудың мақсаты мен міндеттері, кәсіби қарым-қатынаста шет тілінде сөйлеу әрекеттерін жүзеге асыру дағдыларының тізімі, осы дағдылар жүзеге асырылатын жағдайлардың сипаттамасы, кәсіби сөйлеудің негізгі тілдік материалдық сипаттамасы келтірілген.

Курс жобаларды басқаруды оқып үйрену дағдыларын дамытуға арналған. Күшті жоспарлау дағдылары, жақсы қарым-қатынас, өнімді немесе қызметті жеткізуді жүзеге асыратын жобаны жүзеге асыра білу, сонымен қатар тәуекелдерді бақылау және ресурстарды басқару табысқа жетуге мүмкіндік береді.

Бұл курс табиғи тілдерді өңдеу саласымен танысады. Ол лингвистика, математика, ықтималдықтар және информатика саласындағы тиісті материалдарды қамтиды. Сыныпта қарастырылған кейбір тақырыптар: Мәтін ұқсастығы, сөйлеу белгілері, саралау, семантика, сұрақтарға жауап беру, сезім талдауы және мәтінді қорытындылау

Бұл курс кескіндер, мәтіндер және деректер сияқты жоғары өлшемді деректерге арналған тұрақты көріністерді құрудың математикалық және міндеттерін ұсынуға арналған. Біз тереңдетіп оқытудың таңдалған тақырыптарын қарастырамыз, соңғы модельдерді талқылаймыз. Ерекше назар конвульсиялық архитектураларға, жүйелі модельдерге, нейрондық желілерді таратудың озық тәжірибелеріне аударылады

Бұл курс компьютерлік көріністермен, оның ішінде кескін қалыптастыру негіздерімен, фотокамера геометриясымен, мүмкіндіктерді анықтау және сәйкестендірумен, стерео, қозғалысты бағалау және қадағалаумен, кескін классификациясымен, көріністі түсінумен және нейрондық желілермен терең біліммен танысуды ұсынады. Ол суреттерде белгілі модельдерді табуды, автоматтандырылған туралауды және тануды қамтитын қосымшалардың негізгі әдістерін әзірлеуге арналған.

Бұл курс мәлімет ғылымымен танысады және бизнестің шешім қабылдаудағы маңыздылығын көрсетеді. Ол деректерді ғылымға қолданудың негізін құрайтын электрондық кестелермен, реляциялық деректер базасымен, статистика және бағдарламалау тапсырмаларымен бірге, Excel, PowerBI, Access 2013, R, SQL Server сияқты мәліметтердің кеңінен қолданылатын құралдарына шолу жасайды.

Бұл курс әртүрлі үлкен деректерді сақтау және талдау алгоритмдеріндегі маңызды әдістерді түсінуге арналған. Курстың практикалық бөлігінің көп бөлігі MapReduce парадигмасын Apache Hadoop жүзеге асырумен байланысты болады. Hadoop MapReduce жүйесінде әртүрлі тапсырмалар мен оқулықтарды қолдану арқылы студенттер бір ядролы алгоритмді енгізу мен таратылған жүйелерде жұмыс істейтін алгоритмдердің арасындағы айырмашылықты көретін болады.

тиісті ғылыми және әлеуметтік пікірлер мен көзқарастарға қатысты практикалық іс-әрекетте білім мен дағдыларды қолдану

Зерттеуге және магистрлік жобаны таңдауға байланысты Data Science саласындағы мамандандырулардың біреуінде терең түсінік алу

Деректерді жинау және басқару; нақты ғылым туралы есептерді шешу үшін модельдерді таңдау, қолдану және бағалау

Алгоритмді жобалаудың іргелі қағидаларына, сондай-ақ мәліметтерді талдауды дұрыс қалыптастыру және қолдану үшін математикалық және статистикалық модельдерге қатысты терең білім алуға;

Машинамен жұмыс жасау әдістері мен алдыңғы қатарлы деректерді іздеудің стратегиялары, мәліметтер базасы жүйесіндегі сараптама және есептеу статистикасындағы сараптама

Әр түрлі көздерден алынған ақпаратты бағалау және синтездеу дағдыларын және осы дағдыларды халықаралық рецензияланған ғылыми әдебиеттер мен деректану мен деректану саласындағы пәндер бойынша алғашқы зерттеулерді түсіну үшін қолдана білу.

өндірістік практикада қатысу және іссапардан кейінгі есеп беру арқылы нақты өндірістік міндеттердің практикалық тәжірибесін көрсету

Деректер қорындағы нәтижелерді іскери стратегияға айналдырыңыз