Жаңа білім беру бағдарламасы

8D06105 Деректер ғылымы в Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

  • Білім беру бағдарламасының мақсаты Деректер ғылымы бойынша докторанттарды даярлаудың негізгі мақсаты - докторанттарды үлкен мәліметтер жиынтығынан пайдалы ақпараттар алу; үлкен көлемдегі ақпараттан шаблондарды сәйкестендіру; модельдеу және жаңа бағдарламалық жасақтама жасау арқылы гипотезаларды тестілеуге оқыту. «Деректер ғылымы» ОП негізгі міндеттер мен дағдыларды қалыптастырады: Әр түрлі көздерден қажетті ақпаратты алу мүмкіндігін; Нақты уақыт режимінде ақпараттық ағындарды пайдалануды; Деректер массивтерінде жасырын үлгіні құруды; Іскери шешімдер қабылдау үшін оларды статистикалық талдауды.
  • Академиялық дәреже Докторантура
  • Оқыту тілі Ағылшын тілі
  • Оқу мерзімі 3 года
  • Кредиттер көлемі 180
  • Білім беру бағдарламаларының тобы D094 Ақпараттық технологиялар
  • Ғылыми зерттеу әдістері
    Несиелер: 4

    "Ғылыми зерттеу әдістері" курсының негізгі мақсаты студенттерді ғылыми зерттеу жүргізудің негізгі ережелерімен және ақпараттық-коммуникациялық технологиялар саласындағы зерттеу әдістерімен таныстыру болып табылады.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Сызықтық теңдеулер жүйесінің шарттылығы
    Несиелер: 4

    Симметриялы матрицасы бар спектрлік мәселелерді және кез келген теңдеулер жүйесінің шешімін компьютерде зерттеу "Сызықтық теңдеулер жүйесінің шарттылығы" пәнінің оқыту мақсаты болып табылады. Оқу пәнін оқытудың міндеттері: - симметриялы матрицасы бар спектрлік мәселелерді игеру және кездей соқ теңдеулер жүйесінің шешімін практикада және ғылымда қолдану ; - симметриялы матрицасы бар спектрлік мәселелерді және теңдеулердің жүйелерін шешу үшін бағдарламаны құру және коммерциялық бағдарламаларды қолдану дағдыларын меңгеру және сандық есептеулердің нәтижелерін түсіндіру.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Қолданбалы статистикалық талдау
    Несиелер: 4

    Аспиранттарға статистикалық зерттеудің заманауи тәсілдерінің алуан түрлілігі туралы білім беру, қазіргі заманғы статистикалық әдістерді зерттеу, талдау құралдарын іріктеу кезінде сыни көзқарасты дарыту және алынған үлгілердің статистикалық барабарлығын мұқият тестілеу қажеттілігін ұғыну, сондай-ақ нәтижелерді мазмұнды түсіндіру дағдыларын дамыту.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Тізімдік комбинаторика
    Несиелер: 4

    Тізімдік комбинаторика ақырлы S жиынның элементтер санын есептеумен айналысады. Бұл түрдегі анықтама пән туралы аз айтады, өйткені кез келген математикалық саланы осындай терминдерде тұжырымдауға болады. Шын мәнінде, тізімдік тапсырмада S жиын элементтері әдетте өте қарапайым комбинаторлы анықталған және өте аз қосымша құрылым болады. S жиыны көптеген элементтерден тұрады және негізгі мәселе кейбір ерекше элементтің мысалы, іздеу емес, олардың санын анықтау (немесе оны бағалау) болады. Әрине, бұл негізгі есептің көптеген нұсқалары бар, сондай-ақ тізімдік комбинаторияға қатысты.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Ойын үлгілеу және қосымшалар
    Несиелер: 4

    "Ойын үлгілеу және қосымшалар" пәнін игерудің мақсаты шешім қабылдаудың математикалық теориясы саласында кәсіби білімді игеру, жанжал және кооперация жағдайларын математикалық модельдеу саласында дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Пәннің міндеттері: жанжал және кооперация жағдайында шешім қабылдау модельдерін құру, көрсетілген жағдайларда оптималдылық принциптерін меңгеру, әділдік және рационалдылық концепцияларын математикалық формализациялау кезінде аксиоматикалық тәсілді меңгеру.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Академиялық хат
    Несиелер: 5

    "Академиялық хат" пәнін оқытудың мақсаты: ғылыми-педагогикалық кадрлардың жеке зерттеу жобаларын іске асыруға дайындығы мен қабілетін қалыптастыруға және олардың нәтижелерін халықаралық академиялық қауымдастық нормаларына сәйкес жазбаша нысанда ұсынуға бағытталған тиісті құзыреттіліктерді жүзеге асырады.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Сызықты емес оңтайландыру мәселелері
    Несиелер: 4

    "Сызықты емес оптимизациялық мәселелер" пәнін оқытудың мақсаты PhD студенттерді ғылымда қолданылатын деректердің кері және дұрыс емес есептерін шешу әдістеріне үйрету болып табылады. Оқу пәнін оқытудың міндеттері: - ғылым мен практикада қолданылатын кері және дұрыс емес міндеттерді шешудің оңтайландырылған әдістерін меңгеру; - кері және дұрыс емес есептерді шешу үшін бағдарламаны құру және коммерциялық бағдарламаларды пайдалану дағдыларын игеру және сандық есептеулердің нәтижелерін түсіндіру.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Терең оқытудың озық мәселелері
    Несиелер: 4

    Терең оқыту веб-іздеу және жарнама сияқты дәстүрлі интернет-компанияларды түрлендірді. Бірақ терең оқыту жаңа өнімдер мен кәсіпорындар құруға мүмкіндік береді, сондай-ақ адамдарға жасауға көмектесу тәсілдері. Сондықтан бүгінгі күні терең оқыту технологиялар әлемінде ең қажетті дағдылардың бірі болып табылады. Сонымен, сіз "Терең оқытудың озық мәселелері" мамандануы деп аталатын курстардың осы ретімен оқып жатырсыз. Сонымен, осы бірінші курста дәстүрді сақтай отырып, сіз нейрондық желілердің негіздері туралы біле аласыз, нейрондық желілер мен терең оқыту туралы біле аласыз. Содан кейін екінші курста терең оқытудың практикалық аспектілері туралы біле аласыз. Енді сіз өз желісін құрғанда, сіз оны тиімді жұмыс істеу үшін қалай үйренесіз. Одан кейін курс терең оқыту үшін реттеу және градиентті түсу алгоритмі, сондай-ақ оларды әртүрлі кері есептер типтері және оларды өнеркәсіпте және экономикада қолдану үшін ұю нейрондық желілерді қолдану арқылы бірдей қолданатын нейрондық желі функцияларының құрылымы сияқты кейбір алгоритмдер мен әдістерді пайдаланумен біртіндеп күрделене түседі.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Қолданбалы математикада терең оқыту
    Несиелер: 4

    Көп қабатты жасанды нейрондық желілер көптеген қолдану аймағында кең тараған құрал болып табылады. Терең оқытудың осы революциясының негізінде қолданбалы және есептеуіш математикадан, әсіресе есептеу, жақындау теориясынан, оңтайландырудан және сызықтық алгебрадан таныс тұжырымдамалар жатыр. Бұл пән қолданбалы математика тұрғысынан терең оқыту негізінде жатқан негізгі идеяларға кіріспе болып табылады. Бұл курс төрт іргелі сұрақтарға арналды: терең нейрондық желі дегеніміз не? Желі қалай оқытылады? Стохастикалық градиент әдісі дегеніміз не? Жеке дифференциалдық теңдеулермен есептерді шешу үшін терең нейрондық желінің алгоритмін қалай пайдалану керек? Курс осы идеяларды желіні баптайтын және үйрететін қысқа MATLAB кодымен суреттейді. Курс сондай-ақ суреттерді жіктеудің үлкен ауқымды есебін шешу үшін заманауи бағдарламалық жасақтаманы пайдалануды көрсетеді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Педагогикалық тәжірибе
    Несиелер: 10

    ЖОО-да оқытушылық қызметтегі тәжірибелік дағдылар мен құзыреттіліктер; Ғылыми және ғылыми-педагогикалық қызметке жауапкершілік және шығармашылық қарым-қатынас

    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Зерттеу тәжірибесі
    Несиелер: 5

    Докторлық диссертацияның тақырыбы бойынша өтетін зерттеу тәжірибесі

    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Зерттеу тәжірибесі
    Несиелер: 5

    Докторлық диссертацияның тақырыбы бойынша өтетін зерттеу тәжірибесі

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • Код ON1

    Деректер ғылымында зерттеу әдістемесін қолдану.

  • Код ON2

    Қолданбалы есептердегі жасырын тәуелділікті анықтау үшін мәліметтерді өңдеу және талдау.

  • Код ON3

    Заманауи ғылыми-техникалық жетістіктерді, дербес деректерді жинау, зерттеу, талдау және жалпылау дағдыларын қолдана отырып, кешенді талдау және ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелерін қорытындылау.

  • Код ON4

    Статистикалық талдау жүргізу: сенімділік аралығын құру, гипотезаны тексеру, дисперсиялық және регрессиялық талдау жүргізу.

  • Код ON6

    Python бағдарламалау тілінің көмегімен мәліметтерді талдай біледі.

  • Код ON7

    Зерттеу барысында алынған нәтижелерді негіздеу

  • Код ON8

    Жұмысқа деген ынта-жігерін, бастамашылығын және психологиялық дайындығын көрсету, оның ішінде топта жұмыс істеу және басқару және техникалық шешімдер қабылдай алуы

  • Код ON9

    Практикалық есептің математикалық моделін мен компьютерлік моделін (бағдарламалық өнім) құрастыра алады

Top