7M06105 Деректер туралы ғылым в Қазақстан-Британ техникалық университеті

Пәндер

1 Оқу жылы Зерттеу әдістері Шет тілі (кәсіби) Басқару психологиясы Ілгері деңгейдегі стастика Математика жане деректерди Python - мен окыту Оңтайландыру және алгоритмдер Деректерді жинау және талдау (Hadoop) Деректерді визуалдау Табиғи тілдерді өңдеу және үлгіні тану әдістері Жоғары мектеп педагогикасы Ғылым тарихы мен философиясы

2 Оқу жылы Терең оқыту Технологиялық кәсіпкерлік және стартаптар Деректерді талдау (Индустрия жағдайлары) Компьютерлік көру алгоритмдері Жасанды сана Тағылымдамадан өтуі мен магистрлық диссертациясын орындауды қоса алғанда магистранттың ғылыми-зерттеу жұмысы Магистрлік диссертацияны ресімдеу және қорғау

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми зерттеулер, педагогикалық және тәрбие жұмыстарын жүргізуде әдістемелік білімді қолдану, жұмыстың тиімділігі мен сапасын арттыру үшін психологиялық әдістер мен құралдарды білу, сондай-ақ коммуникацияларды құра білу және шет тілін жетік меңгеру.
• Осы салада зерттеулер жүргізу үшін машиналық оқытудың теориялық негіздерін түсіну, сонымен қатар регрессия, жіктеу, кластерлеу және өлшемді азайту проблемаларынан туындауы мүмкін талдаулардағы негізгі айырмашылықтарды анықтау.
• Деректер инфрақұрылымымен, үлкен датасеттерді өңдеу құралдарымен жұмыс істеу үшін бұлтты технологияларды қолдана отырып, ақпараттық жүйелерді жасау, сонымен қатар үлкен деректер инфрақұрылымы мен жоғары өнімді желілерді қолдана отырып, мәліметтерден алынған модельдерді бағалау.
• Гипотеза тестін және статистикалық модельдеуді қолдана отырып, барлау мәліметтерін, кездейсоқ айнымалыларды, жалпы дискретті және үздіксіз үлестірімдерді, іріктеу үлестірімдерін талдау және бағалау.
• Практикалық мәселелерді шешу, оқыту модельдерін оңтайландыру және осы модельдерді қолданудан күтілетін тиімділік туралы ақпарат беру үшін жаңа алгоритмдерді әзірлеу және қолданыстағы алгоритмдерді қолдану.
• Машиналық оқыту алгоритмдерінің жұмыс нәтижелерін түсіндіру, олардың сенімділігін өлшеу және басқа қызмет салаларының сарапшыларымен алынған мәліметтермен алмасу.
• Машиналық оқыту моделінің нәтижелерін бағалау, оқытудың жаңа алгоритмдерін әзірлеу және қолдану.
• Тиімді визуализация және түсіндіру әдістерін қолдана отырып, деректер тақталары мен аналитикалық есептерді жасау.
• Кәсіби қызмет мәселелерінде құзыретті болу, жоғары күрделілік деңгейдегі мәселелерді статистика тілінде тұжырымдау, сонымен қатар компьютерде математикалық есептеулерді орындай білу.
• Ағымдағы деректер көздерін талдау және олардың негізінде қорытынды жасау, сонымен қатар дәйектеу және шешім қабылдау.

Ұқсас БББ