Жаңа білім беру бағдарламасы

7M06105 Деректер туралы ғылым в Қазақстан-Британ техникалық университеті

  • Білім беру бағдарламасының мақсаты АКТ бағыты бойынша ғылыми-педагогикалық кадрлар мен ІТ компаниялары мен ірі өнеркәсіптік кәсіпорындарда сұранысқа ие менеджерлерді, талдаушыларды даярлау, бұл жерде үлкен көлемді деректерді үнемі талдау қажет, деректерді оңтайлы жинау процестерін құруға қабілетті; деректерді жедел өңдеу, деректерді талдау, бизнес-процестерді оңтайландыру, тұтынушылардың мінез-құлқын болжау, статистикалық көрсеткіштерді талдау, тәуекелдерді талдау, іскери шешімдерді әзірлеу және т.б. компанияның тиімділігін арттыру.
  • Академиялық дәреже Магистратура
  • Оқыту тілі Ағылшын тілі
  • Оқу мерзімі 2 года
  • Кредиттер көлемі 120
  • Білім беру бағдарламаларының тобы M094 Ақпараттық технологиялар
  • Зерттеу әдістері
    Несиелер: 5

    Зерттеу әдістері курсы магистранттарды техникалық ғылымдар саласындағы зерттеулермен таныстыруға және магистранттардың зерттеу және аналитикалық дағдыларын дамытуға арналған. Білім алушылар зерттеу теориясы мен логикасымен, зерттеу процесінің негізінде жатқан этикамен, сондай-ақ техникалық ғылымдарда жиі қолданылатын бірқатар зерттеу әдістерімен танысады. Зерттеу дизайнына, деректерді жинауға, деректерді қарапайым талдауға және есептерді жазуға назар аударылады. Курс нақты әдістемелік тәсілдерді талқылауды қамтиды.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Шет тілі (кәсіби)
    Несиелер: 2

    Курс грамматика мен сөйлеу дағдыларына бағытталған ағылшын тілін үйренудің қарқынды бағдарламасын қамтиды. Курста Ақпараттық технологиялар саласындағы соңғы жетістіктерді көрсететін тақырыптар енгізілген, ал терминологиялық сөздік оларды магистранттардың қажеттіліктеріне тікелей сәйкес етеді.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Басқару психологиясы
    Несиелер: 2

    Бұл курс магистранттарды шетелдік және отандық басқару ғылымының даму тарихымен, оның психологиялық білім жүйесіндегі орнымен таныстырады. Курс ғылыми басқарудың қазіргі тенденциялары - жаңа ғылыми басқарушылық парадигма туралы түсінік қалыптастыруға мүмкіндік береді, сонымен қатар осы пәннің негізгі бөлімдерінде бағдарлануға үйретеді: басқарушылық қызметтің психологиялық мазмұны, көшбасшының жеке басқарушылық тұжырымдамасы, басқарушылық өзара әрекеттестіктің теориялық негіздері, Негізгі басқару функцияларын жүзеге асырудың психологиялық ерекшеліктері, басқарушылық қызмет субъектісінің психологиясы. Пән ұйымдастырушылық проблемалардың өзара байланысын психологиялық талдау дағдыларын және басшының өзінің басқару функцияларын іске асыру сапасын алуға ықпал етеді.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Ілгері деңгейдегі стастика
    Несиелер: 5

    Курс аралық статистикалық деңгейде оқытылады. Көп мәнді статистиканың теориясына және оның көп өзгермелі талдаудағы қосымшаларына назар аударылады. Курс ықтималдықтар мен теорияның негізгі концепцияларымен танысады. Компьютерлік сауаттылық өте маңызды, өйткені біз SAS статистикалық бағдарламалық жасақтаманы қолдану арқылы компьютерді кеңінен қолданамыз.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Математика жане деректерди Python - мен окыту
    Несиелер: 5

    Мәліметтерді талдау және машиналық оқыту көбінесе математикалық анализ, сызықтық алгебра, оңтайландыру әдістері және ықтималдықтар теориясының нәтижелеріне сүйенеді. Осы ғылымдардағы іргелі білімсіз деректерді талдау әдістерінің қалай жұмыс істейтінін түсіну мүмкін емес. Бұл курстың мақсаты - осындай іргетас қалыптастыру. Біз күрделі формулаларсыз және дәлелдерсіз жасаймыз және математикалық ұғымдар мен объектілердің мағынасын түсіндіру мен түсінуге назар аударамыз. Деректерді талдау әдістерін сәтті қолдану үшін сіз бағдарламалай білуіңіз керек. Қазіргі кездегі іс жүзіндегі стандарт - Python. Бұл курста біз сізді оның синтаксисімен танысуға, сондай-ақ деректерді талдау үшін пайдалы негізгі кітапханалармен жұмыс жасауды үйренуге шақырамыз, мысалы NumPy, SciPy, Matplotlib және Pandas.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Оңтайландыру және алгоритмдер
    Несиелер: 5

    Бұл курс желілік, желілік, дискретті, сызықты емес, динамикалық оңтайландыру және оңтайлы бақылау үшін негізгі алгоритмдерді ұсынады. Әдіснамада және негізгі математикалық құрылымдарда көңіл бөлінеді. Симплекс әдісі, желілік ағын әдісі, дискреттік оңтайландыру үшін салалық және қатпарлы жазықтық әдісі, сызықты емес оңтайландырудың оңтайлылық шарттары, дөңес оңтайландыру үшін интерстрациялық нүкте әдісі, Ньютон әдісі, эвристикалық әдістер, динамикалық бағдарламалау және оңтайлы бақылау әдістері.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Деректерді жинау және талдау (Hadoop)
    Несиелер: 5

    Бұл курс Hadoop, HBase, Hive, Sqoop және PIG көмегімен үлкен деректер инфрақұрылымын жан-жақты зерттеуге, сонымен қатар жіктеу, кластерлеу, мәтінді талдау, уақыт қатарларын талдау және графикалық талдау негізінде деректерді жинау мен талдауды зерттеуге арналған. Осы курстың соңында магистранттар бағалау әдістерін жоспарлап, басқару архитектурасын құрып, үлкен деректерді талдай алады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Деректерді визуалдау
    Несиелер: 5

    Бұл курс магистранттарға SAS/PYTHON/R бумасы арқылы визуализацияны жақсырақ түсінуге үйретеді, сонымен қатар визуализация тұжырымдамасы мен әдістерін түсінуге үйретеді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Табиғи тілдерді өңдеу және үлгіні тану әдістері
    Несиелер: 5

    Курс табиғи тілді өңдеу негіздерін (NLP) меңгеруге бағытталған. Курс тілдік модельдеу, мәтінді жіктеу, тоналдылықты талдау, реферат және машиналық аударма сияқты көптеген NLP нақты өмірде қолданылатын әдістер мен тәсілдерді қамтиды. Курс магистранттары кейбір NLP кітапханалары мен бағдарламалық пакеттерін қолданып қана қоймайды, сонымен қатар олардың дамуының принциптері мен қазіргі компьютерлік лингвистиканың математикалық модельдері туралы біледі. Сонымен қатар курс Python-да бағдарламалау бойынша практикалық тапсырмаларды орындауды және ағылшын, орыс және қазақ тілдерінде жазылған мәтіндермен эксперименттер жүргізуді қамтиды.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Жоғары мектеп педагогикасы
    Несиелер: 5

    Курс магистранттарға педагогикалық теория мен педагогикалық шеберліктің теориялық негіздері, жоғары мектепте оқыту үшін оқу-тәрбие процесін басқару туралы білім береді, педагогиканың негізгі санаттары туралы, адам туралы ғылым жүйесіндегі және педагогтің практикалық қызметіндегі жоғары мектеп педагогикасының орны, рөлі мен маңызы туралы түсінік береді, сондай-ақ қазіргі педагогиканың базалық қағидаттары мен жоғары мектептің педагогикалық міндеттерін шешуге әдістемелік тәсілдер туралы түсінік қалыптастырады.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Ғылым тарихы мен философиясы
    Несиелер: 5

    Магистранттарды даярлаудың жалпы жүйесінде Ғылым тарихы мен философиясы курсы маңызды идеологиялық, ғылыми-әдістемелік орынды алады, оның негізгі өзегі тарих, философия және ғылым әдіснамасы болып табылады. Ғылым тарихы магистранттарды ғылыми-зерттеу жұмысының деңгейін одан әрі жоғарылатуға дайындауда білім мазмұнының қажетті құрамдас бөлігі болып табылады. Ғылым тарихы және жеке ғылымдар ғылымның даму динамикасын, оның қоғам дамуына әсерін түсінуге мүмкіндік береді. Тарихи білім болашақ маманға ғылымның тұтас бейнесін құруға, ғылымның өзін зерттеудің әртүрлі аспектілері мен жағдайларына саналы түрде жақындауға мүмкіндік береді.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Терең оқыту
    Несиелер: 5

    Бұл курс магистранттарды терең нейрондық желілердің негіздерімен және олардың АИ-дің әртүрлі міндеттеріне қосымшаларымен таныстырады. Курстың соңында магистранттар пәнді жақсы біледі және әртүрлі мәселелерді шешу үшін терең оқытуды қолдана алады деп күтілуде. Сондай-ақ, олар осы тақырыптағы қазіргі әдебиеттердің көп бөлігін түсініп, әрі қарай зерттеу арқылы білімдерін кеңейте алады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Технологиялық кәсіпкерлік және стартаптар
    Несиелер: 5

    Бұл курс технологияны коммерцияландыруға ұмтылатын инженерлер мен ғалымдарға арналған бизнес негіздеріне шолу жасайды. Тақырыптар бизнес тұжырымдамаларын әзірлеуді, тестілеуді және бейімдеуді; технологиялық кәсіпорынды қаржыландыруды; маркетинг пен таратуды; ұйымдастыру мәселелерін; жаһандық бизнесті; технологиялық кәсіпорындарға әсер ететін заңды ойларды қамтиды. Магистранттар өз идеяларын, технологиялық әзірлемелерін және бизнес жоспарларын іске асыру үшін кәсіпкерлік дағдыларын дамытады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Деректерді талдау (Индустрия жағдайлары)
    Несиелер: 5

    Бұл курс магистранттарды деректерді жинауға, сипаттауға және талдауға дайындайды және операциялар, тәуекелдерді басқару, қаржы, маркетинг және т.б. бойынша шешімдер қабылдау үшін озық статистикалық құралдарды қолданады. Талдау көптеген серіктестерді қамтитын күрделі жүйелердегі экономикалық және қаржылық шешімдерге бағытталған. Тақырыптарға ықтималдық, статистика, гипотезаны тестілеу, регрессия, кластерлеу, шешім ағаштары және болжау кіреді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Компьютерлік көру алгоритмдері
    Несиелер: 5

    Бұл курстың мақсаты-магистранттарға робототехника, Денсаулық сақтау және графика сияқты компьютерлік көру және оны қолдану салаларында зерттеулер жүргізу үшін қажетті білім мен дағдыларды беру. Магистранттар проблемаларды зерттеудің қазіргі тәсілдерінің күшті және әлсіз жақтарын түсініп, қызықты ашық сұрақтар мен болашақ зерттеулердің бағыттарын анықтауы керек. Магистранттар сонымен қатар сыни оқу және қарым-қатынас дағдыларын жетілдіреді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Жасанды сана
    Несиелер: 5

    Бұл курс жасанды интеллект әдістері туралы негізгі түсінік береді және AI мәселелерін шешу үшін кейбір әдістерді қолдануға үйретеді. Магистранттар жасанды интеллект аясында машиналық оқыту тұжырымдамалары туралы Кіріспе ақпарат алады және сабақтарда практикалық жаттығулар мен құралдарды қолдана отырып, Машиналық оқыту шешімін құруға қажетті терминологияны, синтаксис пен операцияларды үйренеді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 2
    Семестр 3
  • Тағылымдамадан өтуі мен магистрлық диссертациясын орындауды қоса алғанда магистранттың ғылыми-зерттеу жұмысы
    Несиелер: 24

    Тағылымдамадан өтуі мен магистрлық диссертациясын орындауды қоса алғанда магистранттың ғылыми-зерттеу жұмысы

    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • Магистрлік диссертацияны ресімдеу және қорғау
    Несиелер: 12

    Магистрлік диссертацияны ресімдеу және қорғау

    Оқу жылы - 2
    Семестр 4
  • Код ON1

    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.

  • Код ON2

    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.

  • Код ON3

    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.

  • Код ON4

    Гипотеза тестін және статистикалық модельдеуді қолдана отырып, барлау мәліметтерін, кездейсоқ айнымалыларды, жалпы дискретті және үздіксіз үлестірімдерді, іріктеу үлестірімдерін талдау және бағалау.

  • Код ON5

    Практикалық мәселелерді шешу, оқыту модельдерін оңтайландыру және осы модельдерді қолданудан күтілетін тиімділік туралы ақпарат беру үшін жаңа алгоритмдерді әзірлеу және қолданыстағы алгоритмдерді қолдану.

  • Код ON6

    Машиналық оқыту алгоритмдерінің жұмыс нәтижелерін түсіндіру, олардың сенімділігін өлшеу және басқа қызмет салаларының сарапшыларымен алынған мәліметтермен алмасу.

  • Код ON7

    Машиналық оқыту моделінің нәтижелерін бағалау, оқытудың жаңа алгоритмдерін әзірлеу және қолдану.

  • Код ON8

    Тиімді визуализация және түсіндіру әдістерін қолдана отырып, деректер тақталары мен аналитикалық есептерді жасау.

  • Код ON9

    Кәсіби қызмет мәселелерінде құзыретті болу, жоғары күрделілік деңгейдегі мәселелерді статистика тілінде тұжырымдау, сонымен қатар компьютерде математикалық есептеулерді орындай білу.

  • Код ON10

    Ағымдағы деректер көздерін талдау және олардың негізінде қорытынды жасау, сонымен қатар дәйектеу және шешім қабылдау.

Top