7M06107 Компьютер ғылымы және деректерді талдау в Қазақстан-Британ техникалық университеті

Пәндер

1 Оқу жылы Компьютерлік жүйенің архитектурасы Бағдарламалық жасақтаманың жетілдірілген парадигмалары Зерттеу әдістері Шет тілі (кәсіби) Басқару психологиясы Ғылым тарихы мен философиясы Үлкен деректер мен аналитикаға кіріспе Бағдарламалық жасақтама архитектурасы Жоғары мектеп педагогикасы Мобильді қосымшаларды әзірлеу Табиғи тілдерді өңдеу және үлгіні тану әдістері Мәліметтер базасын басқару жүйелері Бағдарламалық инженерия Жасанды сана Бұлтты есептеу Дерекқор жүйелері Алгоритмдерді жобалау және талдау

2 Оқу жылы Компьютерлік ғылмдардағы жетілдірілген тақырыптар IoT және Big Data Кері инженерия және модельдеу Технологиялық кәсіпкерлік және стартаптар Компьютерлік көру алгоритмдері Деректерді өндіру Терең оқыту Машиналық оқыту Blockchain және FinTech Веб-қосымшаларды әзірлеу Қолданбалы деректерді талдау 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.
• Әр түрлі ірі ұйымдардың, мемлекеттік органдардың және т.б. деректерді тиімді сақтау және басқару үшін мәліметтер базасын құру.
• Негізгі стандарттарды, принциптерді және дизайн үлгілерін, әдістерді, құралдарды және бағдарламалау тілдерін таңдауды дәйектеу, сонымен қатар үлкен көлемдегі құрылымдалған және жартылай құрылымдалған деректерді өңдеуге арналған бағдарламалар мен қосымшаларды жасау.
• Есептеулердің күрделілігін және дамыған алгоритмдер мен бағдарламаларды параллельдеу мүмкіндігін талдау.
• Машиналық оқытудың теориялық негіздерін анықтау және сөйлеуді танудың, қимылдарды танудың, қолжазбаны танудың, үлгіні танудың, техникалық диагностиканың, медициналық диагностиканың, уақыт қатарларын болжаудың әдістері мен алгоритмдерін жүзеге асыра білу.
• Мәліметтерді өңдеу технологиясын анықтай білу, мәтіндік ақпаратты, растрлық және векторлық графиканы, анимацияларды, бейнесуреттерді және дыбыстарды өңдей білу, деректерді өңдеу технологияларын салыстырмалы талдау және таңдау жасай білу, ақпаратты өңдеу бойынша міндеттерді қоя білу, қолданбалы есептерді шешу үшін деректерді өңдеу технологияларын пайдалана білу.
• Үлкен деректер мен үлкен жүйелердің технологияларын анықтай білу, аппараттық-бағдарламалық кешенді қолдана білу, Data Mining класының әдістерін білу, краудсорсинг, деректерді араластыру және интеграциялау, жасанды нейрондық желілер, желілік талдау, оңтайландыру, генетикалық алгоритм және үлгіні тану технологияларын меңгеру, деректердегі геометриялық және географиялық ақпаратты талдай білу, сондай-ақ статистикалық талдау жүргізу.
• Ақпараттық жүйелер компоненттерінің модельдерін, соның ішінде мәліметтер базасының модельдерін әзірлеу; бағдарламалық жүйелер мен мәліметтер базасының компоненттерін әзірлеу, заманауи құралдар мен бағдарламалау технологияларын қолдану; қабылданған жобалық шешімдерді негіздеу, тұжырымдауды орындау және олардың дұрыстығы мен тиімділігін тексеру үшін эксперименттер жүргізу.
• Зияткерлік жүйелерді әзірлеудің аспаптық құралдарын білу және пайдалана білу; параллельді бағдарламалау технологияларын меңгеру.
• Ғылым мен техниканың заманауи жетістіктерін пайдалана отырып, ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелері бойынша кешенді талдау және талдамалы жинақтау жүргізу, деректерді өз бетінше жинау, зерделеу, талдау және қорыту дағдыларына ие болу.

Ұқсас БББ