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

Бұл курс жетілдірілген / жоғары өнімді компьютерлік жүйелерді жобалау және өнімділігін бағалау мәселелерімен айналысады. Микропроцессорларға, чип-мультипроцессорларға және жад иерархиясының дизайнына баса назар аударылады. Тарихи ақпарат деректерді сақтау және төмен қуатты диссипация схемаларымен бірге ұсынылған. Жоғары өнімділікті қамтамасыз ету үшін аппараттық және / немесе бағдарламалық жасақтама техникасын қолдана отырып, құбыр жүргізу, ILP (нұсқаулық деңгейіндегі параллелизм), DLP (деректер деңгейіндегі параллелизм) және TLP (ағын деңгейіндегі параллелизм) мәселелеріне ерекше назар аударылады.

Бағдарламалық жасақтаманың объектілік-бағдарлық, процедуралық, функционалды және парадигмалары парадигмалары; дизайн үлгілері; бағдарламалық қамтамасыз етудің өмірлік циклінің тұжырымдамалары. Құрастырылған және түсіндірілген тілдер арасындағы өзара келісімдер.

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.

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.

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.

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.

Бұл курс магистранттарға келесі тақырыптарды үйретеді: 1. Үлкен деректердің ландшафтын сипаттау, соның ішінде үлкен деректердің нақты мәселелерінің мысалдары, соның ішінде үлкен деректердің үш негізгі көзі: адамдар, ұйымдар және сенсорлар. 2. Үлкен деректердің негізгі компоненттерін (көлемі, жылдамдығы, әртүрлілігі, сенімділігі, маңыздылығы мен құндылығы) және олардың әрқайсысы жинауға, бақылауға, сақтауға, талдауға және есеп беруге неге әсер ететінін түсіну. 3. Талдауды құрылымдау үшін 5 сатылы процесті қолдана отырып, үлкен деректерден пайда алу. 4. Қандай проблемалар бар және қайсысы жоқ екенін анықтау және үлкен деректер мәселелерін деректер ғылымына айналдыра алу. 5. Үлкен деректерді ауқымды талдау үшін қолданылатын архитектуралық компоненттер мен бағдарламалау модельдері туралы түсінікке ие болу. 6. Hadoop стекінің негізгі функциялары мен компоненттерін, соның ішінде yarn ресурстар мен тапсырмаларды басқару жүйесін, HDFS файлдық жүйесін және MapReduce бағдарламалау моделін қолдану.

Бұл курс үлкен бағдарламалық жүйелер мен бағдарламаларды әзірлеудің принциптері мен тұжырымдамаларына арналған. Бағдарламалық жасақтама архитектурасы-бұл бағдарламалық жасақтама жүйелерінің дамуына тән күрделілікті басқаруға көмектесетін жүйелік бөлшектердің абстракциясы. Бағдарламалық жасақтама архитектурасы пайдаланушылардың қажеттіліктерін ерте бағалауға, талаптарды талдауға және жобалауға, Жүйенің қасиеттерін болжауға мүмкіндік береді. Сәулеттік стильдер, көріністер, белгілер және сипаттау тілдері инженерлік шешімдер мен дизайн әдістеріне жүйелі негіз береді. Курстың негізгі бағыты бағдарламалық жасақтама архитектурасының тәжірибелеріне, технологияларына және артефактілеріне қатысты жетілдірілген тақырыптарға бағытталған.

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.

Бұл курс магистранттарды мобильді компьютерлермен және мобильді қосымшаларды құрумен таныстырады. Мобильді есептеу үш тұрғыдан қарастырылатын болады: мобильді технологиялар, қосымшалар әзірлеу және пайдаланушылардың өзара әрекеттестігі. Курста әр түрлі мобильді есептеуіш қосымшалар, технологиялар және сымсыз байланыс қарастырылады. Келесіде магистранттар дәрістерде қамтылған тұжырымдамаларды нығайту үшін мобильді қосымшалар мен дамытушы орталарды қолданады. Пайдаланушы интерфейсі және пайдаланушы тәжірибесі талқыланады. Магистранттардан кем дегенде бір мобильді қосымшаны (iOS немесе Android) әзірлеу шеңберін үйреніп, оны өз тапсырмалары мен курстық жобаларын жүзеге асыру үшін пайдалануы керек. Зертхана жұмыс істейтін мобильді платформаға арналған мобильді қосымшаларды әзірлеуге баса назар аударады; әдетте, не iOS, не Android, өйткені олар ең үлкен пайдаланушылар базасына ие.

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.

Реляциялық мәліметтер базасын және үлкен мәліметтер базасын жүйелерін жобалау. Реляциялық сұраныстың тілдері, соның ішінде SQL, реляциялық схеманы құру және реляциялық мәліметтер базасының қосымшаларын енгізу. Деректерді талдау және ақпаратты өңдеу жүйелерімен таныстыру. Тек SQL емес (NoSQL) мәліметтер қоры жүйелерімен, NoSQL мәліметтер базасының түрлерімен, NoSQL мәліметтер базасының дизайнымен, NoSQL мәліметтер базасының қосымшаларымен таныстыру. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу, біріктіру және С-да тестілеу.

Бағдарламалық қамтамасыз ету жүйелері барлық заманауи бизнестің негізі болып табылады. Мұндай жүйелер көбінесе күрделі және ұзақ өмір сүреді, сондықтан олар берік және бейімделуі керек. Бағдарламалық жасақтама мен өндіріс техникасын оқып үйрену арқылы бұл дәреже бағдарламасы сізді осы жүйелерді анықтайтын және дамытатын мансапқа қажетті дағдылармен және басқа да компьютерлік шешімдермен қаруландырады. Сіз тек жаңа технологиялар туралы білім мен практикалық тәжірибе жинап қана қоймай, сонымен қатар тақырыптың негізін қалаушы негізге ие боласыз. Дәл осы дағдылардың жиынтығы біздің түлектерімізге тез дамитын пәнге ілесуге және әлемнің кез келген нүктесінде қол жеткізуге болатын қаржылық жағынан пайдалы мансаптарға қол жеткізуге мүмкіндік береді.

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.

Бұл курс қосымшалар мен әкімшіліктен бастап бағдарламалау мен инфрақұрылымға дейінгі бұлтты есептеулерге шолу. Оның негізгі бағыты бұлтты есептеу үшін параллельді бағдарламалау әдістеріне және бұлтты инфрақұрылымды құрайтын кең ауқымды таратылған жүйелерге бағытталған. Тақырыптар: бұлтты есептеулерге шолу, бұлтты жүйелер, бұлтта параллель өңдеу, таратылған сақтау жүйелері, виртуализация, бұлт қауіпсіздігі және көп ядролы операциялық жүйелер. Магистранттар Google, Amazon, Microsoft, VMware және т. б. әзірлеген бұлтты есептеу шешімдерін зерттейді. Магистранттар сонымен қатар алған білімдерін бір бағдарламалау AWS арқылы жүзеге асырылатын бір жобада қолданады.

Бұл курс мәліметтер базасы жүйелерінің жетілдірілген тұжырымдамаларын қамтиды. Тақырыптарға мәліметтер модельдері жатады (ER, реляциялық және басқалары); сұраныс тілдері (реляциялық алгебра, SQL және басқалары); мәліметтер базасын басқару жүйелерін енгізу әдістемесі (индекс құрылымдары, параллельдік бақылау, қалпына келтіру және сұраныстарды өңдеу); жартылай құрылымдалған және күрделі деректерді басқару; таратылған және noSQL дерекқорлары.

Модуль алгоритмдерді жобалау мен талдауды қолдайтын формальды әдістерді енгізеді, оның негізінде математикалық теорияға да, тиімділіктің практикалық ойларына да назар аударылады. Тақырыптарға асимптоталық күрделілік шегі, талдау әдістері және алгоритмдік стратегиялар кіреді.

Жетекшінің басшылығымен Информатика саласындағы мамандандырылған зерттеу. Тақырыптарға Информатиканың теориялық және қолданбалы аспектілері жатады. Оқу мен зерттеуді жеке немесе топтық маңызды компонентпен біріктіреді.

Заттар Интернеті үлкен көлемдегі деректерді жасайды және оларды басқару мен талдау таратылған деректер көздері үшін бағдарламалау мен статистикаға ерекше көзқарасты қажет етеді. Бұл курс Python бағдарламалау тілін қолдана отырып, IoT құрылғыларына қосылуға және кейбір функцияларды жүзеге асыруға мүмкіндік беретін бағдарламалаудың алғашқы түсініктерін үйретеді. Сонымен қатар, магистранттар мәтіндік журнал файлдарын өңдеу үшін Python-ды қалай қолдану керектігін үйренеді, мысалы, IoT датчиктерімен және басқа да желіге қосылған жүйелермен автоматты түрде жасалатын файлдар. Магистранттарға бұл курсты өту үшін алдын-ала бағдарламалау тәжірибесінің қажеті жоқ және белгілі бір бағдарламалау тілін үйренбейді, бірақ Python демонстрация үшін қолданылады. Бұл курс нақты мысалдар арқылы жұмыс істеуге бағытталған.

Бағдарламалық жасақтаманы кері жобалаудың міндеті-магистранттарға зиянды бағдарламаларды талдау, оларды шығару және зиянды бағдарламалардың қалай жұмыс істейтінін анықтау, сонымен қатар бөлшектеу арқылы талдауға көмектесу үшін түсінік пен тәжірибе беру. Магистранттар кодталған, оралған және оралған бағдарламаларды қоса алғанда, зиянды бағдарламаларды статикалық және динамикалық талдауды қауіпсіз орындау үшін құралдарды (IDAPro, Ollydbg) қолдана алады. Атап айтқанда, курс әр білім бірлігі бойынша кең тәжірибелік зертханалық жұмыстарды / тапсырмаларды қамтиды. Мақсаттары: вирустар, құрттар, трояндар, артқы және руткиттер сияқты зиянды бағдарламалардың тетіктерін түсіну; Орындалатын машина кодын зерттеу үшін кері бағдарламалық жасақтама жасау құралдары мен әдістерін қолданыңыз; Жүйені бұзу үшін зиянды бағдарлама қолдана алатын осалдықтарды түсіну; Зиянды бағдарламаларды анықтау және оларды анықтаудан жалтару әдістерін зерттеңіз; Зиянды бағдарламаны анықтайтын қарсы шараларды зерттеп, мұндай шараларды өшіру үшін зиянды бағдарламаның қандай амалдарын қолдана алатындығын түсініңіз; Бағдарламалық жүйені әзірлеуге, сатып алуға және пайдалануға байланысты этикалық жауапкершілік пен міндеттемелерді түсіну.

Бұл курста технологияны коммерциализациялауға ниеттенген инженерлер мен ғалымдарға бағытталған бизнес негіздеріне шолу жасалады. Тақырыптар бизнес тұжырымдамаларын әзірлеу, тестілеу және бейімдеуді қамтиды; технологиялық кәсіпорынды қаржыландыру; маркетинг және тарату; ұйымдастыру мәселелері; жаһандық бизнес; және технологиялық негіздегі кәсіпорындарға қатысты заңды ойлар. Магистранттар игеруге тиісті дағдылардың шынайы перспективасын дамытады және өздерінің кәсіпкерлік ниеттерін жүзеге асыру үшін табуға тиісті ішкі құмарлықты түсінеді.

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.

Бұл курс деректерді өндіруге арналған кіріспе курс болып табылады. Ол деректерді өндірудің негізгі тұжырымдамаларын, қағидаларын, әдістерін, іске асырудың әдістері мен қолданбаларын ұсынады, мұнда екі негізгі деректерді жинау функцияларына назар аударылады: (1) үлгіні табу және (2) кластерді талдау.

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.

Бұл курс машиналық оқытуға, мәліметтерді анықтауға және статистикалық заңдылықтарды тануға кең кіріспе береді. Тақырыптарға мыналар кіреді: (i) жетекшілік ететін оқыту (параметрлік / параметрлік емес алгоритмдер, тірек векторлық машиналар, ядролар, нейрондық желілер). (ii) бақылаусыз оқыту (кластерлеу, өлшемділікті төмендету, ұсынушы жүйелер, терең оқыту). (iii) машиналық оқытудың озық тәжірибелері (бейімділік / дисперсия теориясы; машиналық оқытудағы инновациялық үдеріс және AI). Курс сонымен қатар көптеген кейстер мен қосымшалардан сабақ алады, осылайша сіз ақылды роботтар құру (қабылдау, басқару), мәтінді түсіну (веб-іздеу, анти-спам), компьютерлік көру, медициналық информатика бойынша оқыту алгоритмдерін қалай қолдануға болатындығын білесіз. , аудио, деректер базасын өндіру және басқа салалар.

Бұл курс блокчейн технологиясын - кәсіпкерлер мен актерлердің ақша мен қаржы әлемін өзгерту үшін қолданатындығын білгісі келетін магистранттарға арналған. Bitcoin Cryptocurrency технологиясының алғашқы қолданылуын қарастырудан бастап, магистранттар ашық бастапқы қосымшаларда да, жеке қосымшаларда да блокчейн технологиясы саясатының коммерциялық, техникалық және мемлекеттік негіздерін, таратылған тізілімдерді және ақылды келісімшарттарды түсінеді. Содан кейін курс қаржы секторындағы қазіргі және әлеуетті блокчейн қосымшаларына ауысады. Бұған төлем жүйелерінің, орталық банктің, венчурлық капиталдың, қайталама нарықтағы сауданың, сауданы қаржыландырудың, Коммерциялық банктік қызметтің, саудадан кейінгі меншіктің және цифрлық жеке куәліктің ықтимал жағдайлары туралы шолулар кіреді.

Осы курсты өту нәтижесінде магистрант: 1. Веб-қосымшалардың инфрақұрылымын түсіну және ұсыну білуі керек. 2. Сервер, қосымша, сеанс айнымалылары, cookie файлдары және сервер әрекеттері сияқты клиент / сервер өзара әрекеттесу әдістерін қолдану білуі керек. 3. Веб-Дерекқордың қажеттіліктері мен қосылу мүмкіндіктерін анықтау білуі керек. 4. Шаблондармен, кітапханалармен және фрагменттермен кодты қайта пайдалануды қолдану білуі керек. 5. Веб-қосымшаның дизайнындағы бірнеше баламаларды бағалау білуі керек. 6. Функционалды веб-қосымшаны жасау білуі керек.

Бұл курс мәліметтермен жұмыс істеу және оларды талдау үшін статистикалық құралдарды қолдану дағдыларын дамытуға қызығушылық танытатын магистранттарға арналған. Деректермен немесе статистикамен алдын-ала тәжірибе қажет емес.

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

Магистрлік диссертацияны ресімдеу және қорғау

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.