7M06106 Деректер ғылымы (1 ж.) в Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

Бұл курс іргелі зерттеулерде және деректерді талдау есептерінде қажет болатын ықтималдық пен статистиканың іргелі теориясын ұсынады.

Data science — бүгінгі күні ең маңызды аймақтардың бірі, ал Python - деректерді талдау үшін ең танымал құралдардың бірі. Бұл курста сіз алдын ала модельдерді құру, деректерді визуализациялау және нейрожелілермен жұмыс істеу үшін өз бағдарламалау дағдыларыңызды қалай қолдануға болатынын біле аласыз. Курс практикаға бағытталған және сізге деректермен жұмыс істеу мен модельдерді құруға бірден кірісуге мүмкіндік береді

Курстың мақсаты-сіздің құнды ақпараттық ресурстарыңызды тиімді пайдалануға көмектесетін визуалды бизнес-аналитиканың құралдары мен әдістеріне назар аудару. Визуализация-трендтерді, қатынастарды зерттеу, гипотезаларды растау, нәтижелерді беру және деректер туралы ақпарат алу құралы. Бұл курс қатысушыларды шикі деректерден, атап айтқанда сандық талдау үшін интерактивті визуалды бейнелер жасау принциптері мен әдістерін үйретуге бағытталған.

Психология ғылымның негізгі категориялары мен пәнінің қазіргі заманғы түсіндірмелерімен; кәсіби қызмет жағдайындағы тұлғааралық қарым-қатынас заңдылықтары мен басқарудың психологиялық механизмдерімен таныстыру; адам өміріндегі практикалық мәселелерді шешуде психологиялық білімнің өзектілігін негіздеу; болашақ маманның жүйелі, шығармашылық ойлауын, зерттеу мәдениеті мен үздіксіз өзін-өзі жетілдіру мен өзін-өзі дамыту қажеттілігін дамыту.

Магистратураның белгілі бір пән немесе теориялық, эксперименттік зерттеулерді жүзеге асырумен байланысты, белгілі бір пән немесе жаңа шешімдерді алудағы еңбегін түпкілікті шешу.

Курс ағылшын тілі бағдарламасын магистранттардың кәсіби / зерттеу қажеттіліктеріне бейімдейді. Курс аясында магистранттар жеке жоба және зерттеу портфолиосымен жұмыс жасайды. Курстың соңында магистранттар өз зерттеулерінің портфолиосын ұйымдастырып, ұсынуы керек.

Модуль 1. Менеджменттің әдіснамалық негіздері: Менеджмент қызмет түрі ретінде; Менеджмент тарихы; Ұйым басқару объектісі ретінде. Модуль 2. Менеджменттегі интеграциялық процестер: коммуникация және менеджмент; Басқару процесіндегі басқару шешімдері. Модуль 3. Басқару функциялары: басқару жүйесіндегі стратегиялық және тактикалық жоспарлау; Ұйымдастыру басқару функциясы ретінде; Басқару функциясы ретінде жетекші; Басқару жүйесіндегі бақылау. Модуль 4. Топтық динамика және көшбасшылық: Адам әрекеттерін басқару және топты басқару; Әсер және күш; Көшбасшылық негіздері және көшбасшылық стилі; Конфликтілер теориясының негіздері »тақырыбында өтті.

Студенттер Денсаулық сақтау, білім беру және қоршаған орта сияқты нақты әлеуметтік игіліктерде жасанды интеллектінің озық әдістерін зерттеп, қолданатын болады. Бұл сабақтың мақсаты студенттерге осы әдістерді аудиториядан тыс қолдануға мүмкіндік беру болып табылады. Класс регрессияны, тірек векторлар машиналарын (SVM), нейрондық желілерді, ұюды нейрондық желілерді (CNNs) және рекурренттік нейрондық желілерді (RNNs) қоса алғанда, Машиналық оқыту және терең оқыту әдістеріне шоғырланатын болады. Курс Машиналық оқыту теориясы бойынша дәрістермен және пікірталастармен алмасады.

Магистратураның белгілі бір пән немесе теориялық, эксперименттік зерттеулерді жүзеге асырумен байланысты, белгілі бір пән немесе жаңа шешімдерді алудағы еңбегін түпкілікті шешу.

Бұл курс студенттерді осы әдістердің негізіндегі статистикаға қарағанда әдістерге көбірек көңіл бөле отырып, қолданбалы машиналық оқытумен таныстырады. Курс машиналық оқытудың сипаттамалық статистикадан қалай ерекшеленетінін талқылаудан басталады және оқу құралы арқылы scikit learn құралдар жиынтығымен таныстырады. Деректердің өлшемділігі мәселесі талқыланады және деректерді кластерлеу, сондай-ақ осы кластерлерді бағалау міндеті шешіледі.

Нейрондық желілер бойынша бірінші сабақ - тауашаға кіріспе, машиналық оқыту саласындағы әзірлеушінің жолы, нейронның математикалық моделі, нейрондық желіні оқыту принциптері және цифрларды тану мысалында бірінші нейрондық желіні оқыту

Машиналық оқыту-бұл тәжірибе арқылы өнімділігін өзгертетін және жақсартатын есептеу артефактілерімен байланысты жасанды интеллект саласы. Бұл сала теориялық және практикалық мәселелермен айналысады. Біз машинаны оқытудың әртүрлі әдістері мен алгоритмдерін қарастырамыз.

Тәжірибе ұйымның ақпараттық-аналитикалық орталығының ұйымдастыру құрылымын және техникалық құралдар кешенін зерттеуді қамтиды. ИАК шешуші негізгі міндеттерді анықтау. Таңдалған тапсырманы (тапсырмалар кешені немесе шағын жүйе) ақпараттық қолдауды зерттеу. Таңдалған тапсырмалардың бағдарламалық жасақтамасын зерттеу (тапсырмалар кешені немесе шағын жүйе). Таңдалған тапсырмалардың бағдарламалық жасақтамасын зерттеу (тапсырмалар кешені немесе кіші жүйе). Таңдалған тапсырманы ұйымдық-құқықтық қамтамасыз етуді зерттеу (міндеттер жиынтығы немесе шағын жүйе). емтихан тапсыру үшін қажетті материалдарды жүйелеу және талдау, ғылыми есеп және тәжірибелік сабақ туралы есеп.

Курс құру және оқыту процесімен танысуға, сондай-ақ Матлаб жүйесіндегі нейрондық желілердің нәтижелерін болжауға арналған.

Магистрлік диссертацияның мақсаты –магистранттың ғылыми/зерттеу біліктілігінің деңгейін, ғылыми ізденісті өз бетінше жүргізе білуін көрсету, нақты ғылыми және практикалық міндеттерді шешу қабілеттілігін , оларды шешудегі анағұрлым жалпы әдістер мен тәсілдерді білу деңгейін тексеру болып табылады.

Негізгі стандарттарды, Машиналық оқыту принциптерін, әдістерді, құралдарды және бағдарламалау тілдерін таңдауды, соның ішінде заманауи АКТ есептерін есептеу әдістері мен құралдарын таңдауды дәлелдеу.

Машиналық оқыту модельдерін және математикалық модельдерді қолдану.

Заманауи ақпараттық технологиялар әдістерін қолдана отырып, математикалық модельдер құру.

Машинаны оқыту алгоритмдерін құру.

Ақпараттық жүйелерді бағдарламалық, аппараттық, ақпараттық, математикалық, функционалдық қамтамасыз етуді әзірлеу және/немесе пайдалану.

Коммуникабельділік, бастамашылдық және еңбек қызметіне, оның ішінде командада жұмыс істеу кезінде психологиялық дайындық көрсету және басқарушылық және техникалық шешімдер қабылдау.

Математикалық модельдеу есептерін шешуде визуализация құру.

Нақты уақыт режимінде Ақпарат ағындарын қоса алғанда, барлық көздерден қажетті ақпаратты алыңыз.

Деректер ғылымында зерттеу әдіснамасын қолдану.

Жасырын тәуелділіктерді анықтау үшін деректерді өңдеу және талдау бойынша қолданбалы есептерді шешу.

Ғылым мен техниканың заманауи жетістіктерін пайдалана отырып, ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелерін, мәліметтерді өз бетінше жинау, зерттеу, талдау және қорыту дағдыларын кешенді талдау және талдамалық жинақтау.