6B06106 Жасанды интеллектcі бар жоғары жүктелген ақпараттық жүйелер в Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті

Пәннің мақсаты – тірі ағза мен қоршаған орта арасындағы өзара әрекеттесуінің заңдылықтарын, биосфераның жұмыс істеуін және адам өмірінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету туралы білімді қалыптастыру. Пән адам өмірінің қауіпсіздігін, техногендік авариялар, табиғи апаттар, қоршаған ортаны қорғау, экологиялық менеджмент салдары жөніндегі іс-шараларды, зиянды қауыптерден, деструктивті факторлардан қорғау әдістерін және негіздерін зерделеуге бағытталған.

Пәннің мақсаты: Нақты сандар теориясын, сандық жиынның дәл жоғарғы және төменгі шектерін, сандық тізбектің шегін, жинақталатын тізбектердің негізгі қасиеттерін, шексіз үлкен тізбектердің шексіз кішілетімен байланыстарын, монотонды тізбектің шегін, функция шегінің болуыр үшін Коши критерийін, шексіз үлкен және шексіз кіші функциялар қасиеттерін, тамаша шекті меңгеру. Бірқалыпты үзіліссіздік ұғымы. Орта мән туралы теореманы, айнымалы жоғарғы шекті интегралды, интегралдық түрдегі Тейлор формуласының қалдық мүшесін меңгеру. Пәнді оқу нәтижесінде студенттер келесіге қабілетті болады: 1. Жоғары математиканың негізгі түсініктерін қалыптастыру 2. проблемаларды шешу үшін негізгі теорияларды және аксиомаларды түсіндіру; 3. Мәселелерді шешу үшін теориялық және тәжірибелік зерттеулер әдістерін қолдану; 4. интегралдық теңдеулерді шешу; 5. Математикалық есептерді шешу үшін математикалық құралдарды ұсыну

Сыбайлас жемқорлыққа қарсы іс-қимыл саласындағы мемлекеттік органдардың, саяси және қоғамдық ұйымдардың қызметін талдау қабілеттерін қалыптастыру. Курс қазіргі қоғамдағы сыбайлас жемқорлық пен сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдениеттің мәселелері туралы объективті білімді қалыптастырады. Пән сыбайлас жемқорлыққа қарсы заңнаманың негізгі ережелерін, сыбайлас жемқорлыққа қарсы ұлттық іс-қимыл жоспарының мазмұнын, сыбайлас жемқорлықты еңсеру дағдыларын зерделеуге бағытталған.

Пәннің мақсаты - болашақ мамандардың кәсіби білімін, түсінігін, қабілетін елдің ынтымағы мен бірлігін нығайту, қоғамның интеллектуалдық әлеуетін арттыру мақсатында қолдану құзіреттілігін қалыптастыру. Қарастырылатын мәселелер: Абай ілімі туралы түсінік. Абай ілімінің қайнар көздері. Абай ілімінің құрамдас бөлімдері. Абай ілімінің категориялары. Абай ілімінің өлшеу құралдары. Абай ілімінің мәні мен маңызы

Мақсаты-кәсіпкерлік теориясы мен практикасын зерделеу негізінде кәсіпкерлік қызметті жүзеге асырудың практикалық дағдыларын қалыптастыру. Оқу нәтижелері: - нарықтың жеке мүдделері мен қабілеттеріне сәйкес келетін мүмкіндіктерін пайдалану; - бизнесті бастау туралы алғашқы шешім қабылдаңыз; - қолданыстағы құқықтық нормалар шеңберінде тиімді жұмыс істеу; -старт-ап әлеуетті нарықтық мүмкіндіктерін анықтау және бағалау.

Мақсаты-әлемдік және ұлттық мәдениеттің дамуы контексінде Әбу Насыр Әл-Фарабидің ғылыми-философиялық мұрасы туралы студенттердің түсініктерін қалыптастыру. Оқу нәтижелері: - Әл-Фараби мұрасының негізгі философиялық мазмұнын түсіндіру; - Шығыс философиясының Еуропалық Қайта өрлеу дәуіріне әсер ету сипатын көрсету; - ұлттық мәдениет феномендерін философиялық талдау дағдыларын көрсету; - кәсіби қызметте ұлттық және әлемдік философия тарихының дәстүрлі және қазіргі заманғы мәселелерін білуді қолдану.

Пәннің мақсаты: студенттерді басқа пәндерді оқыту барысында практикалық міндеттерді шешуге, өмірлік және ғылыми міндеттерді шешуге дайындау. Пәнді оқу нәтижесінде студенттер келесіге қабілетті болады: 1. алгоритмдерді әзірлеу және бағдарламалау тілінде деректерді өңдеу әдістерін қалыптастыру (C#); 2. алгоритмдерді құру әдістерін сипаттау және оларды толық пайдалану; 3. массивтерді сұрыптау, өңдеу әдістерін жіктеу; 4. бағдарламалау тілінде кодты жазу; 5. бағдарламалау ортасында қосымшаны жасау; Пәннің тағайындалуы. "Алгоритмдер, деректер құрылымы және бағдарламалау" пәні болашақ мамандардың мәліметтер құрылымы туралы, олардың түсінігі туралы, оларды сақтау және алу тәсілдері туралы, бағдарламалау тілдерінің жіктелуі туралы, БҚ жобалаудың негізгі принциптері туралы, ақпаратты қорғау тәсілдері туралы түсініктерді қалыптастыруға бағытталған. Оқыту нәтижесінде келесі аспектілер қарастырылады: екілік, сегіздік, он алтылық есептеу жүйесі, деректерді жазу және алу тәсілдері, бағдарлама әдістері арасында тапсырмаларды құру және бөлу, есептеу процедуралары алгоритмдерін ұсыну блок-схемалары мен диаграммаларын қалыптастыру тәсілдері, деректер типтерінің көмегімен объектілерді құрылымдау, деректер массивтерін, деректер коллекцияларын, сыныптарын, қасиеттерін, конструкторларын, ОБП принциптерін құру және пайдалану, коллекциялардағы, шартты ауысулардағы, негізгі басқару операторларындағы деректерді аудару тәсілдері., және олардың туындау себептері.

Пәннің мақсаты: қазіргі заманғы операциялық жүйелердің теориялық білімдерін, олардың мақсаттарын, функцияларын, құрылымын және жұмыс принциптерін меңгеру. Пәнді оқу нәтижесінде студенттер келесіге қабілетті болады: 1. Қазіргі заманғы операциялық жүйелердің негізгі мазмұнын сипаттау 2. Әртүрлі операциялық жүйелердің түрлі интерфейстеріндегі жұмыс ерекшеліктерін түсіндіру; 3. Пайдаланушылардың қауіпсіз жұмысын ұйымдастырушы және олардың бағдарламалары ретінде операциялық жүйенің ролін түсіндіру. 4. Операциялық жүйенің стандартты бағдарламаларымен жұмыс істеу; 5. Пайдаланушы үшін ыңғайлы және ыңғайлы компьютерлік техниканы ұтымды пайдалану мүмкіндігін беретін операциялық жүйелерді зерттеу Оқыту нәтижесінде келесі аспектілер қарастырылады: компьютерлердің архитектурасы, компьютердің құрылымдық бірліктері және олардың функционалдық арналуы, құрылғының переферийнфі және олардың жұмыс істеу драйверлері, деректерді жүктеу және Түсіру жүйесі, операциялық жүйелердің файлдық жүйелері, диспетчерлеу және жоспарлау жүйелері, деректерді қабылдау және жіберу жүйелері, деректерді сақтау және манипуляциялау тәсілдері, деректерді өңдеу тәсілдері, уақытша деректерді ішкі қысқа мерзімді есте сақтау жүйелері, адрестеу және диспетчерлеу жүйесі, деректерді визуализациялау жүйесі, деректерге қашықтан қол жеткізу жүйесі, деректерді қорғау, компьютердің негізгі тораптарын тестілеу жүйесі.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандарда синтаксис, деректер құрылымы, әдістер, кітапханалар, статикалық типизация, объектілі-бағытталған бағдарламалау әдістері, графикамен жұмыс істеуге арналған құралдар жиынтығы, деректерге қашықтан қол жеткізу туралы түсініктерді қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. объектіге бағытталған программалаудың негізгі принциптерін және меха¬низм¬дерін, объектіге бағытталған программалау технологияларының даму саласындағы негізгі тенденцияларды түсінуге; 2. әртүрлі күрделілік деңгейіндегі программалық жүйелерді құру кезінде объектіге бағытталған программалау механизмдерін пайдалануға; 3. Visual Studio ортасының объектіге бағытталған программаларды құруға арналған кітапханалары мен құралдарын пайдалануға; 4. құрылымдық программалау тәсілімен салыстыра отырып, кешенді қосымшаларды құруда объектіге бағытталған программалаудың артықшылықтарын бағалауға; 5. программалық кодты қайталап пайдалану мақсатында кешенді тапсырманы ішкі тапсырмаларға бөліп, модульді түрде шешім құруға қабілетті болады. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: NET Framework, C#. Компьютердегі деректерді сақтау орындары. Деректер типтері, айнымалылар, массивтер, контейнерлер, процедуралар; сыныптар, әдістер. Объектілерге қол жеткізудің модификаторлары. Құрылымдар. Индексаторлар, циклдер, шартты өткелдер, объектілердің қасиеттері, аударғыштар. Ішінара сыныптар, әдістерді кеңейту; объектілердің типтерін салыстыру, типтерін келтіру, нысандарды орау, тарқату. Кластарды мұрагерлік, интерфейстер. Мұрагерлік түрлері. 4.берілген кластар, әдістер, құрылымдар, интерфейстер, қасиеттер. Типтерді параметрлеу. Вариантность типтері; Делегаттар, лямбда-өрнектер мен оқиғалар. Анонимді әдістер, шақыру және оқиғаларды өңдеу әдістері. Лямбда-өрнектің сипаттамасы.

Пәннің мақсаты: Студенттердің алгебра және геометрия салаларында есептерді шешуге дағдылануы мен теориялық білім алулары; студенттердің қатаң пайымдаулары мен дәлелдей білуде математикалық мәдениеттерін қалыптастыру. Пәнді оқу нәтижесінде студенттер келесіге қабілетті болады: 1. сызықтық алгебра және геометрияның негізгі түсініктерін қалыптастыру 2. проблемаларды шешу үшін негізгі теорияларды және аксиомаларды түсіндіру; 3. Мәселелерді шешу үшін теориялық және тәжірибелік зерттеулер әдістерін қолдану; 4. сызықтық алгебра және геометриядағы типтік есептерді шешу; 5. қарапайым жүйелердің математикалық модельдерін ұсыну, нақты процестерге қатысты мәселелерді шешу;

Пәннің мақсаты: студенттерді қазіргі web-программалау құралдары-мен жұмыс істеуге үйретіп, олардың жаһандық желідегі сайттар жасау қабілеттерін қалыптастыру болып табылады. Пәнді оқу нәтижесінде студент мынадай қабілеттерге ие болады: 1. web-программалау құралдарының атқаратын қызметін, ондағы мәлімет түрлерін, жіктелуін, олардағы ақпараттарды сипаттауды; 2. әртүрлі сайттар құра отырып, олардағы мәтіндерді өңдеу, сұрыптау, суреттермен жұмыс істеу, сілтемелер құру жұмыстарын жүргізуді; 3. ақпарат іздеу, сақтау, өңдеу және оларды тарату үшін Интернет ресурстарын пайдалануды; 4. мәліметтерді өңдеуге арналған желі программалары мен олардың аппараттық құралдарын қолдануды; 5. web-технологиялар көмегі арқылы әртүрлі қызмет баптарына арналған программалар негізінде сайттар жасауды, т.б. жұмыстар түрлерін орындауға қабілетті болады. "Веб-бағдарламалаудың заманауи құралдары" пәні болашақ мамандарда формалар, HTML, DOM, HSLT, SASS, JavaScript, TypeScript, Bootstrap, jQuery, стильдердің каскадтық кестелері, Мәтінді пішімдеу, CSS3 блоктық моделі, JavaScript функциялары, Node платформасының шаблондық жобалануы туралы түсініктерді қалыптастыруға бағытталған.JS, TypeScript бар Angular бағдарламалары туралы, Bootstrap базалық сыныптары туралы.Оқыту нәтижесінде келесі аспектілер қарастырылады: JavaScript айнымалылары мен типтері, JavaScript операторлары, массивтер, JavaScript кластары, JavaScript модульдері, TypeScript архитектурасы, Angular платформасының архитектурасы; Angular платформасында деректерді байланыстыру, Angular кластары мен стильдерінің тағайындалуы; кіріктірілген директивалар және оларды жасау, атрибуттың қарапайым директивасын жасау, директивадағы деректерге жүгіну, қарапайым құрылымдық директиваны жасау, формамиямен жұмыс істеу, модельдер базасында формаларды пайдалану, компоненттер, қосымша құрылымын қалыптастыру үшін компоненттерді қолдану, арналарды пайдалану және ұстау, объектілерді тарату мәселесі, қызметтерді ретінде объектілерді бөлу, қызметтер провайдерлерін пайдалану, модульдерді пайдалану және құру.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандарда деректерді сақтау принциптері туралы, реляционды және реляционды емес деректер қоры туралы, DDL және DML тілдері туралы, деректер базасындағы шектеулер түрлері, типтері, деректерді жазу нысандары, деректерді алу түрлері мен нысандары, пайдалану функциялары, транзакциялар туралы түсініктерді қалыптастыру Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. T-SQL тілінің синтаксистік және семантиткалық ереже негіздерін біледі; 2. Microsoft SQL Server ортасында мәліметтер қорын құрудың негізгі теориялық және тәжірибелік негіздерін біледі. 3. T-SQL тілімен кестелерді құру, мәліметтер типтерін таңдау, байланыстарды орнатуды жасай алады; 4. T-SQL тілімен сұраныстар, ұсыныстар, сақтаулы процедуралар мен функцияларды қолдана алады; 5. T-SQL тілімен триггерлер, курсорлар, транзакциялар арқылы басқарады; Оқыту нәтижесінде келесі аспектілер қарастырылады: кестелерді құру және өзгерту, кілттер мен шектеулер, SQL Server сақтау орны және индекстер жүйесі, T-SQL негіздері, көріністер, скрипттер мен пакеттерді жазу, сақталатын рәсімдер, пайдаланушы функциялар, транзакциялар мен блоктау, триггерлер, SQL Server XML интеграциясы, бөлінген сұраныстар мен транзакциялар, деректерді репликациялау, аналитикалық қызметтер, жүйенің өнімділігін оңтайландыру, әкімшілік.

Пәннің мақсаты-жоғары деңгейлі қосымшаны құру үшін объектіге бағытталған Python бағдарламалау тілінің синтаксисін және тілдің негізгі құрылымдарын пайдалану қабілетін қалыптастыру. Оқытылатын болады: Tensorflow, Keras, scikit, mnist және т.б. сыртқы кітапханалар, Python тілінің мүмкіндіктері, логиканы басқару құралдары, деректер құрылымы, Модульдер, бағдарлама жолдарының құрылымы, кірістірілген деректер түрлері, кіріктірілген типтерге арналған интерфейс сыныптары.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың синтаксисі, әдістері, сыныптары, коллекциялары, типтері, лямбда-өрнектері, көп ағынды орта, асинхронды әдістер, функционалдық бағдарламалау элементтері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. NetBean, Eclipse, IntelliJ IDEAL, Apache NeatBeans бағдарламаларын әзірлеудің интеграцияланған ортасында таңдау.; 2. ООП Java және Skala тілдерінің синтаксисіне талдау жасау, осы тілдерде бағдарламалық кодтар құрастыру, БҚ құрастырудың тиімді тәсілдерін пайдалану; 3. DSL тілінде БҚ жобалау шаблондарын таңдау және шебер пайдалану, ООП Java және Skala-да кластар, интерфейстер, қасиеттер, конструкторлар құрастыру; 4. әр түрлі күрделілік деңгейлерінің бағдарламалық жүйелерін құру кезінде объектілі-бағытталған бағдарламалау механизмдерін пайдалану; 5. құрылымдық бағдарламалау әдістерімен салыстырғандағы кешенді қосымшаларды құру кезінде объектілі-бағытталған бағдарламалаудың артықшылықтарын бағалау Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: деректер түрлері. Архитектура және API; мәні бойынша типтері; сілтемелік типтері; типтерді түрлендіру; типтерді орау / ашу; ООП құралдары. Массивтер; контейнерлер; әдістер; Шартты операциялар; циклдық операциялар; ЖБП принциптері. Объектілер, кластар, даналар; кластардың құрамы; құрастырмалар, интерфейстер, абстрактілі кластар; көріну саласы; Инкапсуляция; Полиморфизм; тұқым қуалау; параметрлік типтері. Жалпыланған сыныптар; жалпыланған әдістер; жалпыланған интерфейстер; ОБП объектілерінің Вариантылығы; Лямбда-өрнектер; операциялар конвейерлері.

Осы курсты оқыту барысында студент монолитті архитектураның кемшіліктері туралы, икемді бағдарламалаудың негізгі принциптері туралы, модульділік принциптері, микросервистік архитектураның артықшылықтары мен кемшіліктері туралы, микросервистік бағдарламаның үлгілері туралы, ыдырау стратегияларын үйренеді. Оқытылатын болады: жүйелік операцияларды анықтау принциптері, қызметтерге бөлу әдістері, процессаралық өзара әрекеттесу, хабарлама алмасу, транзакцияларды басқару, микросервистік архитектураға негізделген дизайн принциптері, сұраныстарды жүзеге асыру әдістері, микросервистік архитектурадағы бағдарламаларды тестілеу әдістері, Akka технологиясы мен микросервистік архитектурадағы бағдарламалау арасындағы байланыс.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың көп ағынды ортада бағдарламалау туралы, орындау ағындарын синхрондау тәсілдері туралы, орындалатын ағындардың параллелизмі, бағдарламалаудың аспаптық құралдары, блоктау, ресурстардан бәсекелестік жарыс туралы, TPL кітапханасы, PLINQ тілі туралы, блоктанбайтын әдістерді құрастыру жолдары туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Көп ағынды асинхронды параллельді бағдарламалау синтаксисі; 2. Синхрондаудың әр түрлі блоктан тыс әдістерінің технологияларын қолдану, реактивті бағдарламалау Манифестінің ережелерін сақтау; 3. Агенттік технология негізінде ағындар мен олардың міндеттері арасындағы деректерді беру тәсілдерін түсіну және пайдалану; 4. Күту белгілерін құру, қолданыстағы ағындарға бекіту және бағдарламаны орындауды болдырмау тәсілдерін түсіну; 5. Semaphore, Awaiting, WaitOne және т. б. әдістердің көмегімен синхрондаудың жаһандық және жергілікті әдістеріне талдау жасау.; Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: есептерді орындаудың көпсатылы және параллелизмі, ағындарды құру және басқарудың аспаптық құралдары. Жергілікті және бөлінетін күй. Ағындардың бұғаттау және қауіпсіздігі. Деректерді ағынға жіберу. Ерекшеліктерді өңдеу. Алдыңғы жоспардың ағындары және фондық ағындар. Ағындардың басымдылығы. Сигналдар". Синхрондау контекстері. Ағын пулы. Міндеттері. Тапсырмаларды жасау және іске қосу. Мәндерді қайтару. Алып тастау. Орындаушы ағындарды тоқтату және жалғастыру. Тоқтаудың және ағындарды жаңартудың аспаптық құралдары. Асинхрондық принциптері. Асинхронды бағдарламалау және жалғастыру. Асинхронды функциялар, асинхронды функцияларды жазу алгоритмдері. Синхрондаудың асинхронды және контекстері. Асинхронды шаблондар. Есептер комбинаторлары.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың Java-да орындау ағындарының модельдері туралы, орындау ағындарын синхрондау туралы түсініктерін қалыптастыру, орындаудың басты және фондық ағындары, орындау ағындарының өзара әрекеттесуі, орындау ағындарының күйін алу. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Актерлер платформасында жоғары жүктелген Ақпараттық жүйелерді бәсекелі реактивті бағдарламалау құралдары бойынша талдау және жобалау; 2. ORM-технологияны пайдалана отырып, деректер көздерімен қашықтағы коммуникация тәсілдерін түсіну және пайдалану; 3. Деректер базасы бар жоғары өнімді портал құру үшін Hyperion технологиясын таңдау және пайдалану; 4. API параллель қолданбалы интерфейсінің пакеттерін пайдалану; 5. Параллельді бағдарламалау аспаптарында түсіну. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: параллель қосымшалар жиынтығы API; Параллель бағдарламалау құралдары; Fork / Join Framework көмегімен параллель бағдарламалау; Асинхронды тапсырмалар; Ағындық қосымшаның интерфейсі.

Пәннің мақсаты: қазіргі заманғы компьютерлік ақпараттық технологияларды Angular 6 платформасы негізінде веб-қосымшаларды құрастыруда сенімді қолдану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Angular платформасының негіздерін білу. 2. Angular платформасының модельдері, алгоритмдері мен әдістерінің негіздерін түсіндіру. 3. Angular платформасының негіздерін өз білімдерін деректерді зияткерлік талдау және жасанды интеллект жүйелері үшін қолдану 4. Angular платформасы негізінде деректерді зияткерлік талдау веб-қолданбаларын жобалау. 5. Angular платформасын пайдалана отырып, басқару элементтерінің архитектурасы мен менеджментін әзірлеу. "Веб-бағдарламалаудың заманауи технологиялары" пәні болашақ мамандардың платформадағы веб-қосымшаның архитектурасы туралы түсініктерін қалыптастыруға бағытталған. ASP.NET Core 2, веб-қызметтер, деректер ағындары, веб-нысандар туралы ASP.NET Core 2, өңдеу ASP.NET Core 2, күй деректерін және сұраныстарды басқару, жолдарды басқару және маршруттау механизмдері, модельдерді байланыстыру ASP.NET Core 2, сценарийлер мен стилдерді басқару, веб-серверлік бөліммен клент-серверлік бөлікті біріктіру туралы, жоғары жылдамдықты және жауапты веб-қосымшаларды құру туралы. Оқыту нәтижесінде келесі аспектілер қарастырылады: технология архитектурасы ASP.NET MVC Core 2, веб-қосымшаны жасау технологиясы ASP.NET MVC Core 2, веб-қосымшада razor механизмін пайдалану, теңшеу әдістері ASP.NET MVC Core 2, веб-бағдарламаның URL-бағдарлау ASP.NET MVC Core 2, контроллердің жұмыс істеу механизмдері және олардың негізіндегі әрекеттер, веб-қосымшада тәуелділікті енгізу механизмдері, веб-қосымшадағы сүзгілер ASP.NET MVC Core 2, REST және API контроллерлер, веб-қосымшаларды ұсыну ASP.NET MVC Core 2, хелперлер веб-apps, өзара әрекеттесу модельдері ASP.NET MVC Core 2, валидация механизмі ASP.NET MVC Core 2, авторизациялау және аутентификациялау технологиясы, деректер қорымен жұмыс.

Пәннің мақсаты:қолданбалы қызметте туындайтын проблемаларды шешу үшін қажетті есептерді шешуде ықтималдықтар теориясы бойынша негізгі білім мен негізгі дағдыларды қалыптастыру; теориялық және қолданбалы есептерді шешуде студенттерге қажетті теориялық және ықтималдық аппаратты қалыптастыру; математикалық статистиканң негіздерін түсіну үшін қажетті теориялық-ықтималдық туралы түсініктеріді және алгебралық дайындық деңгейін қалыптастыру. Пәнді оқу нәтижесінде студенттер келесіге қабілетті болады: 1. ықтималдық пен статистиканың негізгі ұғымдарын қалыптастыру 2. Ықтималдықтар теориясының негізгі ұғымдары мен теоремаларын түсіндіру; 3. Мәселелерді шешу үшін теориялық және тәжірибелік зерттеулер әдістерін қолданады; 4. ықтималдықтар теориясының типтік мәселелерін шешеді; 5. кездейсоқ шамалардың таратылуының маңызды заңдарын және олардың сандық сипаттамаларын теориялық тұрғыда бекіту; Пәннің тағайындалуы. «Математика III» пәні болашақ мамандарда логикалық ойлау қабілетін қалыптастыруға және қолданбалы міндеттерді шешуде ықтималдықтар теорясын және математикалық статистика аппаратын қолдану қабілетін арттыруға бағытталған. Пәнді оқу нәтижесінде студенттер төмендегі мәселелерді қарастырады: Ықтималдықтар теориясы: Оқиғалардың ықтималдығы; Кездейсоқ шамалар; Ықтималдықтар теориясының шекті теоремалары; Кездейсоқ векторлар; Марков тізбегі. Математикалық статистика: Эмпирикалық сипаттамалар және іріктеулер; Нүктелік жіне интервалдық бағалаулар; Болжамды статистикалық тексеру.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың реактивті бағдарламалаудың Манифесті, Манифест қағидаттарына сәйкес икемді, масштабталған, икемді, жауапты қосымшаны құру принциптері, актерлер жанұясы, жауапкершілікті бөлу туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Кластерлік технология және бәсекелі БҚ негізінде компьютерлерді пайдалану және қосылыстардың әртүрлі архитектураларын таңдау және пайдалану; 2. Актерлер технологиясы негізінде жоғары жылдамдықты жүктеу қосымшасын жасау үшін MPI технологиясын таңдау және пайдалану; 3. Жоғары жүктелген және жоғары өнімді қосымшаларды жобалау үшін бәсекелестік бағдарламалау технологиясын таңдау және пайдалану; 4. Жоғары жүктелген және жоғары өнімді қосымшаларды жобалау және пайдалану үшін MapReduce және OpenMP технологияларын таңдау және пайдалану; 5. Проблемалы-бағытталған есептеуіш-еңбекті көп қажет ететін есептерді шешу үшін жоғары өнімді есептеулердің бағдарламалық кешендерін таңдау және пайдалану. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: Реактивті бағдарламалаудың философиясы, Akka.NET дизайнының көмегімен реактивті жүйелерді құру, мәртебесі, мінез-құлқы және тақырыптары, конфигурация, тәуелділікті енгізу және тіркеу, ақауды өңдеу.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың өзгергіштігі және өзгергіштігі туралы, таза және тән емес функциялар туралы, функцияларды ұсыну туралы, жоғары ретті функциялар туралы, Бәсекелестік және функционалдылық, параллелизм және функционалдылық, деректер контейнері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. F# функционалдық бағдарламалау тілі құралдары бойынша әзірлеудің технологиялық және пайдаланушылық құралдарын таңдау және шебер қолдану; 2. Актерлердің архитектурасы бар асинхронды бәсекелі реактивті бағдарламалау рецептері мен шаблондарының негізінде технологияларды таңдау және пайдалану; 3. Жоғары жүктелген бәсекелі жүйелер үшін функционалды бағдарламалау технологиясын таңдау және сенімді қолдану; 4. Параллельді асинхронды бағдарламаларда мәліметтерді қысқарту және агрегаттау үшін PLINQ және MapReduce технологиялық тәсілдеріне талдау жасау; 5. Есептер негізінде функционалдық бағдарламалау технологиясына талдау жасау, жылдам бәсекелі бағдарламалау үшін функционалдық комбинаторларды құру; Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: функционалдық бағдарламалау принциптері; функциялар, белгілеулер және дизайн; функционалдық бағдарламалаудың артықшылықтары; модульдеу және қосымшаларды құру.

Пәннің мақсаты: компьютерлік желілерді жобалауды және әкімшілендіруді орындау, желілердегі қауіпсіздік мәселелерін шешу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде студенттерде келесі қабілеттерді қалыптастыру: - желіні конфигурация жасау; - желіге қажет құрылғыны таңдауды іске асыру; - компьютерлік желіні жобалау; - істен шыққан желіге верификация және диагностика жасау; - қолжетімді қауіпсіздік саясатты таңдау. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Желі арқылы коммуникация. Функционалдылық және OSI моделі қосымшаларының хаттамалары. OSI моделі моделінің транспорттық деңгейі. OSI модетилі моделінің желілік деңгейі. Маршрутизацияның динамикалық хаттамасы. RIP динамикалық хаттамасы, VLSM және CIDR 1 нұсқалары. . RIP динамикалық хаттамасы, 2 нұсқаcы. OSPF маршрутизациясының динамикалық хаттамасы. Ауқымды желі технологиясы. Қашықтықтан кіру. Желілік қауіпсіздік.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың икемді бағдарламалау принциптері туралы, қосымшаларды жоспарлау, жобалау және өрістетудің негізгі кезеңдері туралы, паттерналар мен диаграммалар туралы, корпоративтік қосымшалардың үлгілері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Жоғары жүктелген қосымшалардың объектілі-бағытталған талдауын жүргізу. 2. жүйеге жүктемемен байланысты жүйеге қойылатын талаптарды талдау; 3. жоғары өнімді жүйелерді әзірлеу процесін жоспарлау; 4. өнімділігін қамтамасыз ету үшін оңтайлы тәсілдерді пайдалана отырып жүйелерді жобалау; 5. жоғары өнімділік талаптары бар жүйелерді оңтайландыру; Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: Agile Alliance ұйымы, agile Alliance манифесті, икемді бағдарламалау принциптері; экстремалды бағдарламалау. Бірыңғай команда, пайдаланушы тарихы, қысқа циклдар, жұптық бағдарламалау, ұжымдық меңгеру, үздіксіз интеграция; жоспарлау. Шығаруды жоспарлау, Итерация, есептер, қорытынды жасау, мониторинг, қорытынды; икемді бағдарламалау. Белгілер: қаттылық, нәзік, қисық, тұтқырлық, қажетсіз қаттылық, мөлдір емес.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың бұлтты технологиялар базасында қызметтерді қалыптастыру түрлері мен әдістері, платформалар, инфрақұрылым, базалық технологиялар, деректер сақтау, үлкен деректерді тасымалдау және орналастыру құралдары туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Үлкен деректермен жұмыс істейтін бұлтты жүйелердің архитектурасын анықтау; 2. Microsoft Azure Storage және Amazon Web Service мысалында бұлтта үлкен деректерді сақтау технологияларына талдау; 3. MS SQL Server, PostgreDB, AzureSQL, MongoDB және Hadoop мысалдарындағы реляциялық және реляциялық емес деректер базаларының айырмашылықтары мен ерекшеліктерін білу; 4. Dwh, Azure SQL DWH, AWS RedShift реляциялық деректер қоймасын таңдау және пайдалану; 5. Data Lake түріндегі деректер қоймасын анықтау және пайдалану, Azure Lake Store, AWS Data Lake Solutions арнайы деректер қоймаларын құру және пайдалану; Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: бұлтта ресурстарды құру тәсілдері, бұлт ресурстарының қауіпсіздігі, үлкен деректерді өңдеу. Бұлтты жүйелердің архитектурасы. Дәстүрлі ақпараттық жүйелердің архитектурасы, серверсіз архитектуралар; Жалпы мақсаттағы Қоймалар. Деректерді сақтау форматтары, Microsoft Azure Storage (MAS) бұлттық деректер қоймасы, Amazon Web Service (AWS) бұлттық сақтау орны; Реляциялық деректер қоры. Azure SQL, AWS RDS. NoSQL Деректер базалары, Azure-дан, AWS-дан деректер базаларының сервистері; үлкен DWH деректерді Реляциялық сақтау орындары. Azure SQL DWH, AWS RedShift. Data Lake сақтау орны: Azure Data Lake Store, AWS Data Lake Solutions; деректерді тікелей жүктеу. Деректерді жалпы мақсаттағы бұлт қоймасына жеткізу, деректерді реляциялық ДБ және қоймаларға жеткізу, деректерді ресми емес деректер базасына жеткізу, деректерді HDFS-үйлесімді сақтау орындарына жеткізу;

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың өзгермейтін объектілер туралы, атомдық операциялар туралы, жоғары тәртіптегі функциялар туралы, функционалдық коллекциялар туралы, актерлердің отбасылары туралы, орындау ағындарын функционалдық тілде синхрондау принциптері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Функционалдық бағдарламалаудың базалық тәсілдерін пайдалана отырып, қолданбалы программалау есептерін шешу 2. Skala, Kotlin программалаудың заманауи функционалдық тілдері құралдары бойынша әзірлеудің технологиялық және пайдаланушылық құралдарын таңдау және шебер қолдану; 3. Актерлердің архитектурасы бар асинхронды бәсекелі реактивті бағдарламалау рецептері мен шаблондарының негізінде технологияларды таңдау және пайдалану; 4. Жоғары жүктелген бәсекелі жүйелер үшін функционалды бағдарламалау технологиясын таңдау және сенімді қолдану; 5. Stream API технологиясы негізінде деректерді өңдеудің ағын әдістері, өзгермейтін және деректердің функционалдық құрылымдарын анықтау. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: Scala функционалдық тіліне кіріспе. Айнымалыларды анықтау; функцияларды анықтау. Scala тілінде сценарийлерді жасау. Циклдерді ұйымдастыру. Элементтердің тізбекті аралықтары. Массивтерді типтермен параметрлеу. Тізімдерді пайдалану; кортеждерді қолдану; жиынтықтар мен бейнелерді пайдалану; файлдардан жолдарды оқу; кластар, өрістер мен әдістер; Scala масштабталған тілі. Кластар мен объектілер, литералдар, жол интерполяциясы, арифметикалық операциялар, логикалық операциялар, операциялардың басымдылығы мен ассоциативтілігі; функционалдық объектілер. Rational класының спецификациясы, өрістерді қосу, рекурсивті сілтемелер, жабық өрістер мен әдістер, операторларды анықтау, әдістерді қайта жүктеу.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың реактивті бағдарламалау философиясы туралы, реактивті бағдарламалау абстракциялары туралы, реактивті кеңейтулер туралы, операторлар мен қайта құрулар туралы, ағындар мен қарсы әрекет етуді басқару, ерекшеліктер мен тестілеу туралы, оңтайландыру әдістері туралы, мониторинг және жауап беретін әдістер туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Жоғары тиімді корпоративтік қосымшаларды құру үшін EJB ортасында талдап, шебер бағдарламалау; 2. Жоғары тиімді корпоративтік қосымшаларды құру үшін Spring ортасында түсіну және шебер бағдарламалау; 3. Реактивті кеңейту мен әдістерді қолдану. 4. Жоғары жүктелген және жоғары өнімді қосымшаларды жобалау және пайдалану үшін MapReduce және OpenMP технологияларын таңдау және пайдалану; 5. Проблемалы-бағытталған есептеуіш-еңбекті көп қажет ететін есептерді шешу үшін жоғары өнімді есептеулердің бағдарламалық кешендерін таңдау және пайдалану. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейтін болады: реактивті әдістер; реактивті кеңейту; операторлар және түрлендіру; реактивті бағдарламалау операторларын қолдану; ағынды басқару және қарсы басу.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың нейрондық желілердің биологиялық негіздері, нейрондық желілерді математикалық сипаттаудың ерте әрекеттері, мұғалімсіз, нейрондық желілердің жұмыс істеу принциптері, нейрондық желілерді оқыту ережелері, компьютерлік көру, компьютердің дауыстық көмекшілері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Нейрондық желілерде тура және кері тарату технологиясын, оларды оңтайландыру әдістерін таңдау және пайдалану; 2. Толық байланысқан нейрондық желілерді, рекурренттік және ұюды желілерді пайдалану тәсілдері мен архитектураларында түсіну; 3. Жіктелу есептерін шешу, регрессиялық және кластерлік талдау әдістерін білу.; 4. Орама және рекуррентті желілердің көмегімен тану, жіктеу есептерін шешу тәсілдерін түсіну; 5. Anaconda платформасын пайдалана отырып, Басқарушы элементтердің архитектурасы мен менеджментін әзірлеу. "Нейрондық желілердің модельдері мен әдістері" пәні болашақ мамандардың нейрондық желілердің биологиялық негіздері, нейрондық желілерді математикалық сипаттаудың ерте әрекеттері, мұғалімсіз, нейрондық желілердің жұмыс істеу принциптері, нейрондық желілерді оқыту ережелері, компьютерлік көру, компьютердің дауыстық көмекшілері туралы түсініктерін қалыптастыруға бағытталған. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: нейрондық модельдер және желілердің архитектурасы, оқытушымен хебба нейрондық желісін оқыту, оқытушымен Видрофа-Хоффа нейрондық желісін оқыту; Рекурренттік нейрондық желілер, динамикалық нейрондық желілер, мұғаліммен ассоциативті нейрондық желілер, бәсекеге қабілетті нейрондық желілер; радиалды базистік нейрондық желілер, Гроссбергтің нейрондық желілері, Хопфилд нейрондық желілері; машиналық оқытудың үш түрі, Машиналық оқыту үшін нейрондық желілер мен Python тілін пайдалану, Python тілінде персептронды оқыту алгоритмін іске асыру; деректерді алдын-ала өңдеу көмегімен оқыту жиынтықтарын құру, деректерді азайту арқылы деректерді сығу.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың нақты уақыт тәртібінде ағымдағы ақпаратты ағындық өңдеудің қазіргі заманғы құрал-саймандық құралдары туралы, өзара әрекеттесу паттерлері туралы, ағындық ақпаратты жіберу және алу хаттамалары туралы, жаппай деректерді сақтау және өңдеу тәсілдері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Актерлер технологиясы негізінде жоғары жылдамдықты жүктеу қосымшасын жасау үшін MPI технологиясын таңдау және пайдалану; 2. Жоғары жүктелген және жоғары өнімді қосымшаларды жобалау үшін бәсекелестік бағдарламалау технологиясын таңдау және пайдалану; 3. Жобалау үшін MapReduce және OpenMP технологияларын түсіну және пайдалану; 4. Деректер базасы бар жоғары жүктелген және жоғары өнімді қосымшаларды пайдалану; 5. Проблемалы-бағытталған есептеуіш-еңбекті көп қажет ететін есептерді шешу үшін жоғары өнімді есептеулердің бағдарламалық кешендерін таңдау және пайдалану. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді:деректерді ағынды өңдеуге кіріспе. Клиенттерден деректерді алу. Деректерді жинау буынынан тасымалдау. Ағынды деректерді талдау алгоритмдері. Деректерді жинау немесе Талдау нәтижелерін сақтау. Нақты уақыт режимінде шақыруларды талдау.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың ағымдағы ақпаратты ағынды өңдеу жүйелері, құрылымы, ақпаратты ағынды өңдеу жүйелерінің архитектурасы, ағынды ақпаратты талдау, сақтау және өңдеу жүйелері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. JVM платформасы элементтерінің бәсекелестік өзара әрекеттесу моделін және Java жады моделін құру және қызмет ету; 2. Деректерді ағындық өңдеу міндеттері үшін Skala тілінің платформасында дәстүрлі құрылыс блоктарында бәсекелестік бағдарламалардың талдануы; 3. Көп ағынды асинхронды параллельді бағдарламалау синтаксисі; 4. Синхрондаудың әр түрлі блоктан тыс әдістерінің технологияларын қолдану, реактивті бағдарламалау Манифестінің ережелерін сақтау; 5. Жоғары жүктелген қоймалардағы жаппай деректерді сақтау және өңдеу құрылыс материалдарында талдау; Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: деректерді ағынды өңдеуге кіріспе, нақты уақыт жүйелері мен ағынды жүйелер арасындағы айырмашылықтар, ағынды жүйелер контексіндегі қауіпсіздік; клиенттерден мәліметтер алу. Өзара іс-қимылдың типтік паттерналары, өзара іс-қимыл паттерналарын масштабтау, бас тарту тұрақтылығы; деректерді жинау буынынан деректерді тасымалдау, негізгі тұжырымдамалар; ағындық деректерді талдау, деректерді талдау алгоритмдері, қорыту әдістері; деректерді жинау немесе Талдау нәтижелерін сақтау, деректерді жадыда сақтау; Деректерге қол жеткізу, өзара әрекеттесу паттерлері, деректерді жіберу хаттамалары;

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың зияткерлік талдаудың қазіргі заманғы технологиялары туралы, Microsoft Power BI технологиясы құралдарымен экономикалық деректерді талдау мысалында, бастапқы деректерді құрылымдау және кластерлеу қажеттілігі туралы, Data Mining технологиясының әдістері туралы, ақпаратты сығу, агрегаттау, сүзу туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Үлгілерді тану бойынша зияткерлік ақпараттық жүйелерді құру бойынша жобаларды іріктеу және іске асыру; 2. Объектілерді жіктеу мен визуализациялаудың зияткерлік ақпараттық жүйелерін құру бойынша жобаларды іріктеу және іске асыру; 3. Деректерді зияткерлік талдау - Data Mining, деректерді визуалды талдау – Visual Mining, мәтіндік ақпаратты талдау-Text Mining; 4. Нақты уақытта Data mining қосымшаларын құру бойынша жобаларды (Real-Time Data Mining); 5. Web-Web Mining-тен білім алу бойынша қосымшаларды құру бойынша жобаларды іріктеу және іске асыру. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: деректерді көп өлшемді талдау, деректер көздерін анықтау және визуализациялау, MDX тілінде сұраныстарды жасау; көп өлшемді текшелерді анықтау және өрістету, өлшемдерді, атрибуттарды және иерархияларды жаңарту, өлшемдер мен шаралар топтарының арасындағы тәуелділікті анықтау; есептеу процедураларын анықтау, өнімділіктің негізгі көрсеткіштерін анықтау, деректерді интеллектуалды алу әрекеттерін анықтау.

Пәннің мақсаты-ауызша сөйлеу мен компьютерлік көруді тану есептерін, бейнелерді талдауды, нейрондық желілердің алгоритмдері мен әдістерін шешу жолдарын түсіну қабілетін қалыптастыру. Оқтылатын болады: терең оқытудың есептеу модельдері мен құралдары, дыбыстық сигналмен лингвистикалық бірліктерді теңестіру модельдері мен әдістері, Deep Speech модельдері мен әдістері, Wav2Letter архитектурасы, STS декодтау, кескіндерді тануға арналған конвульсиялық есептеу құралдары, AlexNet желілері, VGG, NiN, GoogleNet, ResNet, DenseNet, суретті өңдеу құралдары, объектілерді және шектеуші Жақтауларды анықтау, болжау үшін шекаралық шеңберлер, көп масштабты объектілерді анықтау, трансмиссиялық деректер жиынтығын семантикалық сегментациялау жинақтау, суреттерді жіктеу.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың ағымдағы бұқаралық ақпаратты ағындық өңдеу туралы, пакеттерді талдау технологиясы туралы, бар жоғары тиімді аспаптық талдау құралдары туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Коммуникациялық желілер қызметін қамтамасыз ететін БҚ құрамы мен тағайындауын желілік сәулетте тандау; 2. Клиент тарабының кластарын қолдану ерекшеліктері мен тағайындауларын, прокси-сервердің тағайындалуы мен функционалдық ерекшеліктерін білу; 3. Желіні пайдаланушыларды аутентификациялау және авторизациялау үшін БҚ-ны таңдау және пайдалану, желінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін аутентификацияның жоғары технологиялық жүйелерін құру; 4. HTTP және FTP хаттамаларын табу және шебер пайдалану үшін сұрау салуларды тиімді жасау, жүктеу және; 5. Сервердің үздіксіз жұмысын қамтамасыз ету үшін Active Directories құрылымдық бірліктерін таңдау және пайдалану; Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: пакеттерді талдау және желілерді ұйымдастыру негіздері, Желіге қосылу; Wireshark-қа кіріспе, Wireshark-та жұмыс істеу негіздері, Wireshark-та негізгі терезе, Wireshark-та теңшеудің жаһандық параметрлері; ұстап қалған пакеттерді өңдеу, уақытты бейнелеу форматтарын және оған байлау; ұстап қалу параметрлерін баптау, сүзгілерді қолдану; соңғы нүктелер мен желілік Диалогтар, соңғы нүктелер мен диалогтар көмегімен белсенді желілік тораптарды анықтау; желілік хаттамалардың иерархиясы бойынша статистикалық мәліметтер, желілік хаттамаларды шифрлеу;

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың JVM платформасында және Java жады моделінде бәсекелестік туралы, асинхронды бағдарламалаудың бәсекелестік құралдары туралы; параллель бәсекелі коллекциялар туралы,бағдарламалық транзакциялық Жады туралы, актерлер, актерлердің құрылыс материалдары, актерлердің сәулеті және өзара әрекеттесу механизмдері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Stream API технологиясы негізінде деректерді өңдеудің ағын әдістері, өзгермейтін және деректердің функционалдық құрылымдарын анықтау; 2. Fork/Join және шаблондарды “бөлу және жаулап алу” негізінде үлкен деректерді өңдеудің әдістері мен технологияларын түсіну және қолдана білу; 3. Параллельді асинхронды бағдарламаларда мәліметтерді қысқарту және агрегаттау үшін PLINQ және MapReduce технологиялық тәсілдеріне талдау жасау; 4. Есептер негізінде функционалдық бағдарламалау технологиясына талдау жасау, жылдам бәсекелі бағдарламалау үшін функционалдық комбинаторларды құру; 5. TPL DataFlow көмегімен агенттерді қолдану арқылы реактивті бағдарламалау негізінде ағындарды синхрондау. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: JVM Бәсекелестік және Java жады моделі; бәсекелестік бағдарламалардың дәстүрлі құрылыс блоктары. Future және Promise объектілерімен асинхронды бағдарламалау. Параллель деректер жинағы. Reactive Extensions бар бәсекелестік бағдарламалау. Бағдарламалық транзакциялық жады.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың функционалдық бәсекелестігі, мәліметтердің функционалдық құрылымы және өзгермейтіндігі, міндеттердің функционалдық параллелизмі, міндеттердің функционалдық комбинаторлары, агенттік бағдарламалау туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. TPL DataFlow көмегімен агенттерді қолдану арқылы реактивті бағдарламалау негізінде ағындарды синхрондау. 2. Stream API технологиясы негізінде деректерді өңдеудің ағын әдістері, өзгермейтін және деректердің функционалдық құрылымдарын анықтау; 3. Fork/Join және «бөлу және жаулап алу» шаблондары негізінде үлкен деректерді өңдеудің әдістері мен технологияларын түсіну және қолдана білу; 4. Транзакциялық жадты пайдалана отырып, сенімді, масштабталатын және пайдалануға қарапайым деректер үлгілерін әзірлеу; 5. Асинхронды есептеулердің қарапайым, төменгі деңгейлі примитивтері негізінде жоғары өнімді жүйелерді құру; Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: көп ағынды пайдаланудың артықшылықтары; Көп ағынды таратудың қауіптері Ағындық қауіпсіздік Ортақ нысандар; Заттардың құрамы; Блоктардың құрылысы; GUI қосымшалары Бағдарламаның тірі қалу проблемасынан аулақ болу

Пәннің мақсаты жоғары жүктелген қосымшалардың нақты есептерінде түсіну қабілетін қалыптастыру, бұл кезде акциялар курсын қалыптастыру механизмдерін моделдеудің жоғары өнімділігі, әр түрлі эмитенттердің акциялар бағамдарының жоғарылауы мен төмендеуінің ағымдағы жағдайы, олардың құбылмалылығы шешуші мәнге ие. Бұл мысалда бәсекелестік бағдарламалаудың барлық қуатын көрсетуге болады. Оқыту барысында акциялар курсының өсу драйверлері, олардың құлау себептері, акцияларды шығару көлемін есептеу, эмиссия мерзімдерін анықтау, акциялар құнын есептеу, бір акцияға пайда мөлшерін есептеу, түрлі факторларға байланысты бағалы қағаздар нарығын талдау, реактивті бағдарламалау механизмдерін зерттеу, акторлардың топологиясы мен архитектурасына байланысты өнімділікті арттыру тәсілдері, пайдаланылатын объектілердің атомарлығы мен орналасу орнының ашықтығы, ресурстарға бәсекелес тосқауылсыз қол жеткізу зерттелетін болады.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың заманауи суперкомпьютерлер туралы, суперкомпьютерлердің қарапайым компьютерлерден негізгі айырмашылықтары туралы, архитектурасы, суперкомпьютердің жеке модульдерінің функционалдық арналуы туралы, суперкомпьютердің өнімділігін арттырудың қазіргі тәсілдері туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Нейрондық желілердің модельдері мен құралдарын оларды жоғары жүктелген қосымшаларда қолдану кезінде қолданудың технологиялық ерекшеліктерін түсіну; 2. Маршрутизаторлар арқылы жүктемені теңдестірудің құрал-сайман құрал-сайман құрал-сайман құрал-сайман құрал-сайманын анықтау.; 3. Hadoop файлдық жүйесінің құрылымы мен алгоритмдерін жоғары өнімді қосымшаларда қолдану; 4. Жоғары жүктемеленген қосымшалардың өнімділігін және бас тарту тұрақтылығын арттыру мәселелерін талдау. 5. OpenMP технологиясын қолдана отырып, параллельді деректер операцияларын орындау. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: жоғары өнімді зорлау туралы түсінік. Суперкомпьютерлердің архитектурасы. Жоғары өнімді жүйелерді бағалау. Жоғары өнімді есептеулердің қазіргі технологиялары. Жоғары өнімді есептеулер үшін бағдарламалау. MPI негізіндегі параллельді бағдарламалау.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандарда программалаудың басқа түрлерінен бәсекелік бағдарламалаудың негізгі ерекшеліктері, тармақталу және қосылыстар, асинхронды есептер орындау, функционалды комбинаторлар, бәсекелік бағдарламалау шаблондары туралы түсініктерді қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Көп ағынды асинхронды параллельді бағдарламалау синтаксисі; 2. Синхрондаудың әр түрлі блоктан тыс әдістерінің технологияларын қолдану, реактивті бағдарламалау Манифестінің ережелерін сақтау; 3. Агенттік технология негізінде ағындар мен олардың міндеттері арасындағы деректерді беру тәсілдерін, күту белгілерін жасау тәсілдерін, қолданыстағы ағынға бекіту және бағдарламаны орындауды болдырмау тәсілдерін түсіну және пайдалану; 4. Semaphore, Awaiting, WaitOne және т. б. әдістердің көмегімен синхрондаудың жаһандық және жергілікті әдістеріне талдау жасау.; 5. Кластерлік технология және бәсекелі БҚ негізінде компьютерлерді пайдалану және қосылыстардың әртүрлі архитектураларын таңдау және пайдалану; Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: функционалдық бәсекелестік негіздері. Бәсекелестік жүйелер үшін функционалдық Бағдарламалау технологиялары. Мәліметтердің функционалдық құрылымы және өзгермейтіндігі. PLINQ және MapReduce деректерді параллельдеу үшін. Бәсекелестік бағдарламалау үшін функционалды комбинаторлар.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың Akka технологиясының міндеттері, әмбебап модельдер, блоктан тыс қасиеттері, қосымшалардың масштабталуы, хабарламалар арналары, кластерлер, сақталатын акторлар туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Skala бағдарламалау тілінің бағдарламалық транзакциялық жадына және деректерді ағынды өңдеу тәсілдеріне талдау жасау; 2. Java-әзірлемелердің қазіргі заманғы құралдарын қолдану және жоғары жүктелген жүйелердің нақты жобаларында тұрған проблемаларды шешу үшін әртүрлі техника мен тәсілдерді қолдану. 3. Актерлер технологиясы негізінде жоғары жылдамдықты жүктеу қосымшасын жасау үшін MPI технологиясын таңдау және пайдалану; 4. Жоғары жүктелген және жоғары өнімді қосымшаларды жобалау және пайдалану үшін MapReduce және OpenMP технологияларын таңдау және пайдалану; 5. Проблемалы-бағытталған есептеуіш-еңбекті көп қажет ететін есептерді шешу үшін жоғары өнімді есептеулердің бағдарламалық кешендерін таңдау және пайдалану. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: Akka технологиясына кіріспе. Істемеуін болдырмау. Бөлінген Akka қосымшасы. Теңшеу, журналистика және өрістету. Акторларды құрылымдау үлгілері. Хабар алмасу арналары. Соңғы автоматтар және агенттер. Басқа жүйелермен интеграциялау. Өнімділікті талдау.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандарда қосымшаның сенімділігі туралы, деректер сұраныстарының тілдері туралы, деректердің графикалық модельдері туралы, бағандық-бағытталған сақтау орындары туралы, әлсіз оқшауланған деңгейлер туралы, келісу және консенсус туралы түсініктерді қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Жоғары жүктелген және жоғары өнімді қосымшаларды жобалау және пайдалану үшін MapReduce және OpenMP технологияларын таңдау және пайдалану; 2. Нейрондық желілердің модельдері мен құралдарын оларды жоғары жүктелген қосымшаларда қолдану кезінде қолданудың технологиялық ерекшеліктерін түсіну; 3. Маршрутизаторлар мен Akka диспетчерлерінің көмегімен, сондай-ақ, үлкен жүктемелі қосымшаларда конфигураторларды пайдалана отырып, жүктемені теңдестірудің құрал-саймандарын анықтау; 4. Hadoop файлдық жүйесінің құрылымы мен алгоритмдерін жоғары өнімді қосымшаларда қолдану; 5. Жоғары жүктемеленген қосымшалардың өнімділігін және бас тарту тұрақтылығын арттыру мәселелерін талдау. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейтін болады: сенімді, масштабталатын және қолдайтын қосымшалар. Құжат үлгілерінің реляциялық нұсқалары. Деректер сұрауының тілдері. Графикалық деректер модельдері. Деректер құрылымының бапталатын деректер базасы. MapReduce және таратылған файлдық жүйелер.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың компьютерді зиянды бағдарламалық құралдардың әрекеттерінен табу және тазартудың қазіргі заманғы құралдары туралы, зиянды заттардың әсерлерін статикалық және динамикалық талдау туралы, бэкдорлар және сервердің операциялық жүйесіне басқа да басып кіру құралдары туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Зиянды бағдарламалардың статикалық және динамикалық талдауын түсіну және сенімді пайдалану; 2. Кодты талдау және зиянды бағдарламалар сигналдарын жасау үшін Assembler тілін түсіну және сенімді пайдалану; 3. WinDbg көмегімен ОЖ ядросын реттеу, зиянкес үшін желілік сигналдар жасау әдістерін таңдау және пайдалану; 4. Виртуалды машиналар негізінде зиянды бағдарламаларға қарсы әрекет ету әдістерін таңдау және пайдалану; 5. Wireshark әзірлеушінің интеграцияланған ортасының құралдарын тиімді талдау және берілетін және алынатын пакеттерді ұстап қалу үшін түсіну және пайдалану. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейтін болады: dependency Walker көмегімен динамикалық құрастырылған функцияларды зерттеу, PEview, Resource Hacker көмегімен PE-файлдарды зерттеу; виртуалды машиналардағы зиянды бағдарламаларды талдау, зиянды бағдарламаларды динамикалық талдау негіздері, Process Monitor көмегімен мониторинг, Process Explorer көмегімен процестерді қарау, Wireshark көмегімен пакеттерді ұстап қалу;Ida Pro итеративті дисассемблерінің көмегімен зиянды бағдарламаларды анықтау, функцияларды талдау, Wireshark көмегімен қиылысқан сілтемелерді пайдалану; IDA Pro итеративті дисассемблерінің көмегімен зиянды бағдарламаларды деректер сілтемелері;

Пәннің мақсаты генеративті нейрондық желілердің ішкі архитектурасы, осындай желілердің міндеттері, әдістері, модельдері, нейрондық желілерді зерттеудің ықтималды негіздері туралы идеяларды қалыптастыру. Оқытылатын болады:Генеративті желілердегі ықтималды модельдер, терең оқыту модельдері мен әдістері, автокодировщиктер, генеративті-қарсыласу желілерінің негіздері, бейнелеу, әдеби және музыкалық шығармашылықта, мінез-құлықтың ойын жағдаяттық модельдерінде қолдану, генеративті жүйелердің өнімділігін тестілеу және есептеу жүйесі, жаңа мәтінді генерациялау, LSTM және GRU модельдері, назар аудару, Импульс және Сұрақ-жауап модельдері.

Пәннің мақсаты-шет тілін ғылыми жұмыста қолдануға мүмкіндік беретін ғылыми және кәсіби қызметті жүзеге асыру үшін қажетті коммуникативтік кәсіби бағытталған шет тілді құзыреттілікті жетілдіру қабілетін қалыптастыру. Пән ғылыми жарияланымдардың халықаралық жүйесін, ақпараттық дереккөздермен жұмыстарды, ағылшын тіліндегі ғылыми жарияланымдардың стилінің ерекшеліктерін зерделеуге бағытталған.

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың деректер үлгілері және мазмұн сұраныстары, секциялау, бағыттау, таратылған жүйелер, транзакциялар, деректердің сериализациясы, кейінге қалдырылған сұраныстар туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Актерлер технологиясы негізінде жоғары жылдамдықты жүктеу қосымшасын жасау үшін MPI технологиясын таңдау және пайдалану; 2. Жоғары жүктелген және жоғары өнімді қосымшаларды жобалау және пайдалану үшін MapReduce және OpenMP технологияларын таңдау және пайдалану; 3. Проблемалы-бағытталған есептеуіш-еңбекті көп қажет ететін есептерді шешу үшін жоғары өнімді есептеулердің бағдарламалық кешендерін таңдау және пайдалану; 4. Жоғары жүктелген қосымшаларды кластерлік талдаудың инструментальды құралдарын анықтау. NET Akka; 5. Қосымша ресурстарды (ЦП, жады, сақтау орны), өнімділікті жақсарту және көп транзакцияларды өңдеу үшін тік деректер базасын масштабтау. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: сенімді, масштабталатын және жүйенің сүйемелдеуімен ыңғайлы; деректер модельдері және сұраныс тілдері, құжаттық бағытталған модельмен салыстырғандағы реляциялық модель; мәліметтерді сақтау және алудың кіші жүйелері, ДБ мәліметтерінің базалық құрылымы; кодтау және эволюция, деректерді кодтау форматтары, деректер қозғалысының режимдері; таратылған мәліметтер, репликация, жетекші және ведомствалық тораптар, репликацияны кідірту мәселелері; секциялау. "Кілт-мән" түріндегі деректерді секциялау, секциялау және екінші кілттер, секцияларды қайта теңгеру, сұраныстарды бағыттау;

Пәннің мақсаты: болашақ мамандардың ағындарды орындау, синхрондау, бұғаттау және бұғатталмаған операциялар, хабарламалар арналары, баспағыштар және жазылушылар, қарсы басу, аяқталған фьючерстер туралы түсініктерін қалыптастыру. Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін студенттер келесі қабілеттерге ие болады: 1. Актерлер технологиясы негізінде жоғары жылдамдықты жүктеу қосымшасын жасау үшін MPI технологиясын таңдау және пайдалану; 2. Проблемалы-бағытталған есептеуіш-еңбекті көп қажет ететін есептерді шешу үшін жоғары өнімді есептеулердің бағдарламалық кешендерін таңдау және пайдалану; 3. Жоғары жүктелген қосымшаларды кластерлік талдаудың инструментальды құралдарын анықтау. NET Akka; 4. Data Mining модельдерін қолдана отырып, деректердің үлкен көлемін талдау және өңдеу алгоритмдерін құру. 5. Үлкен деректерді талдаудың қолданбалы есептерінің концептуалды және теориялық модельдерін әзірлеу және талдау. Пәнді оқу кезінде студенттер келесі аспектілерді зерттейді: Java-да бәсекелестік қолдау эволюциясы. Синхронды және асинхронды API. Жариялау\жазылу және реактивті бағдарламалау. Реактивті жүйелер және реактивті бағдарламалау. Асинхронды API жүзеге асыру. Әдісті блоктан тыс әдіске түрлендіру. Асинхронды есептерді конвейерлік ұйымдастыру.

Кәсіби есептерді шешу үшін математикалық модельдер мен әдістерді қолдана білу

Статистикалық талдау және статистикалық шешімдерді қабылдау әдістері мен алгоритмдері және мультипроцессорлық қамтамасыз етумен көп ағынды ортада бағдарламалық және аппараттық қамтамасыз етуді тестілеу нәтижелері негізінде зияткерлік корпоративтік ақпараттық жүйелерді жобалау және пайдалану

Қолда бар өңдеу технологияларын талдау және веб-бағдарламалаудың заманауи платформасында бір бетті жоғары динамикалық, жоғары технологиялық және жоғары жүктелген сайттар мен порталдарды жасау;

Реактивті конкурентті бағдарламалау платформасында жоғары жүктелген қосымшалардың пәндік саласын жобалау мен талдаудың қазіргі объективті-бағытталған тілі үлгілерінің негізінде архитектурасын және дизайнын әзірлеу

Кәсіпорынның аппараттық компьютерлік инфрақұрылымына сүйене отырып, желілік технологиялар мен ақпаратты берудің жаңа хаттамалары негізінде веб-қосымшалардың жоғары жүктелген жүйелерін өрістету және пайдалану және деректер базасымен қашықтықтан жұмыс істеудің негізгі бағдарламалық өнімдерін қолдана білу

жасанды интеллекті бар жоғары жүктелген қосымшаларды және жоғары өнімді интерактивті қосымшаларды бәсекелі бағдарламалау негізінде кәсіпорындардың нарықтық қатынастарының бәсекелестік ортасының қаржы ағындарының модельдерін әзірлеу;

Ұжымда жұмыс істеу, әлеуметтік, мәдени, конфессиялық және өзге де айырмашылықтарды толерантты қабылдай отырып, кәсіби қызмет процесінде даулы жағдайлардың алдын алу және конструктивті шешу

Объектілі-бағытталған бағдарламалау тілінің негізгі құрылымдарын қолдану, алгоритмдер мен бағдарламалық өнімдердің архитектурасын қатты және сенімді құрастыру

Өндірістік процестерді басқару технологиясының алгоритмдері мен әдістері негізінде кәсіпорынның қаржылық менеджментінің жоғары жүктелген ақпараттық жүйелерін басқару және әзірлеу

Бағдарламалық өнімдерді жобалау және компьютерлік қауіпсіздік саласында отандық және шетелдік стандарттар негізінде жасанды интеллектісі бар жоғары жүктелген жүйелерді әзірлеу

Есептеу процедураларының жоғары технологиялық және тиімді алгоритмдерін әзірлеу және деректердің құрылымын және оларды ұсынудың әр түрлі нысандарын табысты пайдалану

Жасанды нейрондық желілер технологиясы негізінде жоғары жүктелген интеллектуалды ақпараттық жүйелерді әзірлеу және объектілі-бағытталған талдау жүргізу және ауқымды деректерді сақтаумен нақты уақыт режимінде ағымдағы ақпаратты ағынмен өңдеу арқылы таратылған бейнеконференциялардың, чат-боттардың, вебинарлардың жоғары өнімді жүйелерін әзірлеу