7M06105 Деректер туралы ғылым (бейінді бағыт) в Қазақстан-Британ техникалық университеті

Пәндер

1 Оқу жылы Шет тілі (кәсіби) Басқару психологиясы Менеджмент Зерттеу әдістері Ілгері деңгейдегі стастика Оңтайландыру және алгоритмдер Жоғары мектеп педагогикасы Деректерді жинау және талдау (Hadoop) Деректерді сақтау және талдау II (Apache Kafka) Деректер бойынша қорытынды шығару Табиғи тілдерді өңдеу және үлгіні тану әдістері Машиналық оқыту Деректерден құрылымды іздеу Компьютерлік қауіпсіздік негіздері Деректерді визуалдау Жетілдірілген мәліметтер базасы жүйелері

2 Оқу жылы Scala-дағы функционалды бағдарламалау Деректерді талдау (Индустрия жағдайлары) Бұлтты есептеу Жасанды сана Терең оқыту Компьютерлік көру алгоритмдері Заттар интернеті және үлкен деректер Нейрондық желілер және терең оқыту Технологиялық кәсіпкерлік және стартаптар

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.
• 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.
• 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.
• Гипотеза тестін және статистикалық модельдеуді қолдана отырып, барлау мәліметтерін, кездейсоқ айнымалыларды, жалпы дискретті және үздіксіз үлестірімдерді, іріктеу үлестірімдерін талдау және бағалау.
• Практикалық мәселелерді шешу, оқыту модельдерін оңтайландыру және осы модельдерді қолданудан күтілетін тиімділік туралы ақпарат беру үшін жаңа алгоритмдерді әзірлеу және қолданыстағы алгоритмдерді қолдану.
• Машиналық оқыту алгоритмдерінің жұмыс нәтижелерін түсіндіру, олардың сенімділігін өлшеу және басқа қызмет салаларының сарапшыларымен алынған мәліметтермен алмасу.
• Машиналық оқыту моделінің нәтижелерін бағалау, оқытудың жаңа алгоритмдерін әзірлеу және қолдану.
• Тиімді визуализация және түсіндіру әдістерін қолдана отырып, деректер тақталары мен аналитикалық есептерді жасау.
• Кәсіби қызмет мәселелерінде құзыретті болу, жоғары күрделілік деңгейдегі мәселелерді статистика тілінде тұжырымдау, сонымен қатар компьютерде математикалық есептеулерді орындай білу.
• Ағымдағы деректер көздерін талдау және олардың негізінде қорытынды жасау, сонымен қатар дәйектеу және шешім қабылдау.

Ұқсас БББ