6B05402 Цифрлық экономикадағы қолданбалы математика в Нархоз Университеті

Бұл дискретті математиканың бірінші курсы, оның тақырыптары сандар теориясы, жиын теориясы, функциялар мен реттілік, тәртіп қатынастары, қайталанатын қатынастар, логика мен дәлелдеу әдістері, графиктер мен алгоритмдерді қамтиды. Бұл пән студентті математика мен информатиканы әрі қарай оқуға дайындайды

Бұл курс студенттерді бағдарламалаумен таныстырады. Оған негізгі ұғымдар мен Алгоритмдеу терминологиясы, бағдарламаларды әзірлеу және жоғары деңгейлі тілде бағдарламалау негіздері кіреді. Тақырыптар формалармен, қасиеттермен, псевдокодтармен, деректер түрлерімен, массивтермен, операторлармен, басқару құрылымдарымен, әдістермен, сыныптармен, нысандармен және негізгі алгоритмдермен шектелмейді.

Курс матрицаларды, олардың қасиеттері мен сипаттамаларын, алгебралық теңдеулер жүйелерін және оларды шешудің классикалық әдістерін, сызықтық көпмүшелерді, векторларды, сонымен қатар сызықтық кеңістік теориясының негіздерін, оның базисін және басқа да қасиеттерін сипаттаудан тұрады. Студенттер матрицалармен жұмыс істеуді, оларды түрлендіруді, меншікті векторлар мен сипаттамалық сандарды табуды, меншікті мәндерді және сызықтық оператордың меншікті векторларын табуды үйренеді. Сонымен қатар курс векторлар, жазықтықтар, беттер теориясының жүйеленген негіздерін және координаттық жүйелердегі олардың сипаттамасын қамтиды. Студенттер векторлармен жұмыс істеуді және оларға операция жасауды, әртүрлі координаттық жүйелермен жұмыс істеуді үйренеді (тікбұрышты, полярлық, цилиндрлік және т.б.), координаталарды түрлендіруді жүргізу, жазықтықтағы және кеңістіктегі сызық теңдеулерінің көмегімен сипаттауды үйренеді.

Курс тізбектер мен функциялардың шектерін есептеуге арналған есептерді шешу және талдау әдістерінің теориялық және практикалық негіздерін, функциялардың үздіксіздігінің қасиеттерін зерделеуді, бір және бірнеше нақты айнымалы функциялардың дифференциалдануын қамтиды. Студенттер экономикадағы нақты қолданбалы есептерді шешу және сипаттау үшін математикалық талдау әдістерін қолдану мүмкіндіктерін түсінеді.

Курс объектіге бағытталған тәсіл мен қарқынды практикалық тәжірибені қолдана отырып бағдарламалауды үйретеді. Студенттер орта деңгейдегі қосымшаларды тиімді бағдарламалау үшін жоғары деңгейлі бағдарламалау тілін қолдана отырып, объектіге бағытталған бағдарламалаудың негізгі тұжырымдамаларын қалай қолдануға болатындығын біледі. Тақырыптарға инкапсуляция, мұрагерлік, агрегация, полиморфизм, шаблондар және виртуалды функциялар кіреді. Бұл курс сонымен қатар өмірлік цикл және бағдарламалық жасақтаманы модельдеуді, кодтың тиімділігін талдауды, оқиғаларға негізделген бағдарламалауды және ерекше жағдайларды өңдеуді қамтиды.

Курс интегралдар теориясының теориялық негіздерін (белгісіз және анықталған, жеке емес, еселік), функционалдық тізбектер және қатарлар теориясын қамтиды. Студенттер интегралдар алуды, олардың қасиеттерін талдауды, қатарлар мен интегралдардың ұқсастығын зерттеуді, практикалық жеке есептерді шешуді үйренеді.

Курста сандық есептеудің заманауи әдістері бар. Студенттер есептеу Есебін дұрыс математикалық тұжырымдауды, оның қасиеттерін талдауды, оңтайлы сандық шешім әдісін дұрыс таңдауды, алгоритмнің қасиеттерін талдауды, есептеу есептерін шешудің сандық алгоритмін жүзеге асыруды, алынған шешімдерді талдауды үйренеді. Қолданбалы есептерде студенттер ақырлы айырмашылықтар, айырмашылық теңдеулері, әртүрлі айырмашылық схемалары, сандық әдістердің тұрақтылығы мен конвергенция жылдамдығы туралы түсініктерді игереді.

Курс ықтималдық теориясының негізгі принциптерін және оны қолдану мәселелерін қамтиды. Тақырыптарға комбинаторика элементтері, Колмогоровтың аксиоматикасы, оқиғалардың шартты ықтималдығы мен тәуелсіздігі; дискретті және үздіксіз кездейсоқ шамалар; бірлескен, шекті және шартты тығыздықтар, сипаттамалық функциялар; Үлкен сандар заңдары; биномдық, пуассондық, гамма, бір өлшемді және екі өлшемді қалыпты үлестіру жатады

Курс көптеген айнымалылардың функциялары үшін дифференциалды және интегралды есептеулер теориясын қамтиды. Тақырыптар векторларды, квадраттық беттерді, векторлық функцияларды, Цилиндрлік және сфералық координаттарды, жартылай туындыларды, бірнеше интегралдарды, векторлық өрістерді және сызықтық интегралдарды зерттеуді қамтиды. Барлық тақырыптар қолданбалы тапсырмалар мен мысалдарды қамтиды.

Курс есептеулерді бір айнымалының векторлық функцияларына, сондай-ақ скаляр және векторлық өрістерге қолданады. Тақырыптар градиент, алшақтық, бұйралау; сызықтық, беттік және көлемдік интегралдар; дивергенция теоремасы, сонымен қатар Грин және Стокс теоремалары.

Курс тиімді компьютерлік бағдарламаларды алгоритмдік жобалау құралы ретінде деректер құрылымын талдау мен жобалауды қамтиды. Тақырып мәліметтер құрылымының негізгі тақырыптарына бағытталған, соның ішінде массивке негізделген тізімдер, байланысты тізімдер, олқылықтар, хэш-кестелер, Рекурсия, екілік ағаштар, scapegoat ағаштары (өзін-өзі теңдестіретін екілік іздеу ағаштары), қызыл-қара ағаштар, үйінділер, сұрыптау алгоритмдері және графтар.

Курс қазіргі заманғы бәсекеге қабілетті маманның тиімді халықаралық коммуникациясының А2-В2 және одан жоғары деңгейдегі тілдік дағдыларын дамытуға бағытталған. Курстың мақсаты қазіргі әлемдік нарық жағдайында болашақ кәсіби қызметте қолданылатын тұрақты дағдыларды қалыптастыру, сондай-ақ іскерлік тіл деңгейінде қарым-қатынас жасау үшін қажетті тілдік құзыреттіліктерді меңгеру және бизнес бойынша әріптестердің, серіктестердің және қоғамдастық мүшелеріне қатысты күтулерге сәйкес қарым-қатынасты дұрыс құра білу болып табылады. Курс әртүрлі стандартты емес іскерлік жағдайларда сыни ойлауды, талдау және қарым-қатынас дағдыларын дамытуға ықпал етеді. Курстың мазмұны Іскерлік жазбаша хат алмасу бойынша практикалық тапсырмалар бойынша жұмысты, прагма-бизнес саласындағы кәсіби және типтік жағдайларды қамтиды

Курс әртүрлі теориялық және практикалық инженерлік-экономикалық есептердің математикалық модельдері үшін негізді құрайтын дифференциалдық теңдеулерді шешу және зерттеу әдістерін қамтиды. Студенттер дифференциалдық теңдеулердің негізгі түрлерін шешуді, олардың қасиеттерін зерттеуді үйренеді, экономикадағы қосымшаларға сүйене отырып, күрделі сызықты емес процестерді сипаттау аппаратын меңгереді.

Пән топтау, орташа шамалар, вариация көрсеткіштері және деректерді талдаудың басқа әдістері сияқты қоғамның экономикалық, әлеуметтік дамуын сипаттайтын статистикалық деректерді өңдеу және зерттеу әдіснамасын қамтиды. Студенттер жеке немесе топтық зерттеулер негізінде нақты статистикалық деректерді жинап, талдап, әрі қарай шешім қабылдау мақсатында нәтижелерді жоба түрінде қалыптастырады.

Курстың мазмұны: қарапайым сызықтық регрессия, бірнеше сызықтық регрессия, айнымалыларды таңдау, F-тесттер, ең аз квадраттарды бағалау, коллинеарлық, қалдық талдау, сызықтық емес регрессия.

Курс студенттерде экономикалық ойлауды қалыптастыруға бағытталған, экономикалық субъектілердің мінез - құлық заңдылықтары және микро және макро деңгейлерде экономиканың жұмыс істеу механизмі туралы жалпы түсінік береді. Курстың мазмұны экономикалық категорияларды, экономикалық заңдарды және өндірістегі, бөлудегі, алмасудағы және тұтынудағы қатынастарды реттейтін шаруашылық жүргізу механизмін, сондай-ақ экономикалық жүйенің әртүрлі құрылымдық деңгейлерін зерттеуді қамтиды. Курсты оқу барысында студенттер тауарлар мен ресурстардың нақты нарықтарындағы жағдайларды талдаудың практикалық дағдыларын игеріп, проблемалық жағдайларды микро және макроэкономикалық деңгейде анықтауға үйренеді.

Оқу практикасы кәсіпорындарда, ұйымдарда немесе кафедра базасында жұмыс арқылы оқу үдерісінде алынған теориялық білімді бекіту мен тереңдетуді қамтитын бастапқы кәсіби құзыреттіліктерді алуға бағытталған. Оқу практикасынан өту барысында студенттер болашақ кәсіби қызметінің функциялары мен міндеттерімен, ұйымдастыру-құқықтық формасымен, ұйымның құрылымымен танысады және ұйымдастыру үдерісіне қатысады, іскерлік хат-хабарлар мен есеп беруді жүргізеді, сондай-ақ еңбек ұжымында жұмыс істеу дағдысына ие болады. Практикадан өту барысында студенттер есеп жазу үшін ақпараттық базаны қалыптастырады және талдайды, оны студенттер практикадан өту нәтижелері бойынша тапсырады және қорғайды.

Курс қарапайым дифференциалдық теңдеулер мен жартылай туынды теңдеулерді физикалық есептерге қолдануды қарастырады; жылу өткізгіштік теңдеулерімен, толқындармен және Лаплас теңдеулерімен байланысты шекті және бастапқы есептер. Фурье талдауы; Бессель және Легендра функциялары бойынша ыдырау.

Пәнде ақпаратты алуға, сақтауға, өңдеуге және беруге байланысты заңдылықтар оқытылады. Студент экономикалық үрдістерді талдауды, ақпаратты ұсыну түрлері мен формаларын ажыратуды, ақпаратты кодтауды және қайта кодтауды, Шеннон формуласын қолдануды, ақпараттың аддитивтілік Заңын және Котельников теоремасын қолдануды үйренеді.

Курс математикалық модельдерді тұжырымдау мен талдауды қарастырады. Математикалық құралдарға өлшемді талдау, оңтайландыру, модельдеу, Ықтималдық теориясы және қарапайым дифференциалдық теңдеулер жатады. Қажетті математикалық және ғылыми база қажеттілігіне қарай дамитын болады. Студенттер модельдерді қалыптастыруға, сондай-ақ оларды талдауға қатысады.

Өндірістік практика оқыту үдерісінде алынған білімді бекітуге, тәжірибелік дағдыларды меңгеруге және озық тәжірибені меңгеруге бағытталған. Практика білім алушылардың кәсіби қызметтің барлық түрлерін кешенді меңгеруін, жалпы және кәсіби құзыреттерді, сондай-ақ командалық жұмыс дағдыларын қалыптастыруды мақсат етеді. Практика студенттің бастамасы бойынша және білім беру бағдарламасының бейініне сәйкес келетін ЖОО ұсынған немесе таңдалған мекемеде/ұйымда өтеді. Практика аяқталғаннан кейін студенттер жоспарланған оқу нәтижелеріне қол жеткізуді көрсете отырып, есепті тапсырады және қорғайды.

Курс деректерді өндіруде қолданылатын тұжырымдамалар мен әдістермен таныстырады. Тақырыптар прототиптерді әзірлеуді және деректерді талдау модельдерін құруды; деректерді талдаудың ағымдағы мәселелері мен қолдану салаларын; деректерді жинау мен талдауға байланысты құқықтық және этикалық мәселелерді қамтиды. Алгоритмдік және қолданбалы мәселелерге ерекше назар аударылады, сондықтан студенттер деректерді өндіру саласында зерттеулер жүргізуге және деректерді өндіру әдістерін практикалық қолдануға қажетті білім ала алады

Бұл 2D және 3D нысандарын модельдеу әдістері бойынша кіріспе курс. Тақырыптарға геометриялық құрылыс, эскиз жасау, ортогональды проекция, изометрия, секциялық түрлер және егжей-тегжейлі түрлер, геометриялық өлшемдер мен төзімділікті анықтау, инженерлік сызбалар мен жинақтар жатады.

Курс қаржылық есептеудегі математикалық әдістердің негіздерін қамтиды. Студенттер пайыздық мөлшерлемелердің әртүрлі түрлерін есептеуді және олармен жұмыс істеу ережелерін, бағаны дисконттауды және инфляцияны ескеруді үйренеді, сондай-ақ қаржылық инженерия элементтерін (Марковица диверсификациясы, кездейсоқ кезбе гипотезасы және тиімді нарық тұжырымдамасы) зерттейді.

Пән тәуекел-менеджменттегі шешімдер негізінде тәуекелдерді статистикалық талдау әдістемесінен тұрады. Студент тәуекелдер деңгейін бағалай алады, түрлі жағдайларда тәуекелдерді анықтай алады және қабылданған шешімдердің тәуекелдердің төмендеуіне әсерін бағалай алады. Практикалық сабақтарда студенттер жағымсыз оқиғалардың пайда болу ықтималдығын бағалайды, ортаның сыртқы және ішкі факторлары арасындағы байланысты анықтайды, сапалық және сандық әдістер негізінде болашақ тәуекелдерге болжау жасайды.

Бұл курс көшбасшылық пен инновацияның негізгі теорияларын қамтиды және жұмыс берушілер іздейтін жаһандық дағдылардың дамуына ықпал етеді. Курс сондай-ақ ұйымдағы инновацияларды ынталандыруға арналған жаңа құралдармен, оның ішінде зерттеулер жүргізу әдістерімен және инновацияларды әзірлеу үшін зерттеулерді қолданумен таныстырады. Іс-шаралар (ми шабуылы, командалық тапсырмалар және т.б.) инновациялық мәселені шешудің жолын және оны жүзеге асыру үшін көшбасшылық дағдыларды қолдану тәсілдерін ұсыну үшін шағын зерттеу жобасын жүзеге асыру және ұсыну үшін контекст береді.

Бұл курс карталар ішіндегі және арасындағы кеңістіктік қатынастарды анықтау және қолдану үшін қолданылатын ұғымдар мен процедураларға назар аударады. Курс карталарды талдау және кеңістіктік модельдерді құру үшін картаға түсірумен, гео-сұраулармен және ГАЖ технологияларымен таныстырады. Тақырыптар картографиялық деректердің табиғатын, кеңістіктік талдауды және ГАЖ модельдеуді қамтиды, содан кейін кеңістіктік деректерді беттік модельдеу және іздеу операциялары.

Пән статистиканың озық деңгейі болып саналатын қолданбалы статистиканың ықтималды-статистикалық базасын қарастырады. Сандық шамаларды статистикалық талдау әдістері, көпөлшемді статистикалық талдау әдістері, уақыт қатарларын талдау, сандық емес және интервалды деректер статистикасы сипатталады. Студенттер кейс технологиясы бойынша статистиканың озық әдістерін қолданып, әлеуметтік және мемлекеттік саладағы тәжірибеге бағдарланған тапсырмаларды орындайды

Пән R бағдарламалау тілінде деректерді бағдарламалау және визуализациялау туралы өзекті білімді, сонымен қатар көптеген мәліметтерде заңдылықтарды іздеу және статистикалық тұрғыдан дұрыс тұжырым жасау дағдыларын қалыптастырады. Студенттер статистикалық модельдерді құрастырады және диагноз қояды, деректерді сақтайды және түрлендіреді, сонымен қатар сипаттамаларды жасайды және орнатады, графиктер жасайды және негізгі статистикалық модельдерді мәліметтермен салыстырады.

Курс қазіргі заманғы бағдарламалық құралдардың көмегімен әлеуметтік-экономикалық процестер мен құбылыстардың көп өлшемді статистикасын талдаудың жүйелендірілген әдістерін қамтиды. Студенттер көпөлшемді кеңістіктегі айнымалылардың арасындағы байланысты зерттейді, көпөлшемді регрессионды модельдерді, аралық бағалауды құруды, модельдің верификациясын жүргізуді үйренеді, кластерлік талдаудың иерархиялық және итеративтік алгоритмдерін пайдалана отырып, көп өлшемді бақылауларды кластерлеуді жүргізуді үйренеді.

Курс ақпаратты өңдеудің заманауи құралдарын, стохастикалық модельдеу теориясын, модельдеу параметрлерін бағалауды қолданудың тәжірибелік дағдыларын қалыптастырады. Студенттер сыртқы факторлардың күшті құбылмалылығы жағдайында кәсіпорындардың қаржылық және экономикалық стратегиясын болжауды және құруды үйренеді, кездейсоқ процестерді талдау және модельдеу әдістерін және экономикалық есептерді шешу үшін қазіргі заманғы математикалық құралдарды қолдана алады.

Курстың мақсаты-суреттер, мәтін және деректер сияқты жоғары өлшемді мәліметтер үшін тұрақты көріністерді құрудың математикалық, статистикалық және есептеу есептерін ұсыну. Студенттер бақыланатын және бақыланбайтын оқытудың соңғы модельдерін талқылай отырып, жеке терең оқыту тақырыптарына терең үңіледі. Конволюциялық архитектураға, инвариантты оқытуға, бақыланбайтын оқытуға және жанжалсыз оңтайландыруға ерекше назар аударылады. Тақырыптарға мыналар жатады: нейрондық модельдер (мысалы, конволюциялық нейрондық желілер, қайталанатын нейрондық желілер), ықтималды графикалық модельдер (мысалы, Байес желілері, Марков модельдері).

Курс шығындарды басқару саласындағы кәсіпкердің алдында тұрған бірегей міндеттерді, сондай-ақ әлемдік өнімдер мен қызметтер индустриясында жаңа кәсіпорын құру және дамыту үшін технологияға негізделген инновациялардың маңыздылығын қарастырады. Курс төрт негізгі тақырыпты қамтиды: (1)кәсіпкерлік инновация (2) инновация, клиенттер, мүдделі тараптар мен нарық арасындағы құндылықты құру және құндлықты ұстау арасындағы байланыс, (3) өнімдер мен қызметтерге негізделген салалардағы ғаламдық бәсекелестік артықшылықты құрудағы технологияның рөлі және (4) өнімдер мен қызметтерде жаңа құнды ұсыну үшін жедел құрылымды әзірлеу және бақылау.

Бұл курс қолданбалы жүйелерді құру және есептеу тұрғысынан ақыл-ойды есепке алу үшін қолданылатын идеялармен, әдістермен және архитектуралармен таныстырады. Бұл курс сонымен қатар ережелер тізбегін, эвристикалық іздеуді, логиканы, шектеулерді таратуды, шектеулі іздеуді және проблемаларды шешудің басқа парадигмаларын қолдануды зерттейді. Сонымен қатар, ол шешім ағаштарының, нейрондық желілердің, SVM және басқа оқу парадигмаларының қосымшаларын қамтиды.

Дипломалды практикасы дипломдық жұмысты (жобаны) дайындауға және жазуға бағытталған. Дипломалды практикасы кезінде білім алушы кәсіпорын қызметімен және зерттеу міндеттері контекстіндегі есептілікпен танысады; зерттеу тақырыбы бойынша қаржылық-экономикалық және практикалық материалдарды жинауды жүзеге асырады, өз тақырыбы шеңберінде компанияның негізгі мәселелерін зерттейді. Практика есепті тапсырумен және қорғаумен аяқталады, ал практика нәтижелері дипломдық жұмысты (жобаны) жазу үшін пайдаланылатын болады.

Бұл курста студенттер 3D модельдеудің негіздерін үйренеді, 3D Max және Maya бағдарламалық жасақтамаларын қолдана отырып анимация принциптерін түсінеді, курс соңында студенттер жаңа 3D нысандарын жасай алады, оларды модельдейді және анимацияны қолдана алады

Курс бизнес-үдерістерді моделдеудің негізгі ұғымдарын және жаппай қызмет көрсету жүйелерін, имитациялық моделдеудің негізгі құрал жабдықтарын қамтиды, жаппай қызмет көрсету жүйелерінің модельдерін құру дағдыларын дамытады. Студенттер нақты имитациялық модель үшін ықтималды кірістік үлестіруді таңдау міндетін, имитациялық экспериментті жоспарлау міндетін шешетін және әртүрлі жүйелердің имитациялық модельдерін құратын болады.

Курс сызықтық бағдарламалау негіздерін (графикалық әдіс, симплекс-әдіс, көліктік есеп), маркалық тізбектерге кіріспе және динамикалық бағдарламалау (Беллман әдісі), экономикадағы өндіріс көлемі мен шығынының минималды есептеу әдісін, ойын теориясының элементтерін қоса алғанда, шешімдерді оңтайлы қабылдау әдістерінің теориялық және практикалық негіздерін қамтиды. Студенттер ең ұтысты стратегияларды табу бойынша жеке тапсырмалар сериясын орындайды.

Курс эконометриялық деректерді талдаудың классикалық әдістерін қамтиды. Пән аясында студенттер автокорреляция ұғымдарын, кең және тар мәндердегі стационарлықты, қысқа және ұзақ жадыны, сызықтық стохастикалық модельдерді (AR авторегрессиялық модельдері, жылжымалы орта MA модельдері), сызықты емес стохастикалық шартты-гаусстық модельдерді (ARCH жиымы және стохастикалық құбылмалылық модельдерді) оқып үйренеді. Жеке /командалық жоба аясында студенттер нақты мысалдарда уақытша деректерді сипаттаудың ең қолайлы моделін құрастырады.

Курс деректер базасын басқару жүйесін құру және енгізу үшін қажетті тұжырымдамаларға бағытталған. Курс аясында әртүрлі заманауи деректер модельдері, деректердің қауіпсіздігі мен тұтастығы, сонымен қатар параллельді есептеу әдістері зерттеледі

Курс деректерді жинау, талдау және статистикалық сипаттау әдістерін қамтиды. Деректерді талдау және визуализация үшін әртүрлі технологиялар қарастырылады. Пәнді оқытудың мақсаты - деректерді іздеу, уақыт қатарларын болжау, сондай-ақ үздіксіз және дискретті оңтайландыру мәселелерін шешу үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді қолдану саласындағы теориялық білім мен әдіснамалық негіздер кешенін алу

Курс блоктық шифрлар мен хабарламаларды аутентификациялау, ашық кілттерді шифрлау, сандық қолтаңбалар және кілттерді құру кодтарын, сондай-ақ AES, RSA-OAEP және цифрлық қолтаңба алгоритмін қоса алғанда, осындай схемалардың жалпы мысалдары мен қолданылуын қамтиды.

Курс графтар теориясының фундаменталды түсініктері туралы біртұтас түсінік қалыптастырады. Студенттер математикалық аппаратты, графтар теориясының әдістерін, графикалық құрылымдардың құрылымдық және сандық сипаттамаларын табу алгоритмдерін меңгереді, графтар теориясының негізгі есептерін шешуді және қолданбалы есептерді шешу үшін графикалық алгоритмдерді тиімді қолдануды, графтық алгоритмдерді жүзеге асыру үшін, соның ішінде бизнес есептерін шешу үшін (коммивояжер есебі, құрастыру және т.б.) қазіргі заманғы аспаптық және есептеу құралдарын пайдалануды үйренеді.

Курс оңтайландырудың бірыңғай көзқарасына ие және негізгі қосымшалар мен оңтайландырудың негізгі алгоритмдерін қамтиды: сызықтық, сызықты емес, сенімді, дискретті, динамикалық оңтайландыру,және желілік ағындар.

Курс жалпы сақтандыруда қолданылатын математикалық модельдердің сипаттамасынан тұрады: сақтандыру шығындарына арналған модельдер (гамма, Парето, қалыпты үлестірулер және т.б.), сақтандыру жағдайларының санына арналған модельдер (Пуассонды бөлу және т.б.), жиынтық сақтандыру өтеулеріне арналған модельдер (Пуассонның құрамдас бөлуі, жеке тәуекел моделі), бұзылу теориясы, сақтандыруда модельдеу әдістері. Студенттер жеке/топтық жобалар шеңберінде шығындарды нақты деректерде сипаттауды үйренеді.

Курс - бұл компьютерлік көру және кескінді тану туралы негізгі түсініктерге кіріспе. Тақырып кескін қалыптастыру, жиектерді тану, құрылымды талдау, түс, сегментация, пішінді талдау, суреттердегі нысандарды тану және суреттердің жоғары деңгейлі көрінісі сияқты негізгі тақырыптарды қарастырады. Тақырыпқа деген қызығушылыққа байланысты кескін дерекқорын іздеу немесе роботты көру сияқты жетілдірілген тақырыптар қарастырылады. Бағдарламалау тапсырмалары курстың ажырамас бөлігі болып табылады

Курста машиналық оқытудың теориясы, Байес әдістерін, шешімдер тармағын, логистикалық регрессияны және қолдау векторлары әдістерін қолдана отырып бақыланатын машиналық оқыту мәселелері оқытылады. Студент үлкен деректердегі жасырын заңдылықты анықтай алады, алынған нәтижелерді талдай алады және жоғары деңгейлі Python бағдарламалау тілі мен инновациялық компьютерлік технологиялар.

Фактілер мен ғылыми негізделген зерттеулерге сүйене отырып, дәлелді бағалаулар мен ұсынымдар қалыптастыра отырып, кәсіпорындардың бизнес-процестері мен АТ-инфрақұрылымына талдау жүргізеді.

Математикалық талдаудың, ықтималдықтар теориясының, математикалық статистиканың, сандық әдістердің, оңтайландыру әдістерінің, графтар теориясы мен дифференциалдық теңдеулердің классикалық әдістерін пайдалана отырып, сондай-ақ деректерді талдау, машиналық оқыту және жасанды интеллект әдістерін қолдана отырып, бизнес-процестердің математикалық модельдерін құрастырады.

Сандық экономикада кәсіби функцияларды жүзеге асыру үшін математиканың, информатиканың, бизнес пен басқарудың, болашақты болжаудың және деректер аналитикасының функционалдық салаларындағы негізгі тұжырымдамаларды, парадигмалар мен теориялық әзірлемелерді біріктіреді.

Математикалық модельдеу және машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, ішкі және сыртқы мүдделі тараптар үшін ақпаратты жүйелі түрде талдайды және ұсынады.

Математикалық әдістер мен сандық технологияларды қолдана отырып, экономикалық процестер мен жүйелерді модельдейді.

Статистика, графтар теориясы, операцияларды зерттеу, кері есептер, сандық әдістер сияқты математикалық аппаратын қолдана отырып, бизнес және басқару саласындағы есептердің оңтайлы шешімдерін табады.

Кәсіби функцияларды жүзеге асыра отырып, сандық экономикадағы қолданбалы математикалық есептерді шеше отырып, тиісті цифрлық технологияларды, құралдар мен теорияларды пайдаланады.

Математикалық модельдеу және жасанды интеллект әдістерін, экономика, математика және сандық технологиялар тоғысындағы мәселелерді шеше отырып, тез өзгеретін сандық әлемнің инновациялық идеяларын өз бетінше игеру және енгізу дағдыларын іске асыра отырып қолданады.

Деректерді талдаудың заманауи әдістерін (жасанды интеллект пен машиналық оқытуды қоса алғанда) оңтайландыру және қолдану бойынша негізделген шешімдерді әзірлейді және енгізеді.

Деректерді іздеу, ықтималдық-статистикалық модельдеу және машиналық оқыту құралдары арқылы деректердің үлкен көлемін зерттеу және визуализациялау арқылы экономикалық процестерді болжайды.

Корпоративтік әлеуметтік жауапкершілік принциптері мен этикалық салдарын ескере отырып кәсіби пікірін білдіріп, өзекті ақпаратты талдап, әртүрлі аналитикалық әдістер мен математикалық модельдеу әдістерін қолдана отырып шешімдерді қабылдайды және олардың салдарын бағалайды.

Теориялық білім мен практикалық дағдыларды, соның ішінде үлкен деректерді талдау мен визуализацияны қолдана отырып, қолданбалы есептердің математикалық модельдерін іске асыру үшін инновациялық цифрлық технологияларды пайдаланады.

Шешім қабылдаушылардың, сондай-ақ ұйымның мүдделі тараптарының іс-әрекеттері мен мінез-құлқына әсер етеді, ауызша және жазбаша, қарым-қатынас дағдыларын және командада жұмыс істеуді, құқықтық өріс шеңберін ескере отырып және ақпаратты инфографика арқылы визуализациялай отырып, академиялық жазу мен көпшілік алдында сөйлеу дағдыларын көрсетеді.