6B06107 Математикалық және есептеу ғылымдары в Astana IT University

Курстың мақсаты студенттерге сызықтық алгебра және матрицалар теориясының негіздері туралы білім беру. Осы курсты аяқтағаннан кейін студент матрицалардың негізгі қасиеттерін, соның ішінде детерминанттарды, кері матрицаларды, матрицалық факторизацияларды, меншікті мәндерді және сызықтық түрлендірулерді игереді.

Оқу пәні әр түрлі түрде ұсынылатын функцияларды талдау туралы білімді және осы көріністер арасындағы байланысты түсінуді қамтиды; туынды сөздің мәнін өзгеру жылдамдығы мен локальды сызықтық жуықтау тұрғысынан түсіндіреді және әр түрлі есептерді шешу үшін туындыны қолдануды үйретеді.

Курс бағдарламалау негіздерін үйренуге және бағдарламаларды ретке келтіруге арналған. Алгоритм ұғымының бейресми анықтамасы, айнымалылар, с++ тілінің деректер түрлері, итеративті конструкциялар, кодтағы тармақтар, жергілікті және қашықтағы файлдарға қол жеткізу, c++тіліндегі функциялармен жұмыс қарастырылады.

Курс бағдарламалауда қолданылатын негізгі, классикалық алгоритмдер мен мәліметтер құрылымын зерттейді. Алгоритмдерді құру мен сипаттау принциптері, алгоритмдердің күрделілігі мен орындалуы туралы түсініктер, олардың негізгі сыныптары қарастырылады.

Оқу пәні студенттерді есептеудің маңызды салаларымен және оның компьютерлік ғылымдарда қолданылуымен таныстырады. Оқу процесінде студенттер әртүрлі қолданбалы есептерді шешу үшін математикалық әдістер мен құралдарды оқып (дифференциалды теңдеулер, тізбектер, екі және үш еселі интегралдар), қолдана білуі керек.

Табиғат заңдары дифференциалдық теңдеулер ретінде көрсетілген. Ғалымдар мен инженерлер дифференциалдық теңдеулер тұрғысынан әлемді қалай модельдеу керектігін және осы теңдеулерді қалай шешуге және түсіндіруге болатындығын білуі керек. Бұл курс қарапайым дифференциалдық теңдеулер мен олардың ғылым мен техника саласындағы қосымшаларына бағытталған: қарапайым физикалық жүйені модельдеу қарапайым физикалық жүйені модельдеу. Дене жағдайын модельдейтін дифференциалдық теңдеу (DE) шешімінің сенімділігін тексеру. Ерітіндіні, Эйлер әдісін визуализациялау."

Курсқа кәсіби қызметке байланысты ағылшын тілін оқытудың қарқынды бағдарламасы кіреді. Курс ақпараттық технологияның соңғы жетістіктерін көрсететін тақырыптарды қамтиды және терминологиялық лексика оларды студенттердің қажеттіліктеріне тікелей сәйкес етеді.

Математикалық талдау 3 Бір тәуелсіз немесе тәуелді айнымалы болған кезде есептеу әдістері мен идеяларын есепке алады. Көптеген айнымалыларды есептеу - бұл ғылым мен техниканың математикасының көптеген қосымшаларының негізгі құралы. Математикалық тұрғыдан алғанда, көп өлшемді есептеулер жетілдірілген тақырыптардың, соның ішінде оңтайландыру, қарапайым және ішінара дифференциалдық теңдеулер, ықтималдық және статистика, дифференциалды геометрия және кешенді талдаудың негізгі шарты болып табылатын әдістерді зерттейді.

Оқу дисциплинасы ұйымды құру, кәсіпорында жоспарлау және бақылау, өндірістік процесті экономикалық талдау және оның нәтижелерін бағалау, өндірістік процесті ұйымдастыру және бақылау принциптері мен әдістерін зерттеуге арналған. Курс барысында ақпараттық технологиялар саласында кәсіпкердің табысты қалыптасуы үшін талап етілетін кәсіпкерлік дағдылар мен көшбасшылық қасиеттер қарастырылады.

Курс C++ тілінде объектіге бағытталған бағдарламалауды үйренуге арналған. Студенттер объектілі-бағытталған бағдарламалау принциптерін, С++ тілінің қосымша элементтерін (класстар, объектілер, шаблондар және т.б.) зерттейді, объектілі-бағытталған бағдарламалаудың концептуалды аппаратын (полиморфизм, инкапсуляция, мұрагерлік, конструктор және т.б.) игереді, бағдарламалауда кодты қайта пайдалану принципі туралы түсінік қалыптастырады, SOLID принциптері туралы түсінік алады.

Жеке туынды құралдардағы дифференциалдық теңдеулерде, мысалы, параболалық, гиперболалық және екінші ретті параболалық, гиперболалық және эллиптикалық теңдеулер үшін бастапқы және шекаралық жағдайлар бар міндеттер жатады. Айнымалылардың бөлінуіне, арнайы функцияларды, түрлендіру әдістерін және сандық әдістерді бөлуге баса назар аударылады. Студент жеке туынды құралдардағы теңдеу тұжырымдамасы туралы және оның физикалық құбылыстарды сипаттау туралы түсінікті түсінігін және оның физикалық құбылыстарды, мысалы, диффузия және толқындардың таралуы, жылу беру.

Курс Java тілінде объектіге бағытталған модельдеу мен бағдарламалауды үйренуге арналған. Студенттер объектіге бағытталған модельдеу принциптерін, Java тілінің негіздерін (синтаксис, бағдарлама құрылымы, пакеттер, сыныптар, интерфейстер және т.б.) үйренеді, объектіге бағытталған бағдарламалаудың тұжырымдамалық аппаратын алады (полиморфизм, инкапсуляция, мұрагерлік, конструктор және т. б.), бағдарламалауда кодты қайта пайдалану принципін түсінуді қалыптастырады.

Бұл курс дифференциалдық және интегралдық теңдеулерді шешуге қолданылатын ең қарапайым сандық әдістерді зерттеу арқылы есептеу ғылымдарына кіріспе болып табылады. Негізгі тақырыптар: сандық жуықтаудың математикалық және есептеу негіздері, ғылыми есептерді шешу; Қарапайым оңтайландыру; векторизация; кластерлеу; Көпмүшелік және сплайндық интерполяция; интеграция және дифференциация; сызықтық және сызықтық емес теңдеулердiң көлемдi жүйелерiн шешу; модельдеу.

Бұл курс бір және бірнеше айнымалылардың нақты және векторлық функцияларын есептеуді дамытады. Тақырыптарға матрицалық алгебра және сызықты карталар кіреді; Векторлық функциялар және оларды талдау; Евклидтегі N-кеңістігінің геометриясы; бірнеше айнымалылардың функциялары және оларды саралау; градиенттер және нұсқаулықтар; Жеке туынды; арқа ұзындығы; Векторлық өрістер, алауыздық және бүгілу; Тейлор теоремасы бірнеше айнымалыларға арналған; N-кеңістіктің экстремалды функциялары; Лагранж мультипликаторлары; бірнеше интегралдар және тізбек ережесі; тұрақты емес интегралдар; сызықтық интегралдар; беттік аймақ; үстірт интегралдар; Жасыл теорема; Гаусс теоремасы; Теорема.

Бұл курста студент машиналық оқытудың көмегімен шешуге болатын тапсырмалардың негізгі түрлерін зерттейді - негізінен біз классификация, регрессия және кластерге тоқталамыз. Сонымен қатар, олар машиналық оқытудың негізгі әдістері және олардың ерекшеліктері туралы біле алады, модельдердің сапасын бағалауды үйренеді - және модель нақты мәселені шешуге жарамды ма, соны шешеді.

Пәннің мақсаты студенттер арасында іргелі білім жүйесін құру болып табылады Химия, кейіннен бакалаврды дайындау үшін қажет Химиялық және биоинген өндірісінің практикалық міндеттерін модельдеудің және есептеудің практикалық міндеттерінің тиімді шешімі."

Пәннің мақсаты студенттер арасында іргелі білім жүйесін құру болып табылады Физика Бакалавриаттың кейінгі дайындыққа қажет Физикалық процестердің нәтижелерін модельдеудің және практикалық есептерді модельдеу және есептеудің практикалық міндеттерінің тиімді шешімі."

Бұл курс қатаң математикалық негізге баса назар аудара отырып, дербес дифференциалдық теңдеулер үшін сандық әдістерді зерттеуді қамтиды. Қарастырылып отырған дербес дифференциалдық теңдеулерді сапалы түсінуге, шекті айырмашылықтардың негіздерін, ақырлы көлемді, ақырлы элементтерді және спектрлік әдістерді, сондай-ақ тұрақтылық, жинақтылық және қателерді талдау сияқты маңызды ұғымдарды сапалы түсінуге ерекше назар аударылады. Есептер: жылу теңдеуі, толқындық теңдеу, конвекциялық диффузияға есептер, Пуассон теңдеуі, Навье-Стокс теңдеуі. Ұғымдар: жүйелілік, тұрақтылық, жинақтылық, әлсіз эквиваленттік теорема, қателерді талдау, Фурье әдістері. Әдістері: ақырлы айырыидар, ақырлы көлемдер, ақырлы элементтер, спектрлік әдістер.

Оқу пәні оқиғалардың ықтималдығы мен статистикасына, сондай-ақ математика мен бағдарламалау арасындағы байланысқа арналған. Курс кездейсоқ шамалардың функцияларын және таралу параметрлерін бағалауды қарастырады. Тақырыптар ықтималдылықты бағалау ретінде жиілікті, статистикалық сипаттамаларды бағалауды, кездейсоқ вектордың күту мен ковариация матрицасын бағалауды және таралу параметрлері бойынша гипотезаларды тексеруді қамтиды.

Оқу пәні дерекқорды басқарудың заманауи жүйелерін басқару дағдыларын дамытуға бағытталған. Пәннің зерттеу өрісі - мәліметтер базасы технологиясына негізделген ақпараттық -басқару жүйесін құру принциптері, реляциялық мәліметтер қорының негіздері мен SQL тілін қолдану, мәліметтер қорымен жұмыс істеу үшін интерфейстерді ұйымдастыру және жүйенің функционалды блоктарымен өзара әрекеттесу.

Курс Android операциялық жүйесі үшін қосымшалар архитектурасының негіздері туралы түсінікті дамытуға және IDE -мен жұмыс істеу дағдыларына бағытталған. Пәннің зерттеу өрісі - операциялық жүйенің қызметі мен қосымшаларды Play дүкенінде жариялау процестері, қосымшаны жобалау, әзірлеу және тестілеу.

Курс PHP бағдарламалау тілін пайдалануды, MySQL деректер базасының негіздерін меңгеруді және серверлік клиенттің қауіпсіз веб-қосымшаларын әзірлеуді үйретеді. Пәннің мақсаты: Студенттердің қазіргі заманғы W3C технологияларымен, веб-ақпараттық жүйелерді әзірлеудің әдістері мен құралдарымен жұмыс істеудің практикалық дағдылары мен теориялық білімін қалыптастыру.

Курста математикалық логиканың жалғасы және студенттерді есептеу теориясына, сонымен қатар рекурсиялық функциялар теориясы, математикалық логикалар, алгоритмдер теориясы, алгоритмдер теориясы деп те атады , бұл есептеу және түсініксіздік, дәлелдемелер мен бюджет туралы түсініктерді зерттеу нәтижесінде пайда болды.

Бұл курс гетерогенді, жаппай параллель процессорларды бағдарламалаудың түсінігі, тілдері, әдістері мен өрнектері болып табылады. Ол гетерогенді есептеу архитектураларын, бағдарламалық жасақтаманы бағдарламалау модельдерін, жадты іске қосу әдістері мен параллель алгоритмдерді қамтиды.

Бұл курс ғылыми қауымдастық пен өндірісте кеңінен қолданылатын сандық әдістердің бірі болып табылатын ақырлы көлемді әдістерді (FVM) зерттеуге бағытталған. Студенттер бірөлшемді және көпөлшемді эллиптикалық, параболалық және гиперболалық дифференциалдық теңдеулерді ақырлы көлемді әдістер арқылы шешуге, сондай-ақ олардың жинақтылығы мен тұрақтылығын талдауға арналған теориялық білім мен практикалық дағдыларды меңгереді.

Көптеген жүйелер уақыттан бері кездейсоқ қосалқы бөлігімен дамиды. Бұл курстың мақсаты - түсіретін ықтималдық модельдерін жасау және талдау Қысқа мерзімді және ұзақ мерзімді перспективаны болжау үшін зерттелген жүйенің маңызды ерекшеліктері; Бұл апаттың әсері қарастырылып жатқан жүйелерде болады. Стохастикалық процестерге арналған ықтималдық модельдерін оқыту математикалық және есептеу құралдарының кең спектрін қамтиды. "

Осы курста студенттер параллель алгоритмдер туралы біледі. Басшылық көп жадтың параллельді машиналарында қолдануға болатын алгоритмдерге орналастырылады, мысалы, көп -иялық сәулетшілер. Курс теориялық компонентке де, бағдарламалаудың құрамдас бөлігі де болады. Толық тақырыптар мыналар кіреді: параллель алгоритмдердің құнын модельдеу, сұрыптау, графиктер, геометрия және ішек амалдарын есептеу үшін параллель алгоритмдер. Бағдарламалау тілінің құрамдас бөлігіне параллелизм, ағындар, жоспарлау, синхрондау түрлері, транзакция жады және хабарламалар кіреді.

Қорытынды элементтер әдісі барлық пәндер бойынша инженерлердің ажырамас құралы болып табылады. Бұл курс студенттерді ақырлы элементтер әдісінің негізгі теориясына енгізеді. Біріншіден, Лаплас пен Пуассон теңдеулерінің міндеттері қойылған. Mke тұжырымының барлық кезеңдері сипатталған. Абстракциялар мен 3D корпусын идеализациялауға негізделген мәселелердің нақты кластары талқыланады, мысалы, жалпақ стресс және стресс, мысалы, өткір күйзеліс және стресстен, сәйкес келмейтін ағындар үшін түпкілікті элементтердің құрамы Элерер мен Навье-Көктердің теңдеулерін іріктеу арқылы енгізіледі.

Бұл пән түпкілікті айырмашылық әдісінің кейбір тәсілдерін зерттеуге бағытталған, атап айтқанда, жеке туынды құралдардағы теңдеулер үшін шекаралық шарттармен байланысты бөлшек қадамдар жасау әдістері. Мұндай әдістерге өзгерістер, бойлық және көлденең дефильмдер және т.б. тұрақтандыру әдістері кіреді және т.б. Тәрбие әзірлейтін және т.б. Қолыңыздан шығу: сипатталған әдістерді қолдана отырып, практикалық мәселелерді шешуге, шешімдерді тергеуге және т.б.

Бұл курс проблемаларды талқылау және биостатистиканы қолдану үшін тақырыптық зерттеулерді қолданады. Тақырыптар клиникалық зерттеулердегі қосымшалармен өмір сүруді талдауды және диагностикалық зерттеулер мен статистикалық генетиканы талдауды бақылауды қамтиды. Курс қазіргі биостатистикалық зерттеулер бағыттарына шолу жасайды.

Бұл курста студенттер Марковтың трансформация әдістері мен тізбектерін қолдана отырып, кездейсоқ үлгілерді құру мәселелерін шешеді, сандық және комбинаторлық мәселелерді оңтайландыру, мысалы, сатушыға арналған тапсырма) және Деректерді талдау үшін Байесиялық есептеулер.

Бұл оқу пәні жазбаша дәстүрлердің негізгі айырмашылықтарын түсінуге үйретеді; оқырман ретінде сындарлы және жазушы ретінде өзін-өзі сынға алудың мағынасын білу; академиялық лексиканың, грамматиканың және стильдің ерекшеліктері; дұрыс құрылымдалған абзацты құруға машықтану; дәлелдер мен дәлелдемелерді жазбаша қолдану тәжірибелік дағдыларын алуға мүмкіндік береді; академиялық эссе жаза білу.

Осы курстың басты мақсаты - математикалық модельдер құру үшін осы молекулалардың биомолекулалары мен метаболизмін енгізу. Бұл курс азық-түлік компоненттері мен тірі организмдердің құрамдас бөліктері арасындағы қатынастарға енгізу үшін тағайындалады. Биохимияға адам тамақтану жағдайында ерекше көңіл бөлінеді. Биохимиялық процестерді математикалық модельдеудің негізгі әдістері қарастырылған.

Бұл курс детерминирленген жүйелер үшін кәдімгі дифференциалдық теңдеулер (ODE) істейтініне ұқсас кездейсоқ жүйелер үшін әдемі және қуатты математикалық тілді ұсынатын стохастикалық дифференциалдық теңдеулерін (SDE) зерттеуге бағытталған. Бұл курста студенттер СДТ үшін табылу теоремаларын, СДТ шешімдерінің қасиеттерін, СДТ интегралдау әдістерін меңгереді.

Пән студенттерді мәліметтердің тақырыбына енгізеді және пирон тілін қолдана отырып деректерді өңдеу және визуализация мәселелерін шешу дағдыларын қалыптастырады. Курс Пиронмен jupyter жазу кітапшасы дәптеріндегі интерактивті жұмыстың негіздерін қарастырады, деректерді өңдеуге арналған питон синтаксистік құрылыстарының қажетті минимумы қарастырылған, негізгі аналитикалық пакеттер қарастырылады: Пандалар, Матплотлиб. Деректерді әртүрлі форматтардан, деректерді тазартуға, барлауды талдауға, деректерді визуализациядан жүктеу мәселелері қарастырылады.

Шешім беру теориясы бірқатар баламалар болған кезде оңтайлы әрекеттерді анықтау әдістеріне арналған, ал олардың салдары сенімді түрде болжауға болмайды. Бұл курс проблемаларды шешу және шешім қабылдау үшін сандық әдістерді (модельдерді) қолданады. Білу керек теориялар мен модельдер, ықтималдықтар теориясы, коммуналдық теория және ойындар теориясы, сызықты бағдарламалау модельдері, сызықты емес бағдарламалау модельдері және бүтін санды бағдарламалау модельдерін қамтиды.

Курс бұлыңғыр логиканың іргелі концепциялары және оны қолдануда берік негізді қамтамасыз етуге арналған. Курста бұлыңғыроператорлармен жұмыс, фаззификация, дефаззификация, TSK жүйелері, оларды машиналық оқытуда және анық емес деректер қорларында қолдану қарастырылған.

Бұл курс кванттық есептеулер мен алгоритмдерге алғашқы кіріспе болуға бағытталған. Кәдімгі есептеулер мен кванттық есептеулер арасындағы парадигмалардың ауысуы зерттеледі және бірнеше негізгі кванттық алгоритмдер, соның ішінде Шор мен Гровер алгоритмдері, енгізіледі. Кванттық есептеулердің компьютерлік қауіпсіздік және машиналық оқыту сияқты салалардағы салдары да қарастырылады.

Бұл курс бұлттық шешімдерді пайдаланғанда ең жоғары тиімділікті көрсететін бағдарламалық қамтамасыз ету жүйелерін және қолданбаларды әзірлеуге арналған. Студенттер Amazon, Google, Microsoft сияқты әртүрлі бұлттық шешімдер провайдерлерімен жұмыс істеу мүмкіндігіне ие болады. Олар дерекқорларға, деректерді талдауға және машиналық оқытуға арналған бұлттық шешімдерді қолдануды үйренеді. Курс келесі тақырыптарды қамтиды: «Load Balancing», «Scalability, Availability and Fault Tolerance», «BigQuery», «Machine Learning on Unstructured Datasets» және т.б.

Курс үлкен деректермен, құрылымдық және құрылымдалмаған ақпараттың үлкен массивтерімен жұмыс істеу негіздерін зерттеуге арналған. Студенттер үлкен деректерде аналитика мен машиналық оқытуды енгізу үшін MapReduce, Hadoop, Spark технологияларымен жұмыс істеуді үйренеді.

"Бұл курс жасушалардың прокариотикалық және эукариоттық жасушаларының қағидаларын қамтиды. Екпін қосулы Тұқымқуалаушылықтың молекулалық негізін, Хромосомалық құрылымның, Мендельевский және Неменделех мұрасына, эволюция және биотехнологиялық қосымшалардың молекулалық негіздерін ескере отырып, мәліметтер талдауы. Аяқталғаннан кейін студенттер генетикалық құбылыстарды танып, сипаттап, маңызды генетикалық ұстанымдар туралы білімдерін, үлкен-лебоздық мәліметтерді талдау үшін құралдарды қолдануды көрсетуі керек. "

Бұл курста психометрия, психометрия, психометрия, психология саласы, психикалық қасиеттерін, мінез-құлық және өнімділігі, сондай-ақ, осындай өлшемдерде қолданылатын тесттерді, талдау және жетілдірумен байланысты психометрия салалары, сондай-ақ психометрия саласы қарастырылған.

Курста халықтың биологиясы, биологиялық бағыттар, биологиялық аудандарда, соның ішінде демография, экология, эпидемиология, эволюция және генетика бар. Математикалық тәсілдерге комбинаторлар, дифференциалдық теңдеулер, динамикалық жүйелер, сызықтық алгебра, ықтималдық және стохастикалық процестер сияқты әдістер кіреді.

«Химиялық инженерияға кіріспе» курсы материалдық және энергетикалық баланс, термодинамика, реакциялар, жылу және жаппай алмасу, бөлу процестері, химиялық процестерді, технологиялық процестерді, технологиялық қауіпсіздікті және монтаждаудың дизайнын қамтиды.

Негізгі әдістері мен құралдарын зерттеуге арналғанғылыми-зерттеу енгізу үшін қажетті. Курс студенттерді ғылыми мақалалардың танымал іздеу базаларымен, мысалы, Web of Science, Scopus, ScienceDirect және басқалармен таныстырады. Курс барысында студенттер дәйексөздер мен қажетті ғылыми ақпараттарды іздеу құралдарымен танысады.

Бұл курс үздіксіз оңтайландырудың теориялық негіздерін енгізеді. Бірінші қағидаттардан бастап, оңтайландыру проблемаларының кең кластарын тиімді шешудің қарапайым итеративті әдістерін қалай жасау және талдау керектігі көрсетіледі. Курстың басты бағыты үлкен проблемаларды шешуге арналған конвергенция индикаторларына қол жеткізеді.

Курс қолданбалы статистика саласында білім алуды, оның ішінде статистикалық деректерді жинау, өңдеу, есептеу және талдау әдістерінің теориясы мен практикасын зерделеуді, технологиялық саладағы жаппай құбылыстар мен процестердің заңдылықтары мен үрдістерін, олардың сандық сипаттамаларын зерделеуді көздейді.

Курс молекулалық эволюцияны талдау әдістері, мысалы, ағаштардың эволюциялық құрылымы, мысалы, протеомиканы есептеу әдістері, ал олар құстардың пайда болуы және адам шығарылған аймағын таба алатындай дәлелденді Түрлер.

Бұл курста студент Deep Reinforcement Learning негізінде агенттерді енгізу жолын үйренеді. Ол агенттің әрекеттерді орындау және нәтижелерді көру арқылы ортамен қарым қатынас жасауды үйренетін машиналық оқыту түрі. Студенттер қарапайым ойындарда өздігінен үйрену үшін Tensorflow және Pytorch көмегімен агенттер жасайды. Осы әдістерді зерделеу арқылы студент қолданбалы салаларда терең оқытуға негізделген агенттерді жүзеге асыруға кіріседі.

Бұл пәнде сұйық ағысының іргелі заңдары, дербес туындылы дифференциалдық теңдеулері және есептерінің есептеу алгоритмдері зерттеледі. Бұл курстың негізгі мақсаты конвекциялық диффузия есептерінің сандық әдістері туралы берік негізін алу болып табылады. Физикалық процестерге және негізгі математикаға баса назар аударылады. Өнеркәсіпте де, академиялық ортада да кеңінен қолданылатын сенімді физикалық интуитивті сандық тәсіл болып табылатын ақырлы көлемдер әдісі оқытылады.

Курс сынақтан өткізілген адам деңгейіне бейімделуге бағытталған принципке негізделген, бұл сұрақ қойылған кезде, ол сұрақ қойылған кезде, оның жауабы белгілі болған жағдайда, компьютерлендірілген бейімделуді зерттеуге бағытталған. немесе алдын-ала түсінікті. Элеменциалды жауап теориясындағы есептеу және статистикалық әдістер және шешім қабылдау теориясы және шешім теориясы тесттің орындалуы үшін біріктірілген, олар тестілеу процесінде интерактивті, олар өзара әрекеттесуге және сыналған адамның біліміне бейімделуге және деңгейіне бейімделеді .

Бұл пән бакалавриат студенттерін жасуша инженериясымен, яғни жасуша құрылымының өзара байланыс функцияларын түсіну және басқарумен байланысты мәселелерді қарастыратын жаңа ғылыммен таныстырады. Курс келесі тақырыптарды қамтитын биологтар мен инженерлер арасындағы көпір болып табылады: Негізгі жасуша биологиясы мен процестері, Жасушалар мен жасуша асты элементтерінің механикасы, ағын, гидростатикалық қысым, кернеу, бұралу, иілу және біріктірілген жүктемелер, Ферменттердің кинетикасы, Метаболизм жолдарының инженериясы.

Бұл курс студенттерді классикалық сынақ теориясымен (CTT) және дихотомиялық және политомиялық тест деректерін талдау үшін жиі қолданылатын элементтік жауап теориясы (Item response theory - IRT) модельдерімен таныстырады. Курстың көп бөлігі құлданбалы болса да , IRT түсіну және оның CTT-тен артықшылығын бекітетін кейбір техникалық мәліметтерді береді. Курстың соңында студент мыналарды түсінуі керек: дихотомиялық және политомиялық бағалау элементтері үшін IRT үлгілерінің айырмашылығы; IRT негізінде жатқан математикалық және теориялық болжамдар; жасырын сипаттамалар мен стадартты қате үшін IRT және CTT арасындағы айырмашылық; IRTPro көмегімен IRT талдауларын орындау.

Курс психологиядан алынған «Үлкен бес» жеке ерекшеліктерінің тұжырымдамасын және оның ішінде жеке тұлғаны сипаттайтын бес кең аумақты қолдануды сипаттайды. Бұл бес жеке қасиеттер жеке тұлға мен түрлі мінез-құлық арасындағы қарым-қатынасты түсіну және модельдеу үшін қолданылады. Осы бес фактор барлық жеке қасиеттердің негізгі құрылымын білдіреді деп болжануда. Осы бес факторды бірнеше зерттеушілер анықтап, бірнеше зерттеушілермен сипаттап, бірнеше зерттеулер кезінде сипаттады. Бұл курс жеке ерекшеліктерді қолдану арқылы модельдеу негізінде қоғамдық пікірді болжау әдістеріне бағытталған. "

Бұл курс тіндік инженерия негіздерін, бүлінген немесе зақымдалған тіндерді емдеудің соңғы емдік тәсілін қамтуға арналған. Осы курстағы тақырыптарда биоматериалдарды жобалау, өндіру және пайдалану сияқты математикалық модельдер мен математикалық модельдер кіреді; жасушалық машина жасау, соның ішінде жасуша терапиясы, есірткіні жеткізу; сондай-ақ жасушалық биоматериалды өзара әрекеттесулер. Соңғы жетістіктер мен материяға қатысты негізгі мәселелер де ұсынылып, талқыланады.

Курс дәстүрлі математиканың логика, жиындар, қатынастар және функциялар бөлімдерінің бағдарламалау есептерін модельдеу контекстінде қолдануды үйретеді. Ұсынылып тұрған курс дәстүрлі математика мен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу арасындағы байланыс туралы түсінік қалыптастырады және де күрделі теориялық тұжырымдамаларды инженерлік іске асыруға арналған аппарат қалыптастырады.

Нәтижелер мен құжаттарды дайындау мен сипаттау дағдыларына, сыни ойлау және берілген тапсырмаларды талдау қабілетіне ие болу, жеке де, командада да жемісті жұмысты қамтамасыз ету үшін тіл және әлеуметтік әрекеттесуді білу.

Тұтас бағдарламалық өнімдерді немесе оның бөліктерін дайындау үшін әртүрлі масштабтағы ақпараттық жүйелер мен бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің барлық кезеңдерін жүзеге асыру.

Математикалық модельдеу және есептеу ғылымдары салаларындағы іргелі заңдар мен теоремаларды тұжырымдау және дәлелдеу, зерттеулер мен ғылыми зерттеулерге арналған есептеу эксперименттерінің нәтижелерін талдау және талқылау.

Тиісті саладағы нақты процестердің барысын болжау үшін математикалық модельдерді білу және таңдау және оларды конвергенция мен тұрақтылыққа талдау.

Оңтайландыру, жаңа есептерді шешу, алгоритмдерді жаңа есептеу платформаларына бейімдеу мақсатында есептеу ғылымдарының әдістерін тұжырымдау және баптау.

Басқарушылық және операциялық ұсыныстарды дайындау және болжамдар жасау үшін математикалық статистика, деректер ғылымы және машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, деректерді жинау, өңдеу және талдау.

Нақты өнеркәсіптік өндіріс мәселелерін шешу үшін кірістірілген, орта және үлкен масштабты есептеу жүйелеріне негізделген жоғары өнімді есептеу алгоритмдерін қолдану.

Детерминирленген және ықтималдық процестерінің барысын болжау үшін математикалық модельдерді құрастыру, сандық алгоритмдерді әзірлеу, есептеу эксперименттерін жүргізу және есептеу әдістерін құру.

Инженерлік өндіріс мәселелері үшін математикалық модельдеу әдістерін, есептеу әдістерін және деректерді талдау әдістерін тұжырымдау және қолдану

Биоинформатика және генетика мәселелері үшін математикалық модельдеу әдістерін, есептеу әдістерін және деректерді талдау әдістерін тұжырымдау және қолдану

Әлеуметтік инженерия мәселелері мен әлеуметтік желіні талдау үшін математикалық модельдеу әдістерін, есептеу әдістерін және деректерді талдау әдістерін тұжырымдау және қолдану