6B06103 Үлкен Деректерді Талдау в Astana IT University

Курс бағдарламалау негіздерін үйренуге және C ++ бағдарламалау тілінде алгоритмдерді құруға арналған.

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.

Дискретті математика - бұл дискретті объектілерді зерттеуге арналған математика бөлімі (мұнда дискретті құралдар жеке немесе байланысты емес элементтерден тұрады). Тұтастай алғанда, дискреттік математика объектілер саналған кезде, түпкілікті (немесе есептелетін) жиынтықтардың арасындағы қатынастар зерттелген кезде және соңғы қадамдармен байланысты процестер талданады кезде қолданылады. Дискретті математиканың маңыздылығын арттырудың негізгі себебі - ақпараттың дискреттік түрде компьютерлерде сақталуы және өңделуі.

Курс қамтиды: матрицалық теория, сызықтық теңдеулер жүйесі, векторлық теория, аналитикалық геометрия, бір айнымалы функцияның шегі мен дифференциациясы.

Курс бағдарламалауда қолданылатын классикалық алгоритмдерді (іздеу, сұрыптау және т.б.) және деректер құрылымын (кезек, стек, ағаш, кескін) қарастырады. Алгоритмдерді құру принциптері, оларды сипаттау құралдары, күрделілік пен өнімділік ұғымдары, алгоритмдердің негізгі кластары 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.

Курс бағдарламалауды, жөндеуді және тапсырмаларды орындауды үйренуге арналған. Курс барысында бағдарламалаудың негізгі компоненттерінің жұмыс істеу принциптері, жергілікті және қашықтағы желі ресурстарына қол жеткізу, тілді (Python) қолданатын бағдарламалар талданады.

Курс объектіге бағытталған бағдарламалаудың негізгі ұғымдарын Java бағдарламалау тілінде білуге арналған.

Курс студенттерге әр түрлі жарыстарда (хакатондарда) ұсына алатын дайын минималды өнімді оқудың бірінші жылынан кейін аяқтауға арналған. Курс дәрістің болуын білдірмейді және барлық сабақтар дайын өнімнің нәтижелерін алуға барынша назар аударатын практикаға бағытталған болады. Курс барысында студенттер бірінші курста алған білімдерін, соның ішінде дайын қосымшаларды әзірлеу білімдерін қолдануы керек. Бұл курсқа минималды өнімнің сапалы бизнес компонентіне үлкен мән беріледі.

Курс Python тілінде объектіге бағытталған бағдарламалауды үйренуге арналған. Студенттер объектілі-бағытталған бағдарламалау принциптерін, Python 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.

Курс кәсіби қызметке байланысты ағылшын тілін үйренудің қарқынды бағдарламасын қамтиды. Курс ақпараттық технологиялардағы соңғы жетістіктерді көрсететін тақырыптарды қамтиды және терминологиялық сөздік оларды оқушылардың қажеттіліктеріне тікелей байланысты етеді.

Пән ACM бағдарламалау жүйесінің Халықаралық Олимпиадасының тәсілін қолдана отырып, күрделілікті арттыру мәселелерін шешуге арналған. Курс дәріс оқымайды. Барлық сабақтар практикалық-бағытталған және алгоритмдік мәселелерді шешу дағдыларын нығайтуға бағытталған.

Курс кездейсоқ құбылыстардың заңдылықтары мен олардың қасиеттерін зерттеуге және оларды деректерді талдау үшін пайдалануға үйретеді. Осы пәнді оқу нәтижесінде студенттер ықтималдық теориясы мен математикалық статистиканың негізгі ұғымдарын және олардың қасиеттерін игереді, сонымен қатар есептерді шешуде ықтималдық модельдерін қолдана алады, кездейсоқ шамалармен жұмыс істейді, таңдамалы сипаттамаларын есептейді, статистикалық мәліметтердің сенімділігін бағалайды.

Пәнге ең танымал реляциялық және реляциялық емес басқару жүйелерін зерттейтін студенттер кіреді, сонымен қатар жалпы және арнайы мақсаттағы бағдарламалық қамтамасыздандыру мен деректер қорын құруды және пайдалануды бақылауды қамтамасыз ететін тілдік құралдар жиынтығы кіреді.

Бұл курс компьютерлік алгоритмдерді әзірлеуді және күрделі алгоритмдерді талдауды қамтитын аралық сынып болып табылады. Студенттер алгоритмдердің асимптотикалық өнімділігін талдауды үйренеді және негізгі алгоритмдер мен деректер құрылымдарымен танысады. Олар сондай-ақ әдеттегі инженерлік жобалау жағдайларында тиімді алгоритмдерді синтездеуден басқа, маңызды алгоритмдік дизайн парадигмалары мен талдау әдістерін қолданады. Курстың материалдары студенттерге шешуге болатын және шешуге қиын мәселелердің арасындағы айырмашылықты түсінуге және шешуге қиын стратегиялармен танысуға көмектеседі.

Курс нақты мысалдарға негізделген. Мысалдармен математикалық әдістерді жасау және нақты есептерді шешу үшін алгоритмдер жасау. Курс келесі тақырыптарды қамтиды: рекурсиялар, қосындылар, бүтін функциялар, қарапайым сандар теориясы, биномдық коэффициенттер, функцияларды шығаратын арнайы сандар, дискретті ықтималдық, асимптотика.

Курс компьютердің архитектурасын зерттеуді немесе оны қандай да бір жалпы деңгейде сипаттауды, оның ішінде пайдаланушының бағдарламалау мүмкіндіктерін, командалық жүйені, адрестер жүйесін, жадыны ұйымдастыруды және т.б. сипаттайды, сонымен қатар компьютердің құрылымын зерттейді. компьютердің функционалды элементтерінің жиынтығы және олардың арасындағы қатынастар.

«Есептеу математикасы» пәнін меңгерудің мақсаты әдістерін қолдана білу және білімдерін қалыптастыру заманауи бағдарламалық қамтамасыз етуді модельдеудегі есептеу математикасы комплекстер мен жүйелерді, ең қарапайым шешудің негізгі әдістерін меңгеру математикалық сандық орындалатын қосалқы тапсырмалар нақты процестер мен құбылыстардың модельдері.

Курс операциялық жүйелердің конфигурация принциптері туралы түсінікті дамытуға бағытталған, ІТ операцияларының сәйкес жағдайын таңдау мен талдау принциптері. Пәннің зерттеу өрісі - желілік технологияларды ұйымдастыру қағидалары, ақпарат алмасу хаттамалары және физикалық тасымалдаушылардың жұмыс істеуін зерттеу.

Курс Java бағдарламалау тілін, оның ішінде JSP (Java Server Pages), Servlet, JDBC (Java Database қосылымы), Java-дан Enterprise Edition (Advanced Java EE) сияқты көптеген негізгі қағидаларды оқып үйренуге арналған

Бұл курс сізге мобильді дамудың негіздерін үйретуге арналған. Курсты аяқтау нәтижесінде алынған мобильді қосымшаларды университет репозиторийлерінен жүктеп алуға, сондай-ақ Play Store дүкенінде көрсетуге болады.

NoSQL жүйелеріне арналған мәліметтер қорын жобалау әдістемесі. Бұл тәсіл әр түрлі NoSQL жүйелерінің жалпы мүмкіндіктерін пайдаланатын және жүйеге тәуелсіз қосымшаны анықтау үшін қолданылатын NoSQL мәліметтер базасына арналған дерексіз деректердің жаңа моделі NoAM (NoSQL Abstract Model) негізінде жасалған. Тұтастай алғанда, әдістеме келесі буын веб-қосымшаларына қажетті масштабтылықты, өнімділік пен жүйелілікті қолдауға бағытталған.

Курс студенттердің жобаны, дайын ең аз өнімді орындауға арналған, олар деректерді талдау бойынша әртүрлі жарыстарда (хакатондарда) көрсете алады . Курс дәрістің болуын болжамайды, ал барлық сабақтар дайын өнімнің нәтижесін алуға барынша назар аудара отырып, практикалық-бағытталған болады. Курс барысында студенттер екінші курста алған барлық білімді, соның ішінде дайын қосымшаларды әзірлеу бойынша білімді қолдануы тиіс.

Бұл курс студенттерге әртүрлі жарыстарда (хакатонаттарда) ұсына алатын жобаны, дайын минималды өнімді аяқтауға арналған. Курс лекцияны білдірмейді, және барлық сабақтар практикалық-бағдарланған болады, дайын өнімнің нәтижелерін алуға көп көңіл бөлінеді. Курс барысында студенттер екінші курста алған барлық білімдерін, соның ішінде дайын қосымшаларды әзірлеу туралы білімдерін қолдануға міндетті.

Пән студенттерді мәліметтерді сақтау жүйелерін жасау және пайдаланудың негізгі бағыттарымен таныстырады. Пәнді оқытудың мақсаты: практикалық есептерді шешу үшін мәліметтерді жинау мен талдаудың заманауи әдістерін қолдану үшін база құру және жинақталған ақпаратты алу мақсатында студенттердің үлкен деректер жиынын талдау үшін қажетті деректер қоймасының архитектурасын құру қабілетін дамыту.

Курс мақсаты – академиялық тіл қалпын зерттеу. Курс кәсіби лексика мен терминологияны пайдалана отырып, академиялық жазу дағдысын дамытуға бағытталған. Курс мазмұны ақпараттық технология мен дерек ғылымындағы соңғы жаңалықты көрсететін тақырыпты қамтиды.

Икемді және дәстүрлі бизнес ортасында кез келген көлемдегі жобаларға қолданылатын бизнесті талдаудың негізгі принциптері. Бизнес-талдаушыларға жобаның мақсаттарына жетуге және Бизнестің құндылығын қамтамасыз етуге көмектесетін ең жақсы тәжірибелер, құралдар мен әдістер. Фасилитация әдістері мен модельдеу тәсілдері, бизнесті талдауды жоспарлау және бақылау, сондай-ақ талаптарды анықтау құжаттамасы. Agile және Lean тапсырмаларды қою тәсілдері, стратегиялық және тактикалық талдау, жобалық ойлау принциптері және шешімдерді бағалау әдістері. Халықаралық бизнес-талдау институты (IIBA®) жариялаған бизнес-талдау body of Knowledge® (BABOK® Guide) салалық стандартына сәйкес келеді.

Курс үлкен мәліметтермен және жоғары сапалы есептеу принциптерімен жұмыс істеу негіздерін зерттеуге арналған. Үлкен деректерді үлкен көлемде құрылымдалған және құрылымданбаған ақпарат ретінде беріледі және пайдалы ақпаратты тиімді өңдеуге және сығындысын таңдауға арналған құралдарын таңдауды үйретеді.

Пәннің мақсаты - жоғары өнімді есептеу (ЖӨЕ) қосымшаларын, жиі қолданылатын ЖӨЕ платформаларын, ЖӨЕ өлшеу, бағалау және талдау әдістерін, әкімшіліктің, жұмыс жүктемесінің, жұмыс жүктемесінің және ресурстарды басқарудың рөлін зерттеу. Студенттер ірі ғылыми мәселелерді шешуде ЖӨЕ әдістерін қолдануға қатысты мәселелермен танысады.

Курс «Машиналық оқуға кіріспе» курсында алған білімдерін нақты іскери жағдайларды шешу үшін қолдануға арналған.

Курс студенттерде ақпараттық қауіпсіздік, оның құрамдас бөліктері, негізгі қауіптер, хаттамалар мен қорғаныс құралдары туралы түсінік қалыптастырады. Оқу барысында білім алушылар ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз етудің базалық дағдыларын алады және кәсіби құралдармен және бағдарламалармен танысады

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.

Оқу пәнінің шеңберінде білім алушылар Қазақстан Республикасының қолданыстағы заңнамасы негізінде кәсіпкерлік қызметтің мәнін зерттейді. Курс мемлекет пен қоғам экономикасының қызмет етуінің қазіргі жағдайындағы шағын кәсіпкерліктің рөлі мен орнын көрсетеді. Сонымен қатар, кәсіпкерлік субъектілерінің бизнес-жоспарының негізгі принциптері мен мазмұнын түсінуге, қазіргі заманғы сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдениетке негізделген ойлауды қалыптастыруға, кәсіпкерлік қызметтің ұйымдастырушылық нысандарын, оның ішінде тұрақты дамуды, экологияны және кадрлардың өмір қауіпсіздігін ескере отырып түсіндіруге мүмкіндік береді.

Курс жоба контекстіндегі тәуекелді басқару саласын қамтиды; жобалық ортада қолданылатын тәуекелді басқару негізгі теория мен тұжырымдама, соның ішінде жобалық тәуекел жоспарлау, дайындау әрі жауап беруді қамтиды; тәуекелді анықтау, бағалау, мониторинг әрі бақылау саласын қарастырады. Курс аясында тәуекелді сапалық әрі сандық талдау әдісімен танысады.

Жобаны басқару құралдарын жобаның өмірлік циклінің әртүрлі кезеңдерінде қолдана білу, жобалық тәуекелдерге сапалы және сандық баға беру, жобаның тиімділігін анықтау

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.

Пән студенттерді кәсіпкерліктің заманауи тұжырымдамаларымен және құралдарымен таныстырады және өмір қауіпсіздігі негіздерін ескере отырып, өз стартаптарын іске қосу үшін қажетті теориялық білім мен тәжірибелік дағдыларды алады. Құқықтық және сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдениет негізінде Қазақстан Республикасының зияткерлік меншік саласындағы заңнамасын ескере отырып, патент алу үдерісі, технологиялық дамуға меншік құқығының заңдылығы зерттелуде. Студенттер стратегиялық талдауды экономика, менеджмент, коммуникация және технологиялық кәсіпкерлік салаларында қолданады.

Курс нақты уақыт операциялық жүйелерін— ортаға қатысты сыртқы жағдайларға жауап беруі немесе талап етілетін уақыт шектеулері шеңберінде ортаға әсер етуі тиіс жүйелерді зерттеуді болжайды.

Курс ғылыми зерттеулерді енгізу үшін қажетті негізгі әдістер мен құралдарды зерттеуге арналған. Курс сонымен қатар студенттерді Web of Science, Scopus, ScienceDirect және басқа ғылыми мақалалардың іздеу базаларымен таныстырады. Курс барысында студенттер дәйексөз алу және қажетті ғылыми ақпаратты іздеу құралдарымен танысады.

Курс студенттерге функционалды веб-сайттардың логикалық элементтерін жасау үшін бағдарламалау тілін қолдануды үйретеді. Сонымен қатар оларға дерек қорымен жұмыс істеу мен өзара әрекеттесу негіздерін меңгеруге мүмкіндік береді. Пәнді меңгеру барысында студенттер келесі бағдарламалау тілдерінің бірін қолданады: PHP, Ruby, Python, Java. Сонымен қатар, backend әзірлеу үшін келесі ДҚБЖ қарастырылады (MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB және т.б.).

Пән студенттерге қолданбалы есептерді алдыңғы деңгейге шығару үшін Python бағдарламалау тілінің мәліметтер құрылымын, функцияларын, модульдерін, сыныптарын және басқа мүмкіндіктерін пайдалануға үйретеді.

Оқу пәні функционалды веб -сайттарды құру үшін бағдарламалау тілдерін (front end и back end) қолдану дағдыларын дамытуға бағытталған. Пәннің зерттеу өрісі - қауіпсіз серверлік веб -қосымшаны әзірлеу үшін мәліметтер базасымен өзара әрекеттесу принциптерін зерттеу.

Пән студенттерге қолданбалы есептерді шешу үшін Python бағдарламалау тілінің мәліметтер құрылымын, функцияларын, модульдерін, сыныптарын және басқа мүмкіндіктерін пайдалануға үйретеді.

Қазіргі заманғы дереккөздерді өз бетінше талдаңыз, қорытынды жасаңыз, пікір таластырыңыз және ақпаратқа негізделген шешім қабылдаңыз.

Статистикалық деректерді өңдеу мәселелерін шешу және болжамдық модельдерді құру үшін кездейсоқ құбылыстардың заңдылықтары, олардың қасиеттері мен оларға қолданылатын амалдар, кездейсоқ процестердің модельдері және заманауи бағдарламалық орталар туралы білімді пайдалану.

Бағдарламалық жасақтама жүйесін құру процесінің үздіксіздігін қамтамасыз ету үшін аппараттық және бағдарламалық қамтамасыздандыру қызметтерін қолданыңыз.

Нормативтік-құқықтық базаны, оның ішінде құжаттарды, стандарттау және ақпараттық-коммуникациялық технологияларды дамытуда сертификаттау рәсімдерін түсіндіріңіз және түсініңіз.

Ұйымдарда бағдарламалық жасақтаманы жасаудың отандық және шетелдік стандарттарын қолдану.

Ашық көздерден деректерді жинау алгоритмдерін, жиналған деректерді алдын ала өңдеу әдістерін, болжау және осы деректер негізінде шешім қабылдаудың негізгі және кеңейтілген модельдерін қолдану.

Компьютерлік жүйелер архитектурасы туралы білімдерін көрсету, операциялық жүйелерді басқару.

Есептеу және логикалық есептерді шешу алгоритмдерін құрастыру, әзірлеу және талдау, алгоритмдердің және есептелетін функциялардың формальды модельдерін пайдалану негізінде алгоритмдердің тиімділігі мен күрделілігін бағалау.

Статистикалық және ықтималды модельдерге негізделген бағдарламалық жүйелер мен мәліметтерді талдау үшін математикалық құралдарды қолданыңыз.

Жасанды интеллект, деректерді өндіру, машиналық оқыту, нейрондық желі және анық емес деректерді өңдеу әдістері мен алгоритмдерін жіктеу, болжау, кластерлік талдау және әртүрлі объектілерді тану мәселелерін шешу үшін қолдану.