7M06103 Деректерді қолданбалы талдау в Astana IT University

Курстың мазмұны басқарушылық іс-әрекеттің психологиялық заңдылықтары, менеджер іс-әрекетінің құрылымында әлеуметтік-психологиялық білімді қолдану ерекшеліктері туралы жүйелі идеяларды қалыптастыруға және тиімді басқарудың негізінде жатқан әлеуметтік-психологиялық принциптерді талдау дағдыларын игеруге бағытталған.

Бұл пәндер статистиканың негіздерін, сызықтық алгебра, математикалық талдау және деректер талдауының математикалық негізін қалыптастыру үшін талап етілетін дискретті математиканы оқып үйренуді көздейді.

Курстың мазмұны педагогикалық теорияның және педагогикалық шеберліктің теориялық негіздері туралы білімді алуға, жоғары оқу орындарында оқыту үшін оқу үдерісін басқаруға, педагогиканың негізгі категориялары, жоғары білім беру педагогикасының орны, рөлі мен маңызы туралы түсінік қалыптастыруға, қазіргі заманғы педагогиканың негізгі принциптерін түсінуге және жоғары оқу орындарының педагогикалық мәселелерін шешудің әдістемелік тәсілдеріне бағытталған.

Курс магистранттың ғылыми қасиеттері және оның тарихи дамуындағы әлеуметтік-мәдени феномені туралы білім алуына; оның тарихи дамуы мен кұбылатын әлеуметтік-мәдени контекстегі ғылыми білімнің жалпы заңдылықтары туралы жүйелік көзқарас қалыптастыруға бағытталған.

Бұл пән қазіргі уақытта ең өзекті Python бағдарламалау тілі және R деректерді статистикалық өңдеу тілі сияқты бағдарламалау технологияларын зерделеуді көздейді.

Курстың мазмұны магистранттардың мәдени-кәсіби қарым-қатынас мақсатында халықаралық кәсіби ортаға енуіне мүмкіндік беретін кәсіби-бағытталған коммуникативті құзыреттілікті қалыптастыруға бағытталған.

Курс өнімдер мен қызметтердің цифрлық тауарларға айналуынан туындайтын өзгерістер динамикасына, тұтынушылардың жаңа қажеттіліктеріне және бәсекеге қабілетті цифрлық технологияны басқаруға арналған реттеу талаптарының өзгеруіне назар аудара отырып, үнемі дамып келе жатқан қаржы әлемін зерттеуге мүмкіндік береді. Курс барысында магистранттар цифрлық платформалар және бизнес экожүйелері сияқты ұғымдармен танысады, қаржылық технологиялардың дамып келе жатқан тұжырымдамасымен танысады және цифрлық дәуірінде инновацияда сәтті бәсекелесу үшін қаржы құралдарының жаңа жиынтығын меңгереді. Курс барысында қаржылық индустрияның озық зерттеулері мен кейс зерттеулері, сондай-ақ жетекші цифрлық қаржылық қызметтер мен компаниялардың тәжірибелері пайдаланылады.

Бұл пән үлкен көлемді және едәуір алуан түрлілікті құрылымдалған және құрылымдалмаған деректерді қамтитын деректерді өңдеу әдістері мен технологияларын зерделеуді көздейді. Пәнді оқу кезінде сондай-ақ дәстүрлі деректер қорының баламасы болып табылатын көлденең масштабталатын бағдарламалық құралдар қарастырылады.

Деректерді талдау бойынша тақырыптық зерттеу студенттерге алғашқы оқу жылының құзыретін нақты жобаға қолдануға мүмкіндік беруге арналған. Тақырыптық зерттеу - бұл негізінен аналитикалық және сипаттамалық міндет, оған сәйкес келетін бизнес-үдерісті немесе жұмыс орнындағы өндірістік үдерісті таңдау және талдау кіреді. Бұл процесс сипатталған, үлгілендірілген және жақсарту мақсаттары анықталған. Оқушылар процестер тізбегінде қайда және қандай мәліметтерді жинайтынын шешеді. Олар сондай-ақ тиісті деректер жиынтығын жасайды.

Курс ұйымда пайдаланылатын деректер талдауының бизнес өнімділігіне қалай әсер ететініне назар аудара отырып, іскерлік интеллект негіздерін үйренуге мүмкіндік береді. Курсты оқу барысында магистранттар маркетингтің, адам ресурстарының, қаржының және операциялардың нақты салаларында деректер аналитиктерінің бизнес шешімдерді қалай сипаттайтынын, болжайтынын және қабылдайтынын үйренеді, сонымен қатар деректерді жинау, өңдеу және талдауға қатысты білімдерін тереңдетеді. Курс дұрыс жинау және талдау айналасында бизнес өнімділігін құруға көмектеседі, бұл жоғары басшылыққа нақты деректер жиынын талдау нәтижелерін және бизнес стратегиясы бойынша сәйкес ұсыныстарды түсіндіру арқылы деректер негізінде стратегиялық шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.

Курс әртүрлі мүдделі тараптардың ойлауы мен сипаттамаларын және олардың экожүйедегі рөлдерін түсіну үшін цифрлық бизнес экожүйелерінің практикалық негіздерін зерттеуге мүмкіндік береді. Курсты оқу барысында магистранттар әртүрлі рөлдердің ниеттерін және цифрлық бизнес экожүйелерін тиімді анықтау, жобалау, модельдеу және қабылдау жолдарын танып біледі. Курс бизнес экожүйесінің негізгі ұғымдары мен элементтерін, бизнес экожүйелері мен бизнес модельдерінің арасындағы қарым-қатынастарды түсінуді, бизнес сценарийлерінің даму жоспарларын, ортақ бизнес платформасында бизнес модельдерін әзірлеуді, экожүйенің мүдделі тараптары арасындағы қаржылық, операциялық және келісімшарттық қатынастарды анықтауды, бизнес экожүйесін модельдеу құралдарын зерттеуді қамтиды.

Бұл пән BPMN 2.0, EPC және т.б. сияқты жобалаудың ең танымал әдістемелерінің көмегімен бизнес-процестерді талдау және жобалау негіздерін оқып үйренуді көздейді.

Бұл пән екінші семестрден "деректерді талдау бойынша тақырыптық зерттеу" жобасын жалғастыруды көздейді және компаниялармен бірге білім алушылардың жұмысын кеңейтеді.

Курс кіріспе материал арқылы ақпараттық қауіпсіздік негіздерін үйренуге және пәннің ауқымы мен контексті туралы түсінік алуға мүмкіндік береді. Бұл криптографияға, қауіпсіздікті басқаруға, желілік және компьютерлік қауіпсіздікке қысқаша кіріспеден тұрады, бұл сізге ақпараттық қауіпсіздікті үйренуді бастауға және ақпараттық қауіпсіздіктің кейбір негізгі түсініктерін түсінуді дамытуға мүмкіндік береді. Курс ақпаратқа, құпиялылыққа, тұтастыққа және қолжетімділікке қатысты ақпараттық қауіпсіздіктің негізгі принциптерін түсінуді қамтиды. Сіз ақпараттық тәуекелдерді басқарудың және қауіпсіздіктің кейбір негізгі аспектілерін түсіндіре аласыз және қауіптерді, шабуылдарды, эксплуаттарды және осалдықтарды бағалауды қоса алғанда, компьютер мен желі қауіпсіздігінің кейбір негізгі аспектілерін қорытындылай аласыз. Сондай-ақ, сіз ақпараттық қауіпсіздік индустриясындағы кейбір дағдылар, білім және рөлдер/мансап мүмкіндіктері туралы білетін боласыз.

Курс идеядан бастап нарықтық зерттеулер мен макеттерге, прототиптер мен пайдаланушы оқиғаларына дейін өнімді басқарудағы көшбасшылыққа дейінгі негізгі өнімді басқару дағдыларын үйренуге мүмкіндік береді. Негізгі дағдыларды меңгерумен қатар, магистранттар оларды Workflowy, Axure, Pivotal Tracker сияқты танымал өнімді басқару құралдарын оқу арқылы белсенді түрде қолданады. Магистранттар жұмыс файлдары мен үлгі үлгілері бар 10 қадамдық жаттығулардың көмегімен өздерінің өнім идеяларының бірін жүзеге асыру мүмкіндігіне ие болады.

Курс деректерге негізделген шешім қабылдау принциптерін үйренуге мүмкіндік береді. Курсты оқу барысында магистранттар болжау, смарт маркетинг, өнімді әзірлеу, бизнес-интеллект және басқа да негізгі стратегиялық мақсаттар үшін деректерді пайдалануды үйренеді; деректер санаттары, стандарттар, көздер, жинау, басқару және қолданбалар сияқты шешім қабылдауға арналған деректерге қатысты негізгі түсініктерді үйрену; ұйым үшін деректерді пайдалануды анықтау және деректердің ең құнды түрлерін анықтау; Деректерге негізделген стратегияларды қолдану үшін жоғары басшылықпен және техникалық қызметкерлермен тиімді байланыс орнатыңыз.

Курс деректермен жұмыс істеудің негізгі драйвері ретінде Индустрия 4.0 негізгі принциптерін үйренуге мүмкіндік береді. Курс Индустрия 4.0-тің негізгі құрамдастарын, оның қалай жұмыс істейтінін, дамушы елдер үшін салдарын көрсетеді, байланысты мәселелерді анықтайды және Индустрия 4.0 ұсынатын мүмкіндіктерді қалай пайдалануға болатынын егжей-тегжейлі сипаттайды. Курс саясаткерлерге, институттарға, саясаткерлерге және жеке тұлғаларға қазіргі уақытта ең жылдам дамып жатқан жаңа технологиялар туралы білу үшін мазмұнды пайдалана алатындай етіп жасалған.

Курс деректермен жұмыс істеудің негізгі принциптерін үйренуге және мәліметтерден қажетті ақпаратты шығаруға мүмкіндік береді. Курсты оқу барысында магистранттар үлкен деректер жинағын алдын ала өңдеудің негіздерін: деректерді тазалау, тегістеу және қалыпқа келтіру әдістері, деректерді визуализациялау әдістері және уақыттық қатарларды талдау, сонымен қатар SQL көмегімен деректерді сақтау және өңдеу принциптерін меңгереді. және NoSQL дерекқорын басқару жүйелері және әртүрлі машиналық оқыту әдістерінің айырмашылығы неде және әртүрлі жіктеу әдістері мен кластерлеу әдістері қандай.

Бұл пән Машиналық оқыту және жасанды интеллект негіздерін оқып үйренуді және нақты қолданбалы есептерді шешу үшін берілген білімді қолдануды көздейді. Пән мұғаліммен және мұғалімсіз оқытудың көптеген тақырыптарын жабады. Машиналық оқыту міндеттерінің үшінші түрі ішінара жабылады, яғни тіркеу арқылы оқыту деп аталады.

ОН13. Әртүрлі ірі ұйымдар мен мемлекеттік мекемелердің деректерін тиімді сақтау және басқару үшін реляциялық және реляциялық емес деректер базасын құру.

ОН15. Құрылымдалған және жартылай құрылымдалған деректерді талдау моделін құру.

ОН11. Әртүрлі салалардағы талдау саласындағы қолданбалы есептердің кең класын шешу үшін бағдарламалық жүйелерді жобалау және әзірлеу әдістерін қолдану.

ОН5. Ғылыми зерттеулер жүргізуге және жоғары оқу орындарында арнайы пәндерді оқытуды жүзеге асыруға мүмкіндік беретін шет тілін кәсіби деңгейде меңгеру.

ОН4. Оқыту процесінде оқытудың тиімділігі мен сапасын арттырудың психологиялық әдістері мен құралдарын қолдану.

ОН6. Күрделі бағдарламалық жүйелерді модельдеу және жобалау.

ОН9. Деректерді талдау бойынша жобаларда бағдарламалық жүйені әзірлеу барысында команданы басқару.

ОН2. Зерттеудің қажетті тәсілдері мен әдістерін таңдау, нақты зерттеудің міндеттеріне сүйене отырып, қолда бар өзгерістерді түрлендіру және жаңаларын әзірлеу.

ОН1. Терең кәсіби білімді талап ететін ғылыми-зерттеу қызметі барысында туындайтын міндеттерді тұжырымдау және шешу.

ОН3. Ғылыми зерттеу, педагогикалық және тәрбие жұмыстарын жүргізуде әдістемелік және әдістемелік білімді қолдану.

ОН7. Мәселелерді тиімді шешу үшін сапалы және сандық әдістер мен тәсілдерді қолдану.

ОН8. Деректерді талдаудың бағдарламалық жүйелерін талдау және жобалау.

ОН14. Деректерді талдау және аналитикалық өңдеу бойынша әртүрлі қолданбалы есептерді шешу үшін деректерді талдау әдістерін қолдану.

ОН16. Үлкен көлемдегі құрылымдық және жартылай құрылымдалған деректерді аналитикалық өңдеу үшін бағдарламалар мен қосымшаларды әзірлеу.

ОН10. Деректерді талдау үшін бағдарламалық жүйелерді сүйемелдеу бойынша жұмыстарды жүргізу үшін стандарттарды, әдістерді, технологияларды, құралдарды және техникалық құралдарды таңдау.

ОН12. Деректерді талдау жүйесін бағдарламалау және тестілеу. Өмірлік циклдің барлық кезеңдерінде деректерді талдау үшін ақпараттық жүйелерді құруға және басқаруға қатысу.