7M06103 Management of information systems в Satbayev University

Курс магистранттарда бизнесті басқару үшін бизнес-аналитиканың заманауи ақпараттық құралдарын қолданудың теориялық білімдері мен практикалық дағдыларының кешенін қалыптастыруға бағытталған. Практикалық сабақ барысында магистранттар маркетинг пен бизнесті басқаруда шешім қабылдауды қолдау үшін Power BI, Qlik Sense, Tableau; Талдамалық міндеттерді шешу кезінде OLAP (online Analytics processing) жүргізу дағдыларын: барлау талдауы, деректерді зерттеу, талдамалық есептілікті қалыптастыру сияқты танымал бизнес-талдау платформаларында жұмыс істеу дағдыларын меңгереді.

Курстың мақсаты қазіргі заманғы ақпараттық жүйелердің (АЖ) архитектурасы саласындағы теориялық білімді меңгеру және жүйелеу болып табылады. Пәннің мазмұны АЖ архитектурасының жіктелуін, АЖ құру принциптерін, ақпараттық жүйелердің модельдері мен ресурстарын, ақпараттық жүйелердің негізгі құраушы элементтерін қамтиды. Курсты оқу барысында білім алушылар ақпараттық жүйелердің архитектурасын әзірлеу құралдарын және ақпараттық жүйелерді әзірлеу құралдарын қолданатын болады.

Пәннің мазмұнына клиент/сервер деректер базасының технологиялары, көп қолданушы деректер қорын және оның объектілерін құру әдістері, сұраныстарды оңтайландыру, корпоративтік деректерді сақтау және талдау технологиялары, ДҚБЖ-да аналитикалық деректерді өңдеу үлгілері кіреді.

Курс магистранттарға Интернеттен алынған мәліметтерді талдау және нәтижелерді интерпретациялау бойынша теориялық білім мен практикалық дағдыларды дамытуға бағытталған. Курста Интернет деректерімен жұмыс істеу үшін қолданылатын деректерді талдаудың негізгі әдістері қарастырылады, оның ішінде барлық кезеңдері: бастапқы, алдын ала өңдеу, модельдеу, модельді талдау. R ортасында Интернет деректерін талдауға арналған пакеттермен жұмыс жасаңыз. Пайдаланушының мінез-құлық үлгілерін іздеу үшін деректерді іздеу алгоритмі әдістерін пайдалану

Курсты меңгерудің мақсаты – студенттің ғылыми-зерттеу іс-әрекетін жүргізу дағдыларын қалыптастыру. Пәннің мазмұны зерттеу бағытын анықтау сұрақтарын қамтиды; зерттеудің мақсаттары мен міндеттері; ғылыми басылым, әдеби шолу жазу кезеңдері; ғылыми экспериментті ұйымдастыру; инновациялық қызмет бағыттары; инновациядағы ғылыми зерттеулердің рөлі.

Курс техникалық мамандықтардың магистранттарына кәсіби және академиялық салада шетел тіліндегі қарым -қатынас дағдыларын жетілдіруіне және дамытуына арналған. Курс студенттерді заманауи педагогикалық технологияларды қолдана отырып кәсіби және академиялық мәдениетаралық ауызша және жеке қарым -қатынастың жалпы принциптерімен таныстырады (дөңгелек үстел, пікірталастар, талқылаулар, кәсіби бағытталған жағдайларды талдау, жоба).

Курсты оқу барысында бұлтты технологиялардың қауіпсіздігі, бұлтты есептеулердегі қауіп көздері қарастырылады. Бұлтты орналастыру модельдері зерттеледі: жалпыға ортақ, жеке, гибридті бұлттар; бұлтты технология модельдері; бұлтты есептеудің ерекшеліктері мен сипаттамалары; бұлтты технологиялар мен виртуалдандыру жүйелері саласындағы ақпараттық қауіпсіздік стандарттары; бұлтты есептеуді қорғауды қамтамасыз ету құралдары; шифрлау; VPN желілері; аутентификация; пайдаланушыларды оқшаулау.

Курс күрделі жүйелердің кездейсоқ параметрлері мен процестерін модельдеу принциптері мен әдістерін зерттеуге және олардың қызметін талдауға бағытталған. Пәнді оқу процесінде магистранттар ақпараттық жүйелер мен процестерді талдаудың заманауи әдістерімен, күрделі жүйелердің кездейсоқ және стационарлық емес параметрлерін имитациялау аппараттарымен танысады, интеллектуалды имитациялық құралдарды, компьютерлік модельдеу технологиясын қолдануды үйренеді. Есептеу эксперименттерін ұйымдастыру және объектілі-бағытталған талдауды қолдану және ақпараттық процестерді модельдеу мәселелері де қарастырылады.

Data mining-әртүрлі құрылым мен көлемдегі деректерді талдау мен өңдеуді зерттейтін пәнаралық пән. Адам қызметінің әртүрлі салаларындағы әртүрлі көрсеткіштерді болжау мәселелерін шешетін ақпараттық жүйелерді зерттеу және дамыту кезінде Data mining әдістері маңызды. Осы пән бойынша білім алушылар деректердің құрылымын анықтауға мүмкіндік беретін визуалды және аналитикалық әдістерді оқиды. Зерттеу әдістері: дескриптивтық, кластерліқ, дисперсиялық, регрессиялық деректерді талдау және басқа параметрлік және параметрлік емес әдістер. Зерттеу барысында студенттер бағдарламалық пакеттерді де, арнайы бағдарламалау тілдерін де қолданады.

Курс-бұл конвульсиялық, қайталанатын және рекурсивті нейрондық желілер сияқты Машиналық оқыту алгоритмдерінің класын жан-жақты зерттеу. Пән аясында Жасанды интеллект әдістері, зияткерлік ақпараттық технологияларды ұйымдастыру және пайдалану принциптері қарастырылады.

Курсты меңгеру мақсаты – ақпаратты басқару түсінігін, мақсаттары мен міндеттерін оқып білу. Курста қарастырылатын мәселелер: кәсіпорын архитектурасы және оны басқару; корпоративтік басқару тұжырымдамалары, әдістемелері және стандарттары; ақпараттық технологияларды басқару әдістемелері мен стандарттары; ақпараттық менеджменттің даму тенденциялары мен перспективалары. Пәнді меңгеру нәтижесінде магистранттар IT жобаларында басқару әдістемесін қолдана алады

Курс шеңберінде магистранттар жоғары білім беру педагогикасының әдіснамалық және теориялық негіздерін меңгереді, заманауи педагогикалық технологияларды пайдалануды, білім беру мен тәрбиелеу үдерістерін жоспарлауды және ұйымдастыруды, оқытушы мен оқытушының субъекті мен субъектінің өзара әрекеттесуінің коммуникациялық технологияларын меңгереді. университеттің оқу үдерісінде бакалавр. Сондай-ақ магистранттар білім беру ұйымдарында (жоғары оқу орындарының мысалында) адам ресурстарын басқару бойынша білім алады.

Курс студенттердің қолданбалы есептерді шешу мақсатында бизнес-процестерді модельдеу және талдау дағдыларын дамытуға бағытталған. Пәннің мазмұны бизнесті басқарудың жүйелі, үрдіске бағытталған тәсілі, әдістемелері мен үлгілері, бизнес-процестерді модельдеу және талдау және күрделі жүйелерді басқару құралдары туралы сұрақтарды қамтиды. Пәнді оқу барысында магистранттар бизнес-процестерді модельдеу және талдау үшін заманауи құралдарды пайдаланады.

Курс тұрақсыздық пен конфликттік жағдайларды ескере отырып, өндірісте, материалдық-техникалық жабдықтауда, ұйымдастырушылық, экономикалық және қаржылық жүйелерде компьютерлік модельдеу әдістеріне арналған. Курста студенттер: параметрлер мен процестердың мәндерінің берілген немесе болжамды заңдылықтары бар модельдеу мәселелерін зерттейді; әртүрлі жүйелерде болатын процестерді модельдеу үшін типтік схемаларды қолдануды үйрену; есептеу экспериментін жүргізу дағдыларын меңгеру.

Пән басқарушылық қызметтегі психологиялық аспектілердің қазіргі рөлі мен мазмұнын зерттейді. Кәсіби іс-әрекетті жүзеге асыру барысында оқушының психологиялық сауаттылығын арттыру қарастырылады. Психология саласында өзін-өзі жетілдіру және жергілікті деңгейде де, шетелде де басқару қызметінің құрамы мен құрылымын зерттеу. Қазіргі менеджерлердің психологиялық ерекшелігі қарастырылады.

Ғылым философиясының пәні, ғылым динамикасы, ғылымның ерекшелігі, ғылым және ғылымға дейінгі, ежелгі және теориялық ғылымның қалыптасуы, ғылымның тарихи дамуының негізгі кезеңдері, классикалық ғылымның ерекшеліктері, классикалық емес және сыныптан кейінгі ғылым, математика, физика, технология және технология философиясы, инженерлік ғылымның ерекшелігі, ғылым этикасы, ғалым мен инженердің әлеуметтік-адамгершілік жауапкершілігі.

Курстың мақсаты-студенттердің үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және талдау жүйелерін әзірлеу және пайдалану саласында кәсіби құзыреттілігін қалыптастыру. Пәннің мазмұны деректердің үлкен көлемін талдау және сақтау әдістерін, үлкен деректерді өңдеудің өмірлік циклінің кезеңдерін, үлкен деректерді өңдеуге және талдауға бейімделген тілдерді, үлкен деректерді сақтау мен қол жеткізуді ұйымдастыру әдістерін қарастырады.

Пәнді оқытудың мақсаты магистранттарды қолданыстағы геоақпараттық жүйелермен (ГАЖ) таныстыру, заманауи геоақпараттық жүйелердің типтік құрылымын және оның функционалдық мүмкіндіктерін оқыту болып табылады. Курстың мазмұны мыналарды қамтиды: ГАЖ принциптері мен функциялары; ГАЖ құраушылары( компоненттері); ГАЖ-дағы деректер құрылымы; ГАЖ технологиясын пайдалана отырып, ақпараттық жүйелерді жобалау

Курс магистранттарда деректерді интеллектуалды талдау және өңдеу әдістері саласындағы теориялық білімдер мен әдіснамалық негіздер кешенін, сондай-ақ деректерді талдау мен өңдеудің интеллектуалды алгоритмдерін енгізу және практикалық пайдалану үшін қажетті практикалық дағдыларды қалыптастыруға бағытталған. Пәнді игеру барысында білім алушы ғылыми-зерттеу және өндірістік міндеттерді шешу үшін эксперименттік зерттеулерді өз бетінше орындауға үйренеді.

Пән ақпаратты іздеу жүйелерін (IPS) құру әдістері мен принциптерін және олардың практикалық қолданылуын зерттейді. IPS-те ақпаратты ұсыну, мәтінді талдау және құжаттарды индекстеу принциптері, типтік модельдер (логикалық және векторлық) және ақпаратты іздеу алгоритмдері қарастырылады. Құжаттардың жіктелуі туралы негізгі мәліметтер келтірілген. Курс қазіргі заманғы лексиканы, жіктеу және метаіздеу IPS, олардың практикалық қолданылуы мен өнімділік критерийлерін қарастырады.

Қолданбалы статистика - статистика орталығы болып табылатын әдістемелік пән. Қолданбалы статистика әдістерін ұлттық экономиканың білім салалары мен салаларының, «өнеркәсіптегі статистика», «медицина статистикасы», «психологиядағы статистика» және т.б. сияқты ғылыми және практикалық пәндерден алған кезде, эконометрика «статистикалық әдістер» болып табылады. Математикалық статистика қолданбалы статистика үшін математикалық негіздің рөлін атқарады.

Курс сізге әртүрлі параметрлері бар бұлттық жүйелермен жұмыс істеу үшін қажетті құзыреттерді береді. Курстың мазмұны келесі мәселелерді қарастырады: жинау, визуализациялау, мәліметтерді сақтау, олардың қауіпсіздігі және автоматтандыру; бұлтты сақтау жүйесін жобалау және орналастыру; ескі жүйелерді бұлтқа көшірудің ең қолайлы және тиімді стратегиясын әзірлеу; корпоративтік бұлттық жүйелерді жетілдіру бойынша ұсыныстар енгізу мақсатында олардың тиімділігін бағалаудың тестілеу әдістерін әзірлеу.

Курс терең оқыту үлгілеріне бағытталған. Машиналық оқытудағы өріс ретінде терең оқыту үлгілері сандық-сапалық ауысуды көрсетеді. Жаңа модельдер және олардың қасиеттері бөлек зерттеуді және мұндай модельдердің метапараметрлерін орнату тәжірибесін талап етеді. Бұл курс терең оқыту негіздерін, нейрондық желілерді, конволюционды желілерді, RNN, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He инициализацияларын қамтиды.

Пәнді меңгерудің мақсаты – мәліметтерді сақтау жүйелері және деректерді өңдеу және деректерді өңдеу технологиялары туралы терең білім алу. Пәннің мазмұны деректер үлгілерінің түрлері, деректер қоймасының тұжырымдамасы мен архитектурасы, OLAP технологиясын қолданатын заманауи корпоративтік жүйелердің процедуралары мен мысалдарын енгізу сұрақтарын қамтиды. Курсты аяқтағаннан кейін магистранттар деректер қоймасын жобалау және зерттеу мәселелерін шешу үшін деректерді өңдеу технологияларын қолдана алады.

Курстың мақсаты – мәліметтерді талдау және интерпретациялауға арналған жүйелерді алгоритмдік қамтамасыз ету мүмкіндіктерін зерттеу. Пән деректерді талдау әдістерін және нәтижелерді одан әрі түсіндіруді қарастырады. Детерминирленген және статистикалық модельдерді пайдалана отырып, деректерді жіктеу мәселелеріне көп көңіл бөлінеді. Деректер өлшемдерін азайту әдістері қарастырылады. Data Mining технологиясына негізделген деректерді талдаудың жаңа әдістері зерттелуде. Эксперименттік мәліметтерді өңдеу мәселелерін шешуге арналған қолданбалы бағдарламалардың заманауи пакеттері талданған.

Пәнді оқытудың мақсаты шешімдерді қолдау жүйелерінде, сондай-ақ заманауи компьютерлік ақпараттық жүйелерді дамытуда қолданылатын модельдер мен әдістерді зерттеу болып табылады. Пәннің мазмұнына операцияны зерттеудің математикалық әдістері, шартсыз оңтайландырудың сызықтық емес есептерін шешу әдістері, шартты оңтайландырудың сызықтық емес есептерін шешу әдістері, ақпаратты өңдеу мен басқарудың компьютерлік жүйелерін әзірлеу кезінде операцияларды басқарудың әдістері мен әдіснамасын қолдану кіреді

Пәндік аймақтың ақпараттық моделін құрастыру, көп пайдаланушылық мәліметтер базасын басқару әдістерін қолдану, мәліметтер қорын өңдеу үшін қазіргі заманғы ДҚБЖ қолдану.

АТ саласында жобаны басқаруды қолдану.

Эксперттік жүйелерде білімді өңдеуді орындау, жасанды интеллект әдістерін қолдану. Зияткерлік жүйелерді жобалау.

Жаратылыстану ғылымдарының қазіргі әдістемелік және философиялық мәселелері және жоғарғы мектеп мұғалімінің кәсіби құзыреттілігі туралы түсінік алу.

Кәсіби мәселелерді шешу үшін ақпараттық жүйелерді әзірлеу және жобалау әдістемесін, модельдерін, әдістерін, құралдарын қолдану

Кәсіби салада ғылыми жобалар мен зерттеулерді жүзеге асыруда құзыреттілігін көрсету. Кәсіби шеберлік мен дағдыларды кеңейте отырып, білімдерін қолдану.

Процестер мен құбылыстарды талдау үшін қолданыстағы ұғымдарды, теорияларды және тәсілдерді сыни түрде талдай білу. Шет тілін кәсіби деңгейде еркін меңгеру, ғылыми зерттеулерге мүмкіндік береді.

Кәсіби мәселелерді шешу үшін заманауи бизнестегі бұлтты технологиялардың артықшылықтарын талдау, осы технологияның құралдарын қолдану.

Кәсіпорын архитектурасында үлкен деректер технологиясының негізгі принциптерін және үлкен деректерді аналитикалық өңдеудің негізгі әдістерін қолдану.

Ғылыми білім әдіснамасын және ғылыми қызметті ұйымдастыру принциптерін және құрылымын білу.

Зерттеу жобаларын әзірлеу. Жүйелік талдау және ақпараттық жүйелерді синтездеу негізінде шешім қабылдау.