6B06107 Деректер туралы ғылым в әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті

Пәндер

1 Оқу жылы Жоғары математика Бағдарламалау технологиялары Ғылыми зерттеудің әдістері Экология және адам тіршілігінің қауіпсіздігі Әл-Фараби және қазіргі заман Жемқорлыққа қарсы іс-қимылдың құқықтық негіздері Кәсіпкерлік Деректер ғылымына кіріспе Абай ілімі Дискретті математика және математикалық логика

2 Оқу жылы Алгоритмдер және деректер құрылымы Мәліметтер базасының теориясы Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика Компьютерлік желілер Веб-бағдарламалау Қолданбалы статистика Жасанды интеллект негіздері Операциялық жүйелер

3 Оқу жылы Қосымшалардағы деректерді талдау Классификациялау және кластерлеу Бизнес процестерді басқару Деректер инженериясына кіріспе Практикалық болжамдық аналитиканың модельдері мен әдістері Деректерді интеллектуалды талдау Блокчейнге кіріспе Ерекшеліктер инженериясы NoSQL деректер қоры Ықшамдаудың әдiстерi және операцияларды зерттеу Деректер қорын басқару Үлкен деректерді модельдеу Қолданбалы деректер туралы ғылым Деректер ғылымындағы бұлтты технологиялар Табиғи тілді өңдеу (NLP) Машиналық оқыту Орталықтандырылмаған қосымшалардың негіздері Big Data экожүйелері Деректерді таратудың таратылған ағындық технологиясы Business Intelligence құралдары Бұлтты есептеу Ақылды келісім-шарт архитектурасына кіріспе Статистикалық есептеу және деректерді талдау

4 Оқу жылы Деректер ғылымы үшін параллельді есептеу Бұлтты деректер қоймалары Деректер қауіпсіздігі Терең оқыту Қолданбалы деректер туралы ғылым жобасы Іздеу жүйелері Бағдарламалық қамтамасыз етуді жобалау және әзірлеу Бизнес-аналитика және деректерді визуализациялау Банк процестерінің мониторингі Ұсыныс жүйелері Блокчейн бизнес үлгісіне кіріспе Интернет деректерін өңдеу Компьютерлік көру

Оқыту нәтижелері

• Деректерді талдау есептерін дұрыс тұжырымдау және шешу үшін математикалық талдау, ықтималдық теориясы, алгебра және дискретті математика әдістерін, статистикалық есептеулер мен оңтайландыру принциптеріне қолдану.
• Берілген критерийлер негізінде тиісті масштабталатын деректерді басқару технологиясын таңдау критерийлерін белгілеу, ең жақсы өнімділікке қол жеткізу үшін мәліметтер базасын құру, мәліметтер базасындағы қауіпсіздік аспектілерін ескеру, бұлтты деректер қызметтерінің технологияларын таңдау және пайдалану, виртуализацияланған және таратылған деректерді басқарудың негізгі принциптері мен мүмкіндіктерін жинақтау.
• Әр түрлі статистикалық модельдерді сәйкес келтіру, бағалау, визуализация және түсіндіру арқылы деректерді талдау, статистикалық әдістерді қолдану, статистикалық бағдарламалық жасақтаманың стандартты пакеттерін қолдану.
• Деректерді талдау әдістерін таңдау үшін пәндік аймақтың күрделілігі мен шектеулерін бағалау; сәйкес құралдарды пайдалана отырып, деректерді іздеудің озық әдістерін енгізу және қолдану, практикалық жағдайларда әртүрлі әдістердің жарамдылығын, масштабталуын және өнімділігін бағалау және салыстыру, сипаттамалық, диагностикалық және болжамдық деректер талдауының толық циклін орындау.
• Үлкен деректерге негізделген технологиялық мүмкіндіктер мен инновацияларды бағалау, деректердің масштабын және бірнеше масштабтау деңгейіндегі қосымшалардың орындалу жылдамдығын бағалау, үлкен деректер экожүйесінің әдістері мен құралдарын қолдану.
• Күнделікті де, кәсіби қарым-қатынаста да шет тілін белсенді қолдану үшін қажетті және жеткілікті деңгейде коммуникативті құзыреттілікке ие болу, қызығушылықтарының кең ауқымы, білуге құмарлығы, тұтынушылардың негізгі сұраныстарына қатысуы, тез үйрену қабілеті, топта жұмыс істеу, әлеуметтік, этникалық және мәдени ерекшеліктерді шыдамдылықпен қабылдау, өз қызметін, ұжым қызметін сыни тұрғыдан бағалау.
• Операциялық жүйені конфигурациялау, деректерді берудің желілік хаттамаларын, есептеу ресурстарын шабуылдардан қорғау тетіктері мен әдістерін қолдану, деректер көздерін анықтау, деректерді талдау есептерінің әртүрлі кластарын шешу үшін масштабталатын есептеу инфрақұрылымын бейімдеу.
• Дәйексөз және деректерді иелену, деректердің қауіпсіздігі және құпиялылығы, деректерді талдаудың салдары мен құпиялылығы сияқты салаларда кәсіби және этикалық жауапкершілікке ие болу.
• Деректерді өңдеу және шешім қабылдау жылдамдығы мен сапасын жақсарту үшін жасанды интеллект жүйелерінің компоненттерін әзірлеу және енгізу, жіктеу және регрессия үшін әртүрлі мәліметтер көріністерін жасау, енгізу және пайдалану, терең оқыту әдістерін қоса алғанда, машиналық оқытудың негізгі мәселелерін шешудің тиісті құралдары мен әдістерін анықтау.
• Әлеуметтік, саяси, мәдени институттардың Қазақстандық қоғамды жаңғыртудағы рөлінің мәнмәтінінде олардың ерекшеліктерін талдау, дүниежүзілік және еуразиялық тарихи процесс мәнмәтінінде тәуелсіз Қазақстан мемлекетінің қалыптасу кезеңдерін сипаттау.
• Деректердің логикалық құрылымын модельдеу, деректердің құрамын, құрылымын және көздерін анықтау, деректерді қорғауды қамтамасыз ету, деректерді жинау процесін әртүрлі көздерден алынған деректердің толықтығы мен өзара байланысын қамтамасыз ету және деректерді сақтау мен өңдеуді оңтайландыру шешімдерін жасау үшін пайдалану, блокчейнге қатысты бизнес үлгілерін сипаттау, орталықтандырылмаған қосымшаларды әзірлеу үшін блокчейн технологиясын пайдалану
• Тапсырмаға нақты талаптарды анықтаңыз, мәселені шешіңіз, алгоритмдік шешім алу үшін тиімді стратегияларды қолданыңыз, тиісті жоғары деңгейлі тілде бағдарламалау арқылы шешімдерді жүзеге асырыңыз, Деректерді талдаудың әртүрлі алгоритмдерін бағалаңыз және салыстырыңыз.

Ұқсас БББ