7M06101 Информатика в Семей қаласының Шәкәрім атындағы университеті

Пәндер

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Пән ғылыми ойлау мәдениетін зерттеуге бағытталған, аналитикалық мүмкіндіктер мен зерттеу дағдыларын қалыптастырады, болашақ ғалымға қажетті теориялық және практикалық білім береді. Ғылымның тарихи эволюциясын және олар қалыптастыратын философиялық перспективаларды зерттейді. Қазіргі ғылымның пайда болуы, оның әлеуметтік және институционалдық байланыстары сипатталған. Ойлау эксперименттеріне, теорияларды растау мен теріске шығаруға, сандық және сапалық зерттеу әдістерінің пайда болуы мен қолданылуына байланысты жалпы философиялық мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық жүйелердегi бiлiм моделдері

  Пән мәліметтер мен білімге байланысты барлық нәрсені зерттейді. Ол білімнің ерекшеліктері, білімді ұсыну модельдері, ресми және бейресми модельдерді құру, желілік, логикалық, өндірістік және кадр модельдері сияқты мәселелерді қарастырады. Функционалдық желілер. Біліммен жұмыс істеу әдістері. Білім алу әдістері. Білімді ұсыну және өңдеу әдістері. Білімге негізделген жүйелердегі есептерді шешу әдістері. Сараптамалық жүйелердің құрылымы. Сараптамалық жүйелерді дамыту кезеңдері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• PHP-дегі Web программалау

  Бұл пән Web-сайттарды жобалау тәсілдерін, Web-парақтарда графиканы пайдалануды, сандық кескіндерді өңдеу және редакциялау тәсілдерін, Web-парақтарды сүйемелдеу және орналастыруға арналға бағдарламалық жүйелерді, серверлік технологияларды, РНР, CSS, JavaScript, Apache Web-серверін орнатуды, онымен жұмыс істеуді, MySQL деректер базаларын, Web-сайттарды құруда объектілі-негізделген технологияларды қолдануды және Web-сайттарды құру кезінде техникалық тапсырма құрастыруды, серверлерді администрациялауды, Web-сайттар конструкторларын қолдануды, олармен жұмыс принциптерін оқытады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектептің педагогикасы

  Курс жоғары оқу орындарындағы пәндерді оқытудың принциптері, әдістері мен технологияларын зерттеуге бағытталған, білім беруді басқару, кәсіби құзыреттілікті дамытуға арналған оқыту әдістері және білім беру саласындағы психологиялық-педагогикалық мәселелерді шешуге дайындық мәселелері қарастырылады. Дидактика, заманауи білім беру тұжырымдамалары, оқу үдерісін жобалау және жоғары білімнің ерекшеліктері қамтылады. Магистранттар оқу бағдарламаларын әзірлеу, білім беру технологияларын тәжірибеде қолдану және рефлексия дағдыларын меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Бағдарламалық қамтаманы өңдеу технологиялары

  Пән шеңберінде бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу негіздері және жобалау әдіснамасы; қазіргі заманғы CALS-технологиялар мен CASE-құралдарды пайдалана отырып, есептеу техникасының бағдарламалық қамтамасыз етуін әзірлеу, тестілеу, күйін келтіру, енгізу және сүйемелдеу және ақпараттық жүйелерді енгізу зерделенеді. Пәнді меңгеру үшін білім алушы Ақпараттық жүйелерді құру негіздері және ақпаратты өңдеудің жаңа ақпараттық технологияларын пайдалану; бағдарламалық қамтамасыз етудің өмірлік циклі; объектіге бағытталған бағдарламалау; күрделілік теориясының элементтері бойынша білімге ие болуы керек.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Білім беретін WEB-порталдар

  WEB-технологиялар түсінігі. Қазіргі білім берудегі веб-технологиялардың рөлі. Web-браузерлердің функциялары, жіктелуі және қазіргі жағдайы. Web-сервер мен браузердің өзара әрекеттесуі. Веб-беттерді әзірлеуге арналған құралдар. HTML тілінің заманауи стандарттары. Веб-беттерді жобалау үшін css стильдерінің каскадты кестелерін қолдану, пішін мен мазмұнды бөлу принципі. Веб-беттерді беттеу. Серверлік және клиенттік сценарий тілдерінің негіздері. CMS мазмұнын басқару жүйелері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект және шешім қабылдау теориясы

  Осы пәнді оқу барысында білім алушылар жасанды интеллект ұғымын, жасанды интеллект түрлерін зерттейді. Курстың тақырыптарына жасанды интеллект архитектурасы мен дизайны, жасанды интеллект әдістері мен алгоритмдері, жасанды интеллект әдістерінің жіктелуі кіреді. Білім алушылар басқару шешімдерін қабылдауда жасанды интеллект теориясын, шешім қабылдауды қолдаудың интеллектуалды жүйелерін, шешім қабылдау теориясын қолдануды, шешім қабылдауды модельдеуді игереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Мобильді оқыту және виртуалды шындық

  Пәнді оқу барысында білім алушылар виртуалды және кеңейтілген нақтылық қосымшаларын құру саласындағы жаңашыл қосымшалар мен процестерді, виртуалды және кеңейтілген нақтылық қосымшаларын әзірлеудің қазіргі заманғы, дамушы құралдарының мүмкіндіктерін, виртуалды, кеңейтілген нақтылық қосымшаларын бағдарламалау технологияларын, виртуалды, кеңейтілген нақтылық ақпараттық жүйелерінің жұмысын қамтамасыз ететін бағдарламалық компоненттердің түрлерін, ақиқат, иммерсивті ортадағы виртуалды нысандарды визуализациялау және басқару үшін қолданушы интерфейстерінің аппараттық және бағдарламалық компоненттерін меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Курстың мазмұны басқару психологиясының тәсілдері мен бағыттарын, басқарудың психологиялық заңдылықтарын, басқару мәселелерін жоспарлау мен шешу ерекшеліктерін меңгеруге бағытталған. Білім алушылар конфликттік жағдайларды шешудің психологиялық әдістерімен танысады, жұмысты ынталандыру тәсілдерін, басқарудың тиімді стильдерін қолдану әдістерін меңгереді. Басқару процесінің тиімділігінің төмендеуінің негізінде жатқан психологиялық себептерді талдау дағдылары қалыптасады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Бейнелерді тану теориясы

  Осы пәнді оқу барысында магистранттар үлгіні танудың негізгі ұғымдарын, үлгіні тану міндеттерін, үлгіні танудың жұмыс принципін, үлгіні тану алгоритмдерін, үлгіні тану жүйесін құру принципін меңгереді. Курстың тақырыптары нейрондық желілік технологиялардың модельдері мен әдістерін, үлгіні танудың математикалық модельдерін, үлгіні танудағы бағыттарды, формальды есепті шығаруды, графикалық үлгіні тану әдістерін, үлгіні тану әдісі ретінде Персептронды, үлгіні тану есептерінің римерлерін қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Тиісті білім саласының түпнұсқа әдебиетін шет тілінде еркін оқуға оқытуды көздейтін кәсіби қызметті жүзеге асыру үшін жалпы мәдени, кәсіби және арнайы құзыреттерді меңгеру; мамандық бойынша монологиялық және диалогтік нысанда ауызша қарым-қатынас дағдыларын дамыту; магистранттың ғылыми жұмысымен байланысты тақырыптарда жазбаша ғылыми қарым-қатынас дағдыларын дамыту, сондай-ақ ғылыми саладағы халықаралық ынтымақтастықтың нысандары мен түрлерімен танысу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Big data-мен жұмыс жасау әдістері

  Бұл пәнді оқу барысында білім алушылар Үлкен деректер ұғымын, тарихын, қолданылуын, Үлкен деректермен жұмыс істеу әдістерін меңгереді. Курс тақырыптарына Үлкен деректер түсінігі, Үлкен деректер әдістері, Әдістердің классификациясы, Үлкен деректер әдістерін енгізуге арналған бағдарламалық пакеттер кіреді. Магистранттар басқару шешімдерін қабылдау кезінде Big data әдістерін, Big data әдістерін енгізуге арналған бағдарламалық пакеттерді қолдануды меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Білім берудегі корпоративтік ақпараттық жүйелер

  Бұл пән корпоративтік ақпараттық жүйелерді құрудың негізгі ұғымдары мен принциптерін, жалпы талаптарын, MES-жүйелерді, ERP және ERP-II жүйелерін, MRP және MRP-II жүйелерін, бизнес модельдерді, корпоративті басқаруды және оның ресурстарын, кәсіпорындарды автоматтандырудың негізгі принциптерін, клиент-сервер архитектураларын, қолданылып жүрген корпоративті ақпараттық жүйелерді, яғни Microsoft Business Solutions-Navision, ТБ, CRP, FRP,MPS, CRM,SCM жүйелерін және корпоративтік ақпараттық жүйелердің жекелеген компоненттері мен модельдерін жобалауды оқытады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Құзыреттілік деңгейін электронды бағалау жүйесі

  Осы пәнде білім берудің мазмұнын құрастыру, мамандарды даярлау сапасын бағалау, бағалау объектісі, оның критерилері, аттестациялау, құзіреттіліктерді бағалаудың интегративті модельдері, білім алушылардың ИТ-құзіреттіліктерінің деңгейін бағалау, инновациялық бағалау жабдықтары, жоба тәсілдері, бағалау жабдықтарын жетілдіру және экспертизалау қатары, дамыту кооперациясы әдісі, электронды білім беру жүйелерінде білім алушылардың құзіреттіліктерін бағалау тәсілдері және критерилері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Нейрожелілік технологиялар

  Осы пәнді оқу барысында магистранттар жасанды нейрондық желілік технологиялар ұғымын, нейрондық желілердің түрлерін, нейрондық желілердің міндеттерін, нейрондық желілердің жұмыс принципін игереді. Курстың тақырыптарына нейрондық желілік технологиялардың модельдері мен әдістері, нейронның математикалық модельдері, жасанды нейрондық схемалар, көп қабатты нейрондық желілер жатады. Магистранттар нейрондық желіні оқытуды, нейрондық желілерді оқыту тәуекелдерін, нейрондық желілерді қолдану аясын, нейрондық желілерді қолданудың оңтайлы әдістемелерін құруда қолдануды меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Блокчейн технологиясының негіздері

  Пән блокчейн технологиясының негізгі ұғымдарын, модельдері мен механизмдерін, криптовалюталық экономикадағы іргелі тұжырымдамаларды зерттейді. Тау-кен тұжырымдамасы және блокчейн технологиясын талдау және криптовалюталарды өндіру. Bitcoin транзакциялары және оларды тексеру. Блокчейн технологиясында қолданылатын соңғы криптографиялық технологиялар. Пайдаланушы тіркелгілерін қорғау және транзакциялардың қауіпсіздігін қамтамасыз ету жолдары, сондай-ақ транзакцияларды есепке алу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеулерде ақпараттарды өңдеудің анализі және қолданбалы әдістері

  Пән зерттеу қызметінің қолданбалы әдістерін зерттейді-ойды анықтау, кәсіби қызмет саласындағы зерттеулерді ұйымдастыру технологиясы, ақпаратты алу әдістерін бағалау және таңдау, сондай-ақ деректерді өңдеу және талдау, атап айтқанда, білімді табу және деректердегі заңдылықтарды іздеу мүддесінде ғылыми әдіснаманы тыңдаушыларды зерттеу процесінің мақсаттылығын қамтамасыз ету. Деректерді зерттеушінің дағдыларын меңгеру және деректерді талдаудың математикалық модельдерін, әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық ресурстарды құрылымдау технологиялары

  Пән ақпаратты құрылымдау және өңдеу, деректерді шығару саласындағы негізгі ұғымдарды зерттеуге бағытталған. Ақпараттың әртүрлі түрлерін сандық түрде ұсыну, сондай-ақ ақпаратты сығу әдістері мен алгоритмдері сияқты мәселелерді зерттейді. Негізгі ұғымдарды, шешілетін деректерді өндіру мәселелерін және деректерді өңдеу алгоритмдерін қарастырады. Ақпараттық ресурстарды біріктіруді және ақпаратты іздеу технологиясын зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Медиа құралдары, ғылыми визуализация және виртуалды шынайылық

  Мемлекеттік жоғары оқу орнынан кейінгі білім беру талаптарына сәйкес білім алушыларда құзыреттілікті қалыптастыру. Түлектердің кәсіптік стандарттарды, жобалық қызметтің өмірлік циклын, персоналды басқару негіздерінің, өндірістің, басқару психологиясының бағдарламалық өнімдерін әзірлеу ережелерін, ақпараттық қауіпсіздік мәселелерін ескере отырып білім алуы. Кәсіби салада ауқымды өзгерістерді жүзеге асыратын мамандарды даярлау және ғылыми процестерді басқару. Курс медиавизуализм аясында, медиакоммуникацияның жаңа бағытын зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бастапқы мультимедиа технологиясы

  Пән ақпаратты бастапқы өңдеу жүйелерін, мультимедиялық технологиялардың құрамы мен құрылымын зерттейді, интернет технологиясының негіздерін және мамандандырылған бағдарламалар мен веб-бағдарламалау тілдерін қолдана отырып, мультимедиялық электронды білім беру ресурстарын құру тәсілдерін зерттейді. Оқу үрдісінде мультимедиялық ресурстарды пайдалануды және көп парадигмалық Java Script бағдарламалау тілін қолдана отырып, мультимедиялық интерактивті қосымшаларды құру тәсілдерін зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми-зерттеу жұмыстарды автоматтандыру құралдары

  Пән зерттелетін объектілердің математикалық модельдерін ғылыми зерттеудің автоматтандырылған жүйелері арқылы алу немесе нақтылау негізінде ғылыми зерттеулердің тиімділігі мен сапасын арттыруды зерттейді. Ғылыми зерттеулердің автоматтандырылған жүйесі-бұл зерттелетін объектілердің, құбылыстар мен процестердің модельдерін алу және пайдалану негізінде ғылыми зерттеулер жүргізуге немесе жаңа техниканың үлгілерін кешенді сынауға арналған. Есептеу техникасы құралдары базасындағы бағдарламалық-аппараттық кешен.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Білімдер инженериясы

  Білім инженериясы ғылыми пән ретінде оқу шеңберіне білімге негізделген бағдарламалық жүйелерді құрудың нақты ғылыми, технологиялық және әдіснамалық мәселелерін қамтиды. Дәл осы жүйелер класына сараптамалық жүйелер жатады. Пән білім берудің логикалық моделін, желілік модельді, өндірістік модельді, білімге негізделген жүйелерде анық емес логиканы қолдануды, сараптамалық жүйелерді және сараптамалық жүйелерді дамыту технологиясын зерттеуге арналған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Үлестірілген мәліметтер қорларының технологиялары

  Пән таратылған мәліметтер базасының дизайны мен архитектурасының негізгі ұғымдарын, негізгі алгоритмдер мен таратылған өңдеуді зерттейді. Параллельді, біртекті, гетерогенді таратылған жүйелерді, сондай-ақ таратылған мәліметтер базасының артықшылықтары мен кемшіліктерін қарастырады. Microsoft SQL Server архитектурасын, дерекқор қосымшаларын жобалауды, әкімшілік тапсырмаларды автоматтандыруды, сұраныстарды оңтайландыруды және деректерге қол жеткізуді талап ететін тапсырмаларды орындауды зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Көпқолданушылық мәліметтер базасына әкімшілік ету

  Пән деректерді басқарудың көп пайдаланушылық дерекқорын басқарудың негізгі аспектілерін қарастырады: дерекқорды қайта құру процедуралары, параллельді өңдеуді басқару, деректердің сақтық көшірмесін жасау және қалпына келтіру, репликация және навигация, MS SQL Server-де әкімшілік функцияларды автоматтандыру, пайдаланушылар мен рөлдерді басқару, Дерекқордың негізгі қауіпсіздік шаралары, MS SQL Server, PostgreSQL және MongoDB ДҚБЖ басқару ерекшеліктері.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Нысанды-бағытталған программалау

  Пәнді оқу барысында білім алушылар объектіге бағытталған жобалау мен бағдарламалауды, абстракцияны, инкапсуляцияны, мұрагерлік және полиморфизмді, әдістер мен айнымалыларды, типтерді түрлендіруді, instanceof операторын, әдістерді шамадан тыс жүктеу және қайта анықтауды, конструкторларды, қол жеткізуді басқаруды, ерекше жағдайларды өңдеуді, стандарттық үлгілерді пайдалануды, сыртқы кітапханалар мен жақтауларды, Java стандартты фреймворктер мен кітапханаларының мүмкіндіктерін, бағдарламалық жасақтаманы бірлесіп әзірлеу әдістемесін пайдалану, бірлескен жобаны іске асыруды меңгереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты есептеулерді пайдалану

  Пән "бұлтты есептеулердің" даму тарихын, орналастыру архитектурасын, бұлтты қызметтер мен Azure Pack, виртуалды технологиялар мен платформаларды пайдалану мүмкіндіктерін, қолданыстағы бұлтты қызметтерді талдауды және оларға қосылу тәсілдерін зерттейді. Бұлтты есептеу экономикасын, бұлтты қызметтерді пайдаланудың артықшылықтары мен кемшіліктерін, бұлтты көші-қонды және дамудың негізгі бағыттарын қарастырады. Масштабтау, орналастыру, пайдалану қауіпсіздігі және құпиялылық мәселелерін зерттейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• MS SQL Server мәліметтер қорын әкімшіліктендіру және жобалау

  Пән мәліметтер базасының негіздерін, иерархиялық, желілік, реляциялық, атудан кейінгі, тұжырымдамалық, логикалық және физикалық деректер модельдерін, мәліметтер базасының реляциялық моделінің ерекшеліктерін, нысандарды, атрибуттарды және мәліметтер базасын жобалау және дамыту негіздерін, SQL тілін, басқару негіздерін және дерекқорды қорғау технологиясын зерттеуге арналған: ДҚБЖ қауіпсіздік жүйесі, пайдаланушылардың қол жетімділігін саралау, SQL логиндері Server, артықшылықтар мен рөлдер, қашықтағы мәліметтер базасын құру және пайдалану.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Machine Learning

  Осы пәнді оқу барысында білім алушылар Machine Learning түсінігін, тарихын, қолдануын, Machine Learning-пен жұмыс істеу әдістерін меңгереді. Курс тақырыптарына Machine Learning тұжырымдамасы, Machine Learning әдістері, әдістердің классификациясы, Machine Learning әдістерін енгізуге арналған бағдарламалық пакеттер кіреді. Магистранттар басқару шешімдерін қабылдауда Machine Learning әдістерін, Machine Learning әдістерін енгізуге арналған бағдарламалық пакеттерді қолдануды меңгереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Алгоритм күрделілілігін бағалау

  Пән алгоритмнің күрделілігі ұғымын, алгоритмнің күрделілігін өлшеу және бағалау, есептерді шешудің тиімді алгоритмдері және ақпаратты сұрыптау мен іздеудің негізгі алгоритмдерін бағалауға бағытталған. Күрделі алгоритмдер функцияларының түрлерін және алгоритмдерді талдаудың математикалық аппаратын қарастыру. Орындалған операциялардың санын есептеуді, өсу қарқынын талдауда қолданылатын асимптотикалық белгілерді және алгоритмдердің күрделілігін салыстыруды зерттеу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Робот техникасы

  Осы пәнді оқу барысында магистранттар манипулятор, Робот ұғымын, роботтардың техникалық сипаттамаларын, робототехникалық жүйелердің манипуляторларының құрылымдық және кинематикалық классификациясын игереді. Курстың тақырыптары роботтық жүйелердегі координаталық түрлендірулерді, нүктелердің координаталық орнын анықтауды, кинематиканың тікелей міндетін қамтиды. Магистранттар осы пәнді оқу барысында кинематиканың тура есебін шешуді және манипулятордың жетек нүктелерінің жылдамдығын, кинематиканың кері есебін анықтауды үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты технологиялар

  Пән серверлік және "бұлтты" технологиялар, бұлтты есептеу мен бұлтты шешімдердің негізгі модельдері, виртуализация технологиясы, Windows Azure Queue архитектурасы және Azure Blob қызметтері саласындағы мәселелерді зерттейді. Осы пәнді игере отырып, білім алушы Amazon, VMware Cloud, Azure Services Platform платформаларын және Microsoft Word Web App және Microsoft Excel Web App бұлтты сервистерін практикалық меңгеруді білетін болады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Программалауға оқыту технологиясы

  Пән бағдарламаны әзірлеу технологиясының теориялық және практикалық бөлігін, бағдарламалық жүйелерді құру және жобалау принциптерін зерттеуді қамтиды. Объектілі-бағытталған бағдарламалау тілі негізінде оқытушылық қызметке арналған мультимедиялық құралдарды пайдалана отырып, бағдарламалық құралдар мен жобаларды зерттеу және әзірлеу. Бағдарламалық жасақтаманы орналастырудың және оқыту қызметі үшін де, бизнес үшін де қызметтерді құрудың әртүрлі әдістері қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты есептеулер

  Пән бұлтты есептеу, сәулет және бұлтты технологиялардың негізгі модельдері, "бұлтты" қызметтерді жобалау әдістері мен құралдары туралы жалпы ақпарат пен сипаттамаларды алуға бағытталған. Қолданыстағы бұлтты технологиялар платформаларын, "бұлтты есептеулерді" пайдаланумен байланысты артықшылықтар мен тәуекелдерді, сондай-ақ "бұлтты" сервистерді пайдалану бойынша "Бұлтты" инфрақұрылымдарға көшу алғышарттарын қарастырады. Негізгі "бұлтты" платформаларға арналған қосымшаларды әзірлеу технологиясын зерттейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Мәліметтерді интеллектуалды талдау

  Осы пәнді оқу барысында МИТ негізгі әдістері мен құралдары қарастырылады. Курс тақырыптарына мыналар кіреді: Акт эволюциясы және деректерді өндіру әлеуеті, бизнестегі МИТ, және күрделі қолданбалы мәселелерді шешудегі мәліметтерді интеллектуалды талдау, деректерді талдау әдістерінің негізгі міндеттері мен жіктелуі, деректерді талдау мен түсіндірудің негізгі әдістері, жоғары өнімді деректерді өңдеу. Магистранттар data MINING құралдарымен жұмыс істеуді үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Сандық әдістер

  Пән есептеу математикасының негізгі ұғымдары мен анықтамаларын және оларды шешу әдістерін зерттеуге бағытталған. Сызықтық емес теңдеулерді шешу, функциялардың жуықтауы, санның қателігі, сандық саралау және интеграция, сызықтық алгебра есептерін және қарапайым дифференциалдық теңдеулерді шешудің сандық әдістері, Коши есептері, мамандандырылған және интеграцияланған Matlab және Mathcad пакеттерін қолдана отырып, шекаралық есептер қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Кәсіби қызметте іргелі ғылыми, педагогикалық, басқарушылық, коммуникативтік білім мен дағдыларды қолдану.
• Ғылыми - зерттеу қызметі барысында туындайтын және терең кәсіби білімді қажет ететін міндеттерді шешу.
• Кәсіби міндеттерді шешу үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді жобалау технологиясының әдіснамасын меңгеруін көрсету, бағдарламалық қамтамасыз етуді жобалау мен басқарудың практикалық дағдыларын пайдалану.
• Деректерді өндіру әдістерін, үлкен деректермен жұмыс істеу әдістерін меңгергендігін көрсету, бизнес-процестерді модельдеу (сипаттау), практикалық есептерді шешу үшін осы әдістерді қолдана білу.
• Жасанды интеллект әдістерін меңгергендігін көрсету, осы әдістерді практикада қолдана білу.
• Веб-бағдарламалау әдістерін меңгеру, веб-қосымшаларды әзірлеу, сайттың функционалдығын тексеру, веб-сайтты тәжірибелік пайдалануды жүзеге асыру.
• Мультимедиялық жүйелерді бағдарламалау әдістерін меңгеру, осы әдістерді іс жүзінде қолдана білу.
• Заманауи бағдарламалық құралдарды пайдалана отырып, мәліметтер базасы мен білім құру дағдыларын меңгеру. Қазіргі заманғы мәліметтер базасын басқару жүйелерінде мәліметтер базасының объектілерін құра білу және осы объектілерге қол жеткізуді басқару.
• "Бұлтты" технологиялардың архитектурасы, "бұлтты" қызметтерді жобалау әдістері мен ерекшеліктері, қолданыстағы негізгі "бұлтты" платформаларға арналған қосымшаларды әзірлеу бойынша теориялық білім мен практикалық дағдыларды алу.
• Робототехника саласындағы білімін көрсету, роботтық кешендерге арналған бағдарламаларды әзірлеу.

Ұқсас БББ