7M05404 Қолданбалы статистика және Data Science в Лев Николаевич Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Пәндер

1 Оқу жылы Жоба менеджменті Статистикалық деректерді талдауға арналған бағдарламалық құралдар Виртуализация және бұлттық технологиялар Жоғары мектеп педагогикасы Басқару психологиясы Python тілінде деректерді талдау Мәліметтер қорын басқару жүйелері және SQL (жетілдірілген деңгей) Эконометриялық моделдеу (жетілдірілген деңгей) Big Data технологиялары мен құралдары Power BI көмегімен деректерді визуализациялау Байес әдісі және олардың қолданылуы R тілінде деректерді талдау Шетел тілі (кәсіби) Ғылым тарихы және философиясы

2 Оқу жылы Көп өлшемді статистикалық талдау Дифференциалдық ойындар теориясы және статистиканың сандық әдістері Имитациялық модельдеу және ЖҚКЖ Графтардағы кері есептердегі машиналық және терең оқыту Белгісіздік жағдайында модельдеу және тәуекелдерді басқару Монте-Карло әдісі және оның қолданылуы Актуарлық математиканың стохастикалық модельдері Инвестициялық жобалау әдістері Қаржылық инжинирингтегі нейрондық желіні модельдеу және болжау

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Негізгі дүниетанымдық және әдістемелік мәселелерді, соның ішінде ғылым дамуының заманауи кезеңінде пайда болатын пәнаралық сипаттағы мәселелерді талдайды және кәсіби қызметте пайдаланады
• Заманауи педагогикалық технологияларды және коммуникативті дағдыны игере білу
• Кәсіби және жеке өзін-өзі тәрбиелеуді жүзеге асыру, одан әрі білім беру бағыттары мен кәсіптік мансапты дамыту; кәсіби қызмет мәселелерін шешу үшін орыс, қазақ және шет тілдерінде ауызша және жазбаша түрде кәсіби қарым-қатынас жасау; әлеуметтік, этноконфессиялық және мәдени ерекшеліктерді ескере отырып, білім беру үдерісіне қатысушылармен және әлеуметтік серіктестермен өзара әрекеттесуге, ұжымды басқаруға дайындығын көрсету.
• Байес және Монте-Карло әдісін қолдану арқылы статистикалық мәліметтерді талдау және динамикалық жүйелерді басқару дағдыларын қолдану, статистиканың сандық әдістері мен имитациялық моделдеу әдістерін меңгеру, іргелі және қолданбалы ғылымдардың дамуының алдыңғы қатарын анықтайтын жаратылыстану ғылымдарының мәселелерін зерттеу.
• Python және R жоғарғы деңгейлі тілдерін қолданып, заманауи компьютерлерде әртүрлі қолданбалы есептерді әзірлеу, тексеру және шешуде практикалық дағдыларды қолдана білу, ақпаратты сақтауға және жылдам өңдеуге арналған аппараттық және бағдарламалық құралдар жиынтығын білу, Big Data технологиясын және статистикалық деректерді талдау және визуализациялау үшін заманауи бағдарламалық құралдарды меңгеру.
• Негізгі және қолданбалы математиканың маңызды мәселелерін, машиналық және терең оқытуды және нейрондық желіні модельдеуді қолдана отырып, экономика мен қаржының өзекті мәселелерін талдау, тұжырымдау және шешу.
• Актуарлық процестерді стохастикалық модельдеу, сондай-ақ тәуекелдерді және инвестициялық жобаларды басқару алгоритмдері бойынша теориялық білімді дамыту, күрделі эконометриялық модельдерді құру дағдыларын меңгеру, сонымен қатар көп нұсқалы статистикалық талдау принциптерін білу және түсіну.