7M06103 Management of information systems в Satbayev University

Пәндер

• Жасанды интеллект әдістері

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Бизнес-процестерді модельдеудің тәсілдері

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Мақсаты: ғылым тарихы мен философиясын жаһандық және қазақстандық ғылым тұжырымдамаларының жүйесі ретінде зерттеу. Мазмұны: ғылым философиясының пәні, ғылым динамикасы, ғылымның тарихи дамуының негізгі кезеңдері, классикалық ғылымның ерекшеліктері, классикалық емес және постклассикалық ғылым, математика, физика, техника және технологиялар философиясы, инженерлік ғылымдардың ерекшелігі, ғылым этикасы, ғалым мен инженердің әлеуметтік-адамгершілік жауапкершілігі.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 3
  

• Web Mining

  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

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Курс ғылыми танымның тарихи дамуы мен философиялық пайымдауы, ғылыми теориялардың эволюциясы, әлемнің ғылыми картиналарын құрудағы ғылыми зерттеудің принциптері мен әдістері тұрғысынан ғылыми танымның негізгі проблемаларын зерделеуге бағытталған. Пән ғылым тарихы мен философиясын зерттеу негізінде сыни және сындарлы ғылыми ойлауды дамыту дағдыларын меңгеруге көмектеседі. Курс аяқталғаннан кейін магистранттар қазақстандық ғылымды және оның даму перспективаларын құрудағы ғылымның және инженерлік-техникалық қызметтің дүниетанымдық және әдіснамалық мәселелерін талдауды үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 3
  

• Мәліметтерді талдау мен интерпретациялаудың теориясы мен практикасы

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Microsoft SQL Server ортасында дерекқорды әзірлеу

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Data mining

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Виртуализация жүйелерінің және бұлт технологияларының қауіпсіздігі

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы статистика және деректерді талдау

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік модельдеу әдістері

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеулер мен инновациялар әдістемесі

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

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• АТ-менеджмент

  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

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Зияткерлік меншік және ғылыми зерттеулер

  Бұл курстың мақсаты магистранттарға ғылыми зерттеулер мен инновациялар контекстінде зияткерлік меншікті (IP) түсіну, қорғау және басқару үшін қажетті білім мен дағдыларды беру болып табылады. Курс АЖ-мен тиімді жұмыс істей алатын, ғылыми зерттеулердің нәтижелерін қорғай алатын және тәжірибеде қолдана алатын мамандарды даярлауға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық жүйелерді талдау және модельдеу

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Курс жетекші қызметінің психологиялық механизмдерін білуге негізделген қызметкерлерді тиімді басқару құралдарын меңгеруге бағытталған. Тәртіп шешім қабылдау, қолайлы психологиялық климат құру, қызметкерлерді ынталандыру, мақсат қою, ұжым құру және қызметкерлермен қарым-қатынас жасау дағдыларын меңгеруге көмектеседі. Курстың соңында магистранттар басқарушылық қақтығыстарды шешуді, өзіндік имиджді құруды, басқарушылық қызмет саласындағы жағдайларды талдауды, сонымен қатар келіссөздер жүргізуді, стресске төзімді және тиімді көшбасшы болуды үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 3
  

• Ақпараттық жүйелердің архитектурасы

  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.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектеп педагогикасы

  Курс жоғары оқу орындары педагогикасының әдіснамалық және теориялық негіздерін меңгеруге бағытталған. Пән заманауи педагогикалық технологияларды, жоғары оқу орнында педагогикалық жобалау, ұйымдастыру және бақылау технологияларын, коммуникативтік құзыреттілік дағдыларын меңгеруге көмектеседі. Курстың соңында магистранттар оқытуды ұйымдастырудың әртүрлі формаларын ұйымдастыру және өткізу, оқытудың белсенді әдістерін қолдану, оқу сабақтарының мазмұнын таңдауды үйренеді. Оқытудың кредиттік технологиясы негізінде оқу процесін ұйымдастыру.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 3
  

• Тұрақты даму стратегиялары

  Мақсат: Магистранттарды экономикалық өсу, әлеуметтік жауапкершілік және қоршаған ортаны қорғау арасындағы тепе-теңдікке қол жеткізу үшін тұрақты даму стратегияларына үйрету. Мазмұны: Магистранттар тұрақты дамудың тұжырымдамалары мен қағидаларын, тұрақты даму стратегияларын әзірлеу және енгізу, олардың тиімділігін бағалауды, сондай-ақ халықаралық стандарттар мен үздік тәжірибелерді зерттейді. Тұрақты дамудың табысты стратегияларының мысалдары мен жағдайлары қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Несиелер - 5
  

• Machine Learning & Deep Learning

  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.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық жүйелерді шешімдер қабылдаудың модельдері мен тәсілдері

  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

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Big Data және деректерді талдау

  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.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Ақпаратты іздеу жүйесін құрудың әдістері мен құралдары

  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.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты есептеулер

  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.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Геоақпараттық жүйелер

  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

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Business Intelligence

  Курс магистранттарда бизнесті басқару үшін бизнес-аналитиканың заманауи ақпараттық құралдарын пайдалану бойынша теориялық білім мен тәжірибелік дағдылар кешенін дамытуға бағытталған. Тәжірибелік сабақтар барысында магистранттар бизнес-аналитиканың ең танымал платформаларында жұмыс істеу дағдыларын меңгереді: Power BI, Qlik Sense, Tableau маркетинг пен бизнесті басқаруда шешім қабылдауды қолдау үшін; аналитикалық есептерді шешу кезінде OLAP (онлайн аналитикалық өңдеу) жүргізу дағдылары: барлау талдауы, деректерді зерттеу, аналитикалық есептілікті құру.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Деректерді өңдеудің зияткерлік әдістері

  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.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 5
  

• Үлгіні тану және нысанды анықтау

  Курс объектілерді немесе кескіндерді анықтау және жіктеу мақсатында деректерді талдау әдістері мен алгоритмдерін зерттеуге бағытталған. Курстың мазмұны кескіндерді, дыбыстарды, мәтіндерді және ақпараттың басқа түрлерін автоматты түрде тану және анықтау үшін сигналдарды өңдеудің, компьютерлік көрудің, машиналық оқытудың және нейрондық желілердің әртүрлі әдістері мен қосымшаларын қолдануды қамтиды. Әр түрлі бағдарламалық құралдар мен кітапханаларды қолдана отырып, үлгіні тану алгоритмдерін енгізу, нәтижелерді талдау.

  Оқу жылы - 2
  Несиелер - 4
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Пәндік саланың ақпараттық моделін құрастыру, көп қолданушы деректер қорын басқару әдістерін қолдану, мәліметтер қорын өңдеу үшін қазіргі заманғы ДҚБЖ қолдану.
• АТ саласында жобаны басқаруды қолдану.
• Эксперттік жүйелерде білімді өңдеу, жасанды интеллект әдістерін қолдану. Зияткерлік жүйелерді жобалау.
• Жаратылыстану ғылымдарының өзекті әдістемелік және философиялық мәселелері және инклюзивті және әділ сапалы білім беруді қамтамасыз ету үшін жоғары білім беру мұғалімінің кәсіби құзыреттілігі туралы түсінігі болуы.
• Инновацияларды ілгерілету мақсатында кәсіби мәселелерді шешу үшін ақпараттық жүйелерді әзірлеу және жобалаудың әдіснамасын, үлгілерін, әдістерін, құралдарын қолдану
• Кәсіби салада ғылыми жобалар мен зерттеулерді жүргізуде құзыреттілігін көрсету. Кәсіби дағдылар мен дағдыларды кеңейте отырып, білімдерін қолдану.
• Бар концепцияларды, теорияларды және процестер мен құбылыстарды талдау тәсілдерін сыни тұрғыдан талдай білу. Тұрақты даму мүддесінде серіктестіктер үшін ғылыми зерттеулер жүргізуге мүмкіндік беретін кәсіби деңгейде шет тілін еркін меңгерген.
• 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 білімнің әдіснамасын және ғылыми қызметті ұйымдастырудың принциптері мен құрылымын білу.
• Зерттеу жобаларын әзірлеу. Жүйелік талдау және ақпараттық жүйелерді синтездеу негізінде шешім қабылдау.

Ұқсас БББ