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

Пәндер

• Жоғары математика

  Пәннің мақсаты қолданбалы есептерде, жоғары математика бөлімдерін қолдана білу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Сызықты алгебра элементтері. Матрицалар және анықтауыштар. Сызықты алгебралық теңдеулер жүйесі. Векторлар. Түзу теңдеулері. Екінші ретті теңдеулер. Функцияның шегі. Функциялардың үзіліссіздігі. Функциялардың туындысы. Дифференциалдау ережелері. Бірнеше айнымалылар функциялары. Бірнеше айнымалылардың экстремалды функциялары. Белгісіз интеграл. Интегралдаудың негізгі әдістері. Белгілі бір, меншікті емес интегралдар. Анықталған интеграл қосымшалары.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Кәсіпкерлік

  Мақсаты: кәсіпкерлік теориясы мен тәжірибесін зерделеу негізінде кәсіпкерлік қызметтің практикалық дағдыларын қалыптастыру болып табылады. Студент қабілетті: жеке қызығушылықтары мен қабілеттеріне сәйкес келетін нарық мүмкіндіктерін пайдалануға; бизнесті бастау туралы бастапқы шешімді қабылдауға; қолданыстағы құқықтық нормалар шеңберінде тиімді жұмыс жасауға; стартаптың әлеуетті нарықтық мүмкіндіктерін анықтауға және бағалауға.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Абай ілімі

  Пәннің мақсаты - болашақ мамандардың кәсіби білімін, түсінігін, қабілетін елдің ынтымағы мен бірлігін нығайту, қоғамның интеллектуалдық әлеуетін арттыру мақсатында қолдану құзіреттілігін қалыптастыру. Қарастырылатын мәселелер:Абай ілімі туралы түсінік; Абай ілімінің қайнар көздері; Абай ілімінің құрамдас бөлімдері; Абай ілімінің категориялары; Абай ілімінің өлшеу құралдары; Абай ілімінің мәні мен маңызы.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Қаржы сауаттылығының негіздері

  Пәннің мақсаты: қаржылық ақпаратты түсіну мен олардың жеке қаржы мәселелеріне қатысты сауатты және негізделген шешімдер қабылдау үшін студенттерде ұтымды қаржылық мінез-құлықты қалыптастыру, сонымен қатар сыни тұрғыдан бағалау қабілетін арттыру, қаржылық құралдарды, оның ішінде цифрлық технологияларды пайдалану арқылы қаржылық қызметтерді тұтынушылар ретінде олардың құқықтары мен мүдделерін қорғауға байланысты процестерді талдау.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Дискретті математика және математикалық логика

  Мақсаты – болашақ мамандардың қазіргі заманғы процестер мен жүйелерді талдау, басқару және бағдарламалауда дискретті математиканың аппараттары мен әдістерін пайдалану бойынша білімдері мен дағдыларын қалыптастыру және математикалық объектілерді зерттеу үшін математикалық логиканы пайдалану қабілетін қалыптастыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Экология және адам тіршілігінің қауіпсіздігі

  Мақсаты-адамның табиғатпен өзара әрекеттесу жағдайларын үйлесімді оңтайландыру қағидаттарын іске асыратын табиғатты пайдаланудың заманауи тұжырымдамаларына негізделген бірқатар негізгі құзыреттерді қалыптастыру. Оқытылатын болады: адам өмірінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін табиғи ресурстарды тұрақты дамыту, сақтау және молайту қағидаттары, тәуекелдерді бағалау және азайту әдістері, қауіптерден, апаттардың салдарын жою шаралары, табиғи апаттар, қоршаған ортаны қорғау және қоршаған ортаны ұтымды басқару.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Әл-Фараби және қазіргі заман

  Пәннің мақсаты: студенттердің әлемдік және ұлттық мәдениеттің даму контекстіндегі ұлы түркі ойшылы Әбу Насыр әл-Фарабидің ғылыми және философиялық мұрасы туралы түсініктерді қалыптастыру. Әл-Фараби мұрасының ерекшеліктері және оның түркі философиясының қалыптасуына тигізген әсері; шығыс философиясының Еуропалық Ренессансқа әсер ету сипаты; ұлттық және әлемдік философия тарихының дәстүрлі және қазіргі заманғы мәселелері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Деректер ғылымына кіріспе

  Пәннің мақсаты-деректерді талдау және түсіндіру үшін деректер туралы ғылымының негізгі тұжырымдамалары мен әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: деректер ғылымының математикалық құралдары. Деректер ғылымының бағдарламалық құралы. Машиналық оқытудың негізгі алгоритмдері және оларды қолдану. Деректерді визуализациялау құралдары мен әдістері. Деректермен жұмыс істеудің этикасы және құқықтық аспектілері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жемқорлыққа қарсы іс-қимылдың құқықтық негіздері

  Пәннің мақсаты: сыбайлас жемқорлық бойынша құқық бұзушылықтарды алдын-алу мақсатында сыбайлас жемқорлыққа қарсы заңнаманың қағидалары мен нормаларын қолдануды іс-жүзінде көрсете білу, жауапкершілік қабілетін қалыптастыру, азаматтық-құқықтық жауапкершілікке ие болып, сыбайлас жемқорлыққа төзбеушілікті, күнделікті өмірде сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдениетті қалыптастыру. Сыбайлас жемқорлыққа қарсы заңнама, сыбайлас жемқорлыққа қарсы іс-қимыл субъектілерінің жүйесі мен қызметі, сыбайлас жемқорлыққа ықпал ететін себептер мен жағдайлар, сыбайлас жемқорлыққа қарсы саясат, сыбайлас жемқорлыққа қарсы күрестің халықаралық тәжірибесі оқытылатын болады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Мақсаты – ғылым саласындағы танымдық іс-әрекетте дағдылар қалыптастыру. Ақпаратты түсіну және игеру үшін ғылыми зерттеу әдістерін қолдану. Зерттеу нысанын сипаттай білу. Ғылыми білімнің объективті мазмұнын алу үшін ғылыми ақпаратты іздеу, өңдеу, жүйелеу, талдау, синтездеу әдістерін меңгеру. Негіздеу, бекіту, бағалау үшін зерттеудің аналитикалық және практикалық әдістері мен дәлелдеу жүйелерін қолдану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалау технологиялары

  Пәннің мақсаты-әдістемені, негізгі парадигмаларды және заманауи бағдарламалау тілдерін қолдана отырып, қолданбалы бағдарламаларды әзірлеу қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: бағдарламалау технологияларының тұжырымдамалары мен жіктелуі. Бағдарламалау парадигмалары. Бағдарламалау тілдері. Деректер құрылымдары мен алгоритмдердің негізгі түсініктері. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің өмірлік циклі. Бағдарламаларды тестілеу және күйін келтіру әдістері. Дизайн үлгілері. Бағдарламалаудың қазіргі тенденциялары.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Веб-бағдарламалау

  Пәннің мақсаты - деректерді визуализациялау және талдау үшін веб-қосымшаларды жобалау және әзірлеу, веб-қосымшалардағы деректерді біріктіру және қорғау қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: веб-беттерді құру негіздері. Динамикалық деректерді визуализациялау. Интерактивті пайдаланушы интерфейстерін құруға арналған құрылымдар. Деректерді өңдеу үшін сервер бөлігін құру. Интеграция және деректермен жұмыс. Деректер мен қосымшаларды қорғау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика

  Пәннің мақсаты кездейсоқ құбылыстарды зерттеу әдістері мен ықтималдық және статистикалық модельдерді құру үшін зерттелген әдістерді қолдану туралы ғылыми түсінік қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Кездейсоқ шаманың таралу функциясы. Оқиғалар және кездейсоқ шамалар. Кездейсоқ шамалардың моменттері. Шартты ықтималдықтар. Пуассонның таралуы және кейбір басқа үлестірулер. Сынамаларды зерттеу. Аралық бағалау. Дисперсиялық талдау. Бірнеше кездейсоқ шамалардың бірлескен үлестіру функциясы. Марков тізбектері.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

• Мәліметтер базасының теориясы

  Пәннің мақсаты – мәліметтер қорын тұжырымдамалық, логикалық және физикалық жобалауды жүзеге асыру қабілетін дамыту; деректерді ұйымдастыру және басқару үшін сұрау тілдерін пайдаланыңыз.Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Деректерді абстракциялау және деректерді басқаруға кіріспе. Инфологиялық модельдеу және «субъекті-қатынас» моделі. Даталогикалық дизайн және реляциялық деректер моделі. SQL деректерін өңдеу тілі. Реляциялық мәліметтер базасын жобалау және тестілеу. Деректер тұтастығын қамтамасыз ету. Реляциялық емес формадағы деректер және білім. Деректерге қол жеткізудің заманауи технологиялары.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Операциялық жүйелер мен желілер

  Пәннің мақсаты олардың тиімді және қауіпсіз жұмыс істеуін қамтамасыз ету үшін операциялық жүйелер мен желілерді әзірлеу, басқару және оңтайландыру қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: функциялар, компоненттер, операциялық жүйелердің архитектурасы. Процестер мен ағындарды басқару. Жоспарлау, синхрондау, өзара блоктау алгоритмдері. Жадты басқару. Виртуалды жад. Файлдық жүйелер. Жергілікті және ғаламдық желілер. Желілік жабдық және адрестеу. Операциялық жүйелер мен желілердің қауіпсіздігі. Қорғау әдістері, брандмауэрлер, антивирустар.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 6
  

• Алгоритмдер және деректер құрылымы

  Пәннің мақсаты күрделі есептерді шешу үшін алгоритмдерді талдау және оңтайландыру, қолайлы деректер құрылымдарын қолдана отырып тиімді бағдарламалық шешімдерді әзірлеу қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: сұрыптау және іздеу. Стек және кезек. Байланыстырылған тізімдер. Ағаштар мен графтар. Хэштеу. Графиктердегі Алгоритмдер: айналма жол, ең қысқа жолдар. Алгоритмдердің күрделілігін талдау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы статистика

  Пәннің мақсаты-деректерді талдау және шешім қабылдауды қолдау үшін статистикалық әдістер мен құралдарды қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: қолданбалы статистиканың негізгі түсініктері мен әдістері. Сипаттамалық статистика. Деректерді визуализациялау. Статистикалық модельдеу. Сызықтық және сызықтық емес регрессия. Уақыт қатарларын талдау. Практикалық мәселелерді шешу үшін қолданбалы статистиканы қолдану.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект негіздері

  Пәннің мақсаты практикалық есептерді шешу үшін жасанды интеллекттің негізгі әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: жасанды интеллекттің тұжырымдамалары мен қолданылуы. Іздеу алгоритмдері, эвристикалық әдістер. Білімді ұсыну және пайымдау. Машиналық оқытудың негізгі алгоритмдері. Табиғи тілді өңдеу модельдері. Генеративті модельдер. Компьютерлік көру негіздері. Жасанды интеллектті қолданудың этикасы мен құқықтық мәселелері.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Деректер қорын басқару

  Пәннің мақсаты - мәліметтер қорының реляциялық жүйесін құру қабілеттерін, (Oracle, PL SQL) дерекқор құрылымдарын жобалау принциптерін, мәліметтер базасының құрылымын қалыпты формаларға келтіру әдістерін, SQL тілмен және мәліметтермен жұмыс жасаудың негізгі операцияларын орындау негіздерін үйрену.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Бизнес процестерді басқару

  Пәннің мақсаты бизнес-процестерді басқару әдіснамасы негізінде кәсіпорынның өндірістік, маркетингтік, инновациялық, кадрлық және қаржылық қызметін басқару қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: бизнес-процестерді басқаруға кіріспе. Бизнес-процестерді басқару әдістемесі мен принциптері. Бизнес-процестерді талдау және реинжиниринг әдістері. Менеджменттің әртүрлі түрлерін және оларды қолданудың салдарын бағалау. Бизнес-процестерді модельдеу. Бизнес-процестерді оңтайландыру әдістері.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректерді модельдеу

  Пәннің мақсаты-үлкен деректерді модельдеу және талдау әдістері мен құралдарын әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: архитектура және үлкен деректер платформалары. Hadoop және Hadoop экожүйесі. Apache Spark. Параллельді және үлестірілген деректерді өңдеу. MapReduce Парадигмасы. Үлкен деректерге арналған деректер қоймалары мен деректер базасы. Бұлтты деректер қоймалары. Деректерді тексеру және тексеру әдістері. Құпиялылық және деректерді қорғау мәселелері. Деректерді талдаудағы этикалық мәселелер.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• NoSQL деректер қоры

  Пәннің мақсаты-NoSQL дерекқорларын әзірлеу, пайдалану және басқару қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: NoSQL дерекқорларына кіріспе. NoSQL деректер базасының түрлері. NoSQL - де деректерді модельдеу. NoSQL-де сұраулар мен индекстеу. Деректердің консистенциясы мен қол жетімділігін қамтамасыз ету. Масштабтау және таратылған жүйелер. NoSQL жүйелеріндегі қауіпсіздік және сақтық көшірме.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Деректер инженериясына кіріспе

  Пәннің мақсаты-деректерді жинау, өңдеу, талдау және визуализациялау қабілетін қалыптастыру, бұл деректерге қатысты тиімді шешім қабылдауға және әрекет етуге мүмкіндік береді. Пән шеңберінде келесі аспектілер қарастырылады: деректер инженериясының өмірлік циклі. Деректер инженериясының экожүйесі. Деректерді сақтау түрлері. Деректер дисплейлері және деректер көлдері. ETL және ELT процестері. Деректер құбырлары. Деректерді біріктіру платформалары. Үлкен деректер. Қауіпсіздік аспектілері. Деректердің өмірлік циклін басқару. Деректердің құпиялылық ережелерін сақтау.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Практикалық болжамдық аналитиканың модельдері мен әдістері

  Пәннің мақсаты-пәндік саладағы объектілер мен субъектілердің болашақ мінез-құлқын болжау үшін болжамды талдау әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: шешілетін тапсырма түрі бойынша болжамды талдау құралдарының жіктеуіші. Іріктеп үлестіруді алу. Деректерді өңдеу. Регрессиялық талдау. Уақыт қатарлары және болжау. Шешім ағаштары және ансамбльдік әдістер. Модельдерді бағалау көрсеткіштері. Кросс-валидация және жүктеу. Ашық деректер жиынтығын пайдалану.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Блокчейнге кіріспе

  Пәннің мақсаты-блокчейн технологиясының тұжырымдамалық принциптерін сипаттау қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: сандық ақша тарихы. Децентрализациялау. Блокчейн негіздерін түсіну. Византиялық ақауларға төзімділік. Блокчейндегі түйіндер. Таратылған тізілім технологиялары. Блокчейндегі криптография. Консенсус алгоритмі және тау-кен блоктары. EVM блокчейніне кіріспе. Криптовалютаны түсіну. Ақылды келісімшарттарға кіріспе. Блокчейн технологиялық платформалары. Блокчейнді пайдалану және қолдану. Блокчейн-қарабайырлар.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Ерекшеліктер инженериясы

  Пәннің мақсаты студенттерге атрибуттық инженерия, машиналық оқыту мен деректер ғылымының маңызды бөлігі туралы жан-жақты түсінік беру. Келесі аспектілер қарастырылады: негізгі ұғымдар мен инженерлік белгілер техникасы. Деректерді алдын ала өңдеу. Жетіспейтін деректерді енгізу. Белгілерді масштабтау және қалыпқа келтіру. Белгілерді алу. Белгілерді таңдау әдістері. Белгілерді түрлендіру әдістері. Машиналық оқыту моделін таңдауға белгілердің әсері.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Қосымшалардағы деректерді талдау

  Пәннің мақсаты практикалық мәселелерді шешу үшін деректерді талдау әдістері мен құралдарын қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: негізгі ұғымдарды, процестерді және талаптарды анықтау үшін доменді талдау. Ағымдағы процестер мен деректер модельдерін құру. Үлкен деректерді өңдеу. Деректерді визуализациялау. Мамандандырылған кітапханалар және деректерді талдау құралдары. Пәндік саладағы процестер мен жүйелерді оңтайландыру үшін ұсыныстар мен ұсыныстар әзірлеу.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Ықшамдаудың әдiстерi және операцияларды зерттеу

  Пәннің мақсаты математикалық модельдеу және практикалық есептерді шешудің әртүрлі эвристикалық тәсілдері негізінде оңтайлы шешімдерді іздеу әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: математикалық бағдарламалау әдістері. Дөңес жиындар туралы түсінік. Дөңес жиынтықтар туралы теоремалар. Сызықтық бағдарламалаудың жалпы міндеті. Сызықтық бағдарламалаудың негізгі теоремалары. Жоспарды дәйекті жақсарту әдісі. Сызықтық бағдарламалаудағы қосарлану теориясы. Тарату әдісі. Мәселенің шешілу моделі және теоремасы. Параметрлік сызықтық бағдарламалау. Дискретті бағдарламалау. Бүтін бағдарламалау. Динамикалық бағдарламалау. Сызықтық емес бағдарламалау.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Классификациялау және кластерлеу

  Пәннің мақсаты-күрделі деректер жиынтығын талдау және түсіндіру және болжамды модельдерді әзірлеу үшін жіктеу және кластерлеу алгоритмдерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: жіктеудің негізгі әдістері. Кластерлеудің негізгі әдістері. Белгілерді таңдау. Өлшемді азайту әдістері. Жіктеу және кластерлеу сапасын бағалау әдістері. Бағалау көрсеткіштері. Нәтижелерді визуализациялау және түсіндіру.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Деректерді интеллектуалды талдау

  Пәннің мақсаты-үлкен көлемдегі деректерден пайдалы ақпарат пен білім алу үшін деректерді өндіру әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: деректерді алдын ала өңдеу әдістері. Жіктеу, регрессия, кластерлеу алгоритмдері. Ансамбльдік әдістер. Машиналық оқыту әдістері. Деректерді талдау нәтижелерін визуализациялау. Деректерді өндіру үшін құралдар мен платформаларды пайдалану.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты есептеу

  Пәннің мақсаты-қазіргі заманғы іргелі мәселелерді зерттеу және шешу үшін бұлтты есептеулердің тұжырымдамаларын, технологияларын, архитектурасын және қосымшаларын қолдану қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: бұлтты есептеу мен технологияның негізгі даму тенденциялары. Бұлтты технология архитектурасы. Бұлтты қызметтерді жобалау әдістері мен ерекшеліктері. Бұлтты есептеу қызметтерін ұсынудың негізгі модельдері.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы деректер туралы ғылым

  Пәннің мақсаты қолданбалы мәселелерді шешуге бағытталған шешімдерді әзірлеу үшін деректер туралы ғылымының әдістері мен құралдарын қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: деректерді жинау және жүйелеу технологиялары. Деректерді өңдеу құбырлары. Пәндік сала үшін машиналық оқыту модельдерін таңдау. Нақты тапсырмалар үшін модельдерді теңшеу және оңтайландыру. Модельдердің сәйкестігі мен сапасын бағалау. Модельдерді бағалау көрсеткіштері. Модельдердің интерпретациясы және түсіндірілуі. Валидация және өнімділікті бағалау. Модельдерді өндірістік жүйелерге біріктіру.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Орталықтандырылмаған қосымшалардың негіздері

  Пәннің мақсаты-орталықтандырылмаған қосымшаларды әзірлеу үшін блокчейн технологиясының негізгі компоненттері мен құралдарын пайдалану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: орталықтандырылмаған қосымшалар. DApps және ақылды келісімшарттарға кіріспе. Solidity көмегімен ақылды келісімшарттар жасау. Solidity кеңейтілген мүмкіндіктері. Ethers.js-ке кіріспе. Веб-фреймвортермен интеграция. Hardhat-қа кіріспе. Graphql-ге кіріспе. Орталықтандырылмаған толық стек web3 қосымшасын құру. Жаңартылатын ақылды келісімшарттар.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Деректер ғылымындағы бұлтты технологиялар

  Пәннің мақсаты-Data Science жобалары аясында үлкен деректерді өңдеу, талдау және сақтау үшін бұлттық технологияларды пайдалану қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: бұлтты технологиялардың тұжырымдамалық негіздері. IaaS, PaaS, SaaS қызмет көрсету модельдері. Бұлтты платформалар. Бұлтта деректерді сақтау. Data Science үшін бұлтты құралдар. Бұлтта машиналық оқыту модельдерін қолдану. Контейнерлеу. Бұлтты жүйелердегі қауіпсіздік және қол жетімділікті басқару.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Business Intelligence құралдары

  Пәннің мақсаты басқарушылық шешімдерді интеллектуалды қолдау мәселелерін шешуде мәліметтерді талдау технологиялары үшін бағдарламалық жасақтама құралдарын қолдану қабілетін дамыту. Іскерлік интеллект функциялары: сәйкестендіру, модельдеу, болжау, шешімдерді оңтайландыру, сезімталдықты талдау. Іскерлік интеллект әдістері. Іскерлік интеллект платформалары (BI). Мәліметтер қоймаларындағы жаңа білімдерді табу әдістері (KDD). Корпоративті ақпараттық жүйелердегі аналитикалық қосымшалар.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Big Data экожүйелері

  Пәннің мақсаты-қазіргі заманғы экожүйелер мен оларды сақтау, өңдеу және талдау құралдарын қолдана отырып, үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеу қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: үлкен деректерді өңдеу экожүйелерінің түрлері. Үлкен деректер экожүйесінің архитектурасы. Деректер қоймалары. Үлкен деректерді өңдеуге арналған платформалар. Деректерді ағынмен өңдеу. Деректерді басқару. Деректерді талдау және визуализация құралдары. Үлкен деректер экожүйелеріндегі қауіпсіздік және деректерді қорғау.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 6
  

• Ақылды келісім-шарт архитектурасына кіріспе

  Пәннің мақсаты-қатысушы субъектілер желісінің өзара әрекеттесуін автоматтандыратын блокчейн қосымшаларын құру қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілерді қарастырылады: Ethereum экожүйесі және ақылды келісімшарттар жасау үшін Solidity бағдарламалау тілі. Ақылды келісімшарттар жасау, орналастыру. Ақылды келісімшарттардағы транзакциялар. Пайдаланушы тіркелгілерін анықтау және қорғау міндеттері. Орталықтандырылмаған қосымшаның анықтамалық архитектурасы. Таратылған тізілім технологияларының масштабталу мәселесі және оларды шешу жолдары. Желіде және желіден тыс ақылды келісімшарттарды жүзеге асыру.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Статистикалық есептеу және деректерді талдау

  Пәннің мақсаты статистикалық байқауды, статистикалық мәліметтерді өңдеу мен талдаудың статистикалық әдістерін ұйымдастыру және жүргізу қабілеттерін дамыту. Статистикаға кіріспе. Статистиканың пәні, әдісі және міндеттері. Іске асыру кезеңдері және статистикалық байқаудың бағдарламалық-әдістемелік мәселелері. Статистикалық байқауды ұйымдастырудың формалары, түрлері және әдістері.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Табиғи тілді өңдеу (NLP)

  Пәннің мақсаты-мәтіндік деректерді талдау және интеллектуалды жүйелерді құру үшін табиғи тілді өңдеу әдістерін (NLP) әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: мәтіндік деректерді өңдеу. Мәтіндік деректерді ұсыну модельдері. Мәтіндердің жіктелуі. Аталған нысандарды тану. Мәтіннің кілтін талдау. NLP үшін қайталанатын нейрондық желілер. Трансформаторлар және BERT. Чатботтар және виртуалды көмекшілер.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Деректерді таратудың таратылған ағындық технологиясы

  Пәннің мақсаты нақты уақыт режимінде таратылған деректер ағыны жүйелерін әзірлеу, енгізу және оңтайландыру қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: деректер ағындарын өңдеу модельдері. Деректерді ағынмен өңдеуге арналған технологиялар мен платформалар. Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming, Google Dataflow технологиялары. Таратылған жүйелердің архитектурасы мен компоненттері. Таратылған жүйелердегі ақауларға төзімділік және масштабталу. Ағындық жүйелердегі қауіпсіздік және деректерді қорғау.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту

  Пәннің мақсаты-деректерді талдау және процестерді автоматтандыру үшін машиналық оқыту модельдерін әзірлеу, оқыту және қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: Машиналық оқыту әдістері: оқытушымен оқыту, оқытушысыз оқыту, күшейтілген оқыту. Сызықтық модельдер. Сызықтық емес модельдер. Жіктеу, регрессия, кластерлеу есептерін шешуге арналған алгоритмдер. Өлшемді азайту әдістері. Модельдерді бағалау және тексеру. Гиперпараметрлер мен модельдерді оңтайландыру.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Интернет деректерін өңдеу

  Пәннің мақсаты Google Analytics және Yandex Metrics көмегімен Интернет деректерін өңдеу қабілеттерін дамыту. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Интернеттегі деректерді өңдеуге кіріспе. Интернет деректерін өңдеу әдістеріне шолу. Процесті басқару. Өзара алып тастау және синхрондау. Ақпаратты өңдеуді басқару. Енгізу-шығаруды басқару. Интернет деректерін өңдеу мақсаттары. Қауіпсіздікті басқару. Интернеттегі деректерді өңдеу принциптері. Интернеттегі деректерді қорғау. Кейстер: Google Analitics, Yandex Metrics.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Деректер ғылымы үшін параллельді есептеу

  Пәннің мақсаты-Data Science жобаларында параллельді есептеу әдістерін әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: параллель жүйелердің архитектурасы. Параллельді бағдарламалау. MPI бағдарламалау модельдері, OpenMP. Графикалық процессорларда бағдарламалау. Деректерді өңдеуге арналған Параллель Алгоритмдер. Жүктемені оңтайландыру және теңестіру мәселелері. Есептеу процестерінің өнімділігі мен тиімділігін бағалау. Машиналық оқыту модельдерін оқыту үшін параллельді есептеулерді қолдану.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы деректер туралы ғылым жобасы

  Пәннің мақсаты-деректер туралы ғылым бойынша жобаларды практикалық іске асыруға және басқаруға бағытталған қарқынды курс. Келесі аспектілер қарастырылады: деректер ғылымы бойынша жобаларды басқару және іске асыру. Деректерге негізделген мәселелерді шешу әдістері. Деректер ғылымы контекстінде топтық жұмыс және жобаны басқару. Деректер ғылымының әдістерін нақты сценарийлерге қолдану. Жобаның өмірлік циклі.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Банк процестерінің мониторингі

  Пәннің мақсаты-бизнес-процестерді модельдеудің теориялық негіздерін, бизнес-процестерді талдау әдістерін игеру қабілетін қалыптастыру, сондай-ақ банк процестерінде бизнес-процестерді басқару саласында білім алу. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: бизнес-процестерді басқару-бұл компанияның мақсаттары мен бизнес стратегияларына қол жеткізу үшін автоматтандырылған және автоматтандырылмаған процестерді көрсету, жобалау, орындау, бағдарламалау, құжаттау, өлшеу, бақылау және бақылау үшін жүйелі тәсілі.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық қамтамасыз етуді жобалау және әзірлеу

  Пәннің мақсаты-бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің өмірлік циклінің барлық кезеңдерін орындау, деректер туралы ғылым жобалары үшін қайталанатын, сенімді, масштабталатын код жазу қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: бағдарламалық процестердің модельдері. Икемді даму моделі. Бағдарламалық жасақтамаға қойылатын талаптарды әзірлеу. Жүйені модельдеу. Бағдарламалық жасақтаманың архитектуралық жобалары. Нақты уақыттағы жүйені жобалау. Компоненттерге негізделген инженерия. Бағдарламалық жасақтаманы тестілеу. Бағдарламалық жасақтаманың құнын бағалау.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Іздеу жүйелері

  Пәннің мақсаты ашық дереккөзді толық мәтінді іздеу және нақты уақыт режимінде талдау жүйесін құру. Elastic Stack функционалдығы. Elasticsearch және Logstash-қа іздеу және кіру үшін терабайттар мен петабайттар ақпараттарын жүктеуге мүмкіндік беретін мәліметтер құбырларын тиімді құру.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Деректер қауіпсіздігі

  Пәннің мақсаты-деректерді тыныштықта, өңдеу кезінде және деректерге негізделген қосымшаларда беру кезінде қорғауды қамтамасыз ету қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: криптографиялық тұжырымдамалар. Шифрлау/дешифрлау, хабарламалардың аутентификациясы, деректердің тұтастығы. Шабуылдардың жіктелуі. Жабық кілт. Ашық кілт. Деректерге негізделген қосымшаларға қауіп төндіретін модельдер. Деректерді қорғау үшін ашық кілтті криптография

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Бизнес-аналитика және деректерді визуализациялау

  Пәннің мақсаты бизнес-талдау жүргізу және бизнес жағдайын талдау үшін визуалды деректер модельдерін құру құралдарының мүмкіндіктерімен жұмыс істеу қабілетін қалыптастыру. Іскери интеллектке және деректерді визуалдауға кіріспе. Саудадағы үлкен мәліметтер. Үлкен деректердің қауіпсіздігі. Банк саласындағы үлкен мәліметтер. Рейтинг жүйесіндегі үлкен мәліметтер.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Терең оқыту

  Пәннің мақсаты-деректерді талдау мен жасанды интеллекттің күрделі мәселелерін шешу үшін терең нейрондық желілерді жобалау және қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: нейрондық желілердің негіздері. Нейрондық желілерді оқыту әдістері. Терең желілік архитектуралар. Модельдерді реттеу және оңтайландыру. Терең оқытуға арналған құрылымдар мен кітапханалар. Әр түрлі салаларда терең оқытуды қолдану.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 6
  

• Блокчейн бизнес үлгісіне кіріспе

  Пәннің мақсаты блокчейнмен байланысты бизнес-модельдерді сипаттау, әртүрлі бизнес сценарийлерінде блокчейн технологиясын қолдану қабілетін қалыптастыру. Пәнді оқу нәтижесінде студенттердің қабілеттерін қалыптастыру: - Блокчейннің әртүрлі бизнес модельдерін сипаттау. - Маңызды мәселелерді шешу үшін блокчейн технологиясын қолдануға болатын нақты іскерлік жағдайларды анықтау. - Белгілі бір мәселені шешуде табысқа жетудің ең жақсы мүмкіндігі бар нақты блокчейн технологиясын таңдау. - Цифрлық активтерді басқару, қауіпсіз және ашық транзакциялар жүргізу, орталықтандырылмаған қосымшалар құру және т.б. қағидаттарын қолдану. - Блокчейн технологиясымен байланысты тәуекелдерді нақтылау және блокчейннің қауіпсіздік тетіктерін қолдану. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бизнес-модельдер тұжырымдамасы және олардың блокчейн контекстіндегі рөлі. Бизнес-модельдердің әртүрлі түрлері. Желілік эффект моделі. Токеномика моделі. Орталықтандырылмаған автономды ұйымдар (DAO). Блокчейнді масштабтау шешімдері. Желілік қауіпсіздік. Түйін қауіпсіздігі. Гипер леджерге кіріспе. Блокчейндегі қауіпсіздік. Блокчейннің қауіпсіздік механизмдері.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Ұсыныс жүйелері

  Пәннің мақсаты ақпарат пен қызметтерді дербестендіру үшін ұсыныс жүйелерін әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: ұсыныс жүйелерінің архитектурасы. Ұсыныстарды әзірлеу әдістері. Бірлескен сүзу әдістері. Мазмұнды сүзу әдістері. Матрицалық факторизация және жасырын модельдер. Нейрондық желілерге негізделген ұсыныс жүйелері. Ұсынымдардың сапасын бағалау. Ұсыныс жүйелерінің сапасын бағалау көрсеткіштері.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік көру

  Пәннің мақсаты визуалды деректерді талдау және түсіндіру үшін компьютерлік көру әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: кескіндерді ұсыну және сипаттау. Сүзу әдістері, сапаны жақсарту, кескін жиектерін анықтау. Кескінді сегменттеу әдістері. Объектілерді жіктеу, оқшаулау әдістері. Нысандарды анықтау әдістері. Компьютерлік көру үшін терең оқыту. Нысандарды бақылау әдістері.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты деректер қоймалары

  Пәннің мақсаты-деректерді тиімді сақтау және бұлтқа негізделген бағдарламалық жасақтаманы құру үшін бұлтты деректер қоймаларын басқару қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: негізгі бұлттық провайдерлер. Бұлтты деректерді сақтау түрлері. Реляциялық және NoSQL бұлтты мәліметтер базасы. Деректер көлі және деректер қоймасы. Деректерді интеграциялау және басқару. Бұлтты сақтаудағы қауіпсіздік және деректерді қорғау мәселелері.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

Профессии

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, визуализациялау және түсіндіру арқылы деректерді талдау, есептер, бақылау тақталары және интерактивті визуализациялар жасау үшін Business Intelligence құралдарын қолдану, 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.
• Үлкен деректерді өңдеу және шешім қабылдау жылдамдығы мен сапасын арттыру үшін жасанды интеллект жүйелерінің компоненттерін әзірлеу және енгізу, жіктеу және регрессия үшін әртүрлі деректер көріністерін әзірлеу, енгізу және пайдалану, терең оқыту, генеративті жасанды интеллект әдістерін қоса алғанда, машиналық оқытудың негізгі тапсырмалар кластарын шешудің қолайлы құралдары мен әдістерін анықтау.
• Қазақстандық қоғамды жаңғыртудағы рөлі тұрғысынан әлеуметтік, саяси, мәдени, қаржы институттарының ерекшеліктерін талдау, қаржылық қызметтерді тұтынушылар ретінде құқықтар мен мүдделерді қорғауға байланысты процестерді сыни тұрғыдан бағалау және талдау, дүниежүзілік және еуразиялық тарихи процесс контекстінде тәуелсіз қазақстандық мемлекеттіліктің 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