8D06107 Деректер туралы ғылым в әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті

Пәндер

• Академиялық жазу

  Курс докторанттарды сөйлеу мен жазудың ғылыми стилінің негізгі ерекшеліктерімен таныстырады, мәтіннің логикалық емілесін құру, ақпарат көздерін сыни бағалау, академиялық және ғылыми-педагогикалық мәтіндерді, жарияланымдар мен презентациялар құру қабілетін қалыптастырады

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 2
  

• Ғылыми зерттеудің әдістері

  Бұл пән зерттеу жобаларын талдай білу, ғылыми-педагогикалық мәселелерді тұжырымдау, теориялық және тәжірибелік зерттеулер жүргізу, қажетті зерттеу әдістері мен құралдарын таңдау, жиналған фактілерді қисынды түрде жалпылау және пайымдаулар жасауға мүмкіндік беретін ұсынымдар мен зерттеу нәтижелерін әзірлеу, теориялық тұжырымдар жасау үшін қажет.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Үлкен деректерге қол жеткізу және басқару

  Пәннің мақсаты: деректерге негізделген шешім қабылдауды қолдау үшін үлкен деректерді тиімді алу, сақтау, өңдеу және талдау қабілетін қалыптастыру. Оқыту нәтижелері: 1. Қол жеткізуге байланысты принциптерді, әдістер мен құралдарды қолданыңыз және ауқымды деректер жиынтығын басқару. 2. Деректерді беру көлемін, әртүрлілігін және жылдамдығын өңдеудің әртүрлі тәсілдерін салыстыру. 3. Құнды мәліметтер алу және деректерге негізделген шешімдер қабылдау үшін үлкен деректерді тиімді алу, сақтау, өңдеу және талдау. 4. Сақтау, өңдеу, талдау, визуализация және басқарудың әртүрлі әдістерін қолдана отырып, үлкен деректермен жұмыс жасау. 5. Деректерді алудың, өңдеудің және талдаудың этикалық салдары үшін алдын-ала болжау және кәсіби жауапкершілік.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Математикалық статистиканың тереңдетілген тақырыптары

  Пәннің мақсаты: көпөлшемді статистика және Байес модельдеу саласында зерттеулер жүргізу, деректерді талдауға статистикалық Машиналық оқыту әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Оқыту нәтижелері: 1.Көпөлшемді статистика және деректерді визуализациялау саласында зерттеулер жүргізу. 2.Статистикалық талдаудың көп өлшемді әдістерін тұжырымдамалық деңгейде талдау. 3.Байес тұрғысынан деректерді кеңейтілген талдауды орындау үшін қажетті модельдеу мен есептеулерді жүргізу. 4.(Таңдамалы) деректерді пайдалану арқылы Машиналық оқыту мен автоматтандырылған ойлаудың статистикалық аспектілерін зерттеу. 5.Статистикалық Машиналық оқыту алгоритмдерінің өнімділігін талдау.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Есептеу статистикасы

  Курстың мақсаты студенттерді статистикалық есептерді шешуде есептеу әдістері мен әдістерін қолдануды үйрету болып табылады. Ол студенттердің статистикалық деректерді талдауда компьютерлік алгоритмдер мен бағдарламаларды пайдалану үшін қажетті дағдылары мен түсініктерін дамытуға бағытталған. Студенттер статистикалық есептеулерді орындау, деректерді визуализациялау және нәтижелерді көрсету үшін R және SAS құралдарын пайдалануды үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту теориясы

  Пәннің мақсаты: Машиналық оқыту әдістерін жобалау және теориялық талдау үшін математикалық құралдарды әзірлеу қабілетін қалыптастыру. Оқыту нәтижелері: 1. Статистикалық және теориялық-ойын жағдайында Машиналық оқыту міндеттерін рәсімдеу. 2. Күрделіліктің негізгі ұғымдарын қолдана отырып, Машиналық оқыту есептерінің статистикалық күрделілігін зерттеу. 3. Оқыту алгоритмдерінің статистикалық тиімділігін талдау. 4. Дұрыс реттеуді қолдана отырып, Машиналық оқыту стратегияларын жасау. 5. Жаһандық, мәдени, әлеуметтік, экологиялық және экономикалық факторларды ескере отырып, нақты қажеттіліктерге жауап беретін шешімдер жасау үшін инженерлік тәсілді қолдану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Интегративті деректер ғылымы

  Пәннің мақсаты: мағыналы ақпарат алу және негізделген шешімдер қабылдау үшін әртүрлі деректер көздерін біріктіру және талдау қабілетін қалыптастыру. Оқыту нәтижелері: 1. Әртүрлі салалардағы деректерді біріктіру және талдау. 2. Деректерді алудан интерпретация мен әрекетке дейінгі өмірлік циклді талдау және жобалау. 3. Деректер ғылымының күрделі мәселелерін шешу үшін статистикалық модельдеу және машиналық оқыту визуализация әдістерін қолдану. 4. Ақпаратты тиімді бейнелеу және жеткізу. 5. Деректер ғылымын біріктіру жобаларына этикалық және құпиялылық туралы ойларды қосу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Тереңдетілген ықтималдық теориясы

  Пәннің мақсаты: деректер ғылымының мәселелерін шешу үшін Ықтималдықтар теориясының әртүрлі аспектілерін, негізгі Теоремалардан дискретті уақыттағы мартингал теориясына дейін қолдану қабілетін қалыптастыру. Оқыту нәтижелері: 1.Ықтималдық теориясының негізгі идеяларын ұсыну. 2.Ықтималдықтың негізгі ұғымдарын қолдану, мысалы: бөлу, күту, дисперсия, Тәуелсіздік, шартты ықтималдық. 3. Математикалық модельдерді құру және статистикалық есептерді шешу үшін ықтималдық теориясын қолдану. 4.Ықтималдық әдістерін қолдана отырып шешуге болатын практикалық есептердің түрлерін және оларды шешу үшін алған білімдерін қолдана білу. 5.Ықтималдық әдістеріне негізделген деректерді талдауға арналған математикалық құралдарды жасау.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Күрделі деректерді статистикалық талдау және визуализациялау үшін үлкен есептеу ресурстарын қажет ететін құралдар мен әдістемелерді анықтау, нақты деректер жиынтығына статистикалық есептеу әдістерін тиімді қолдану.
• Инновацияларды енгізу үшін статистика, оңтайландыру, ықтималдық теориясы, есептеу қағидаттарын біріктіру және қолдану, машиналық оқыту моделін жасау және оларды деректердің үлкен көлемін талап ететін маңызды нақты міндеттерді шешу үшін қолдану.
• Деректер негізінде шешімдер қабылдауды қолдау үшін ірі ауқымды деректер жиынтықтарына қол жеткізу және басқаруға байланысты қағидаттарды, әдістер мен құралдарды қолдану, инновациялық өнімді құру кезінде жүйелік шешімдер қабылдау, инновациялық жобаларды жедел басқару.
• Машинлық оқыту әдістерін жобалау және теориялық талдау үшін математикалық құралдарды әзірлеу, негізгі күрделілік ұғымдарын пайдалана отырып, машиналық оқыту міндеттерінің статистикалық күрделілігін зерттеу.
• Этикалық ойлар мен деректердің құпиялылығын ескеру, деректерді талдауға және олардың қоғамға әсеріне қатысты этикалық және құқықтық мәселелерді тану, деректерді алудың, өңдеудің және талдаудың этикалық салдары үшін жауап беру.
• Зерттеу бағдарламаларын әзірлеп, пәнаралық салаларда ғылыми әдістерді пайдалану, іргелі және қолданбалы сипаттағы негізгі ғылыми мәселелер бойынша зерттеулер жүргізуге басшылық жасау, ғылыми гипотезаларды тұжырымдау, алдыңғы қатарлы жасанды интеллект технологияларын қолдана отырып зерттеулердің әдістемесін әзірлеу, жасанды интеллект әдістерін пайдалана отырып алынған деректерді талдау және нәтижелердің жоғары дәлдігі мен сенімділігін қамтамасыз ету.
• Жоғары оқу орындарында оқытушылық қызметті жүргізу, оқытудың озық және инновациялық технологияларын енгізу, Қазақстан экономикасының цифрлық трансформациясын ескере отырып, жаңа курстарды оқу-әдістемелік қамтамасыз етуді әзірлеу.
• Деректер туралы ғылым әдістерін қолдану арқылы білім шекарасын кеңейтетін бірегей зерттеулер шеңберінде үлес қосу, жазудың академиялық стилін пайдалану, зерттеу нәтижелерін қазақстандық және шетелдік басылымдарда ғылыми мақалалар түрінде жариялау, ғылыми-техникалық міндеттерді шешу үшін қоғамдағы дұрыс және толерантты өзара іс-қимылға, әлеуметтік өзара іс-қимылға және пәнаралық ынтымақтастыққа дайын болу.