8D06102 Ақпаратық жүйелер (сала бойынша) в Д.Серікбаев атындағы ШҚТУ

Пәндер

• Ғылыми зерттеулерде деректерді интеллектуалды талдау

  Курс деректерді интеллектуалды талдаудың жұмыс істеу принциптері мен кезеңдерін және модельдерді құру бойынша сұрақтардаы зерттеуге; Data Mining әдістері мен құралдарын қолданудың практикалық дағдыларын дамытуға бағытталған. Диссертациялық зерттеу бағыты бойынша ғылыми-техникалық мәселелерді шешу мақсатында бақыланатын және бақылаусыз оқыту әдістері бар алгоритмдері және деректерді өңдеу нәтижелерін бағалау кезеңдері зерттеледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Күрделі ақпараттық жүйелерді басқарудағы жүйелік синтез әдістері

  Пән күрделі ақпараттық жүйелерді талдау, жобалау және басқару бойынша тиімді шешімдерді әзірлеуге және енгізуге қабілетті жоғары білікті мамандарды дайындауға бағытталған. Күрделі объектілердің жұмыс істеуінің объективті заңдылықтарын анықтауға және осы объектілердің сапасын жақсарту үшін маңызды факторларды есепке алуға мүмкіндік беретін жүйелік инженерия әдістері зерттеледі. Курс зерттелетін күрделі жүйенің элементтері арасында құрылымдық байланыстарды орнатудың практикалық дағдыларын дамытуға, сондай-ақ күрделі ақпараттық жүйелерді басқару кезінде проблемалық жағдайларды құрылымдау дағдыларын меңгеруге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бизнес және өнімді талдау жүйелері

  Деректерді өңдеу кезеңдері, бизнес және өнімді талдау әдістері мен құралдары оқытылады, бизнес деректерін талдау саласындағы эксперименттік және теориялық есептерді шешуде практикалық дағдылар алынады. Курс өндірістік және диссертациялық зерттеулердігі міндеттерді шешу үшін үлкен көлемдегі деректерді талдау дағдыларын дамытуға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Пән ғылыми зерттеулердің әдіснамасы туралы фундаменталды білімдерді дамытуға және ғылыми зерттеудің қағидалары мен критерийлерін сақтай отырып, АКТ саласында зерттеулерді жүргізудің тәжірибелік дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Пән Data Science әдістерін жүзеге асыру және білімді басқарудың ақпараттық технологиялары туралы тұтас түсініктерді қалыптастырудың тәжірибелік аспектілерін қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Академиялық хат

  Пәні студенттердің өз саласындағы ғылыми жобалар мен бағдарламаларды жүзеге асыру кезінде өз ойларын білдіру және дәлелдеу үшін жеткілікті сенімді ғылыми мәтін (мақалалар, диссертациялар, шолулар, монографиялар, аннотациялар) арқылы дағдыларын одан әрі дамытуға ықпал етеді. қызмет және нәтижелерді жазбаша түрде Қазақстан Республикасының және халықаралық академиялық қоғамдастықтың заңнамалық нормаларына сәйкес қазақ, орыс және ағылшын тілдерінде қамтамасыз етеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Терең оқыту әдістері

  Пән күрделі интеллектуалды жүйелерді әзірлеу үшін терең оқыту принциптерін зерттеуге, терең оқытудың нейрондық желілік модельдерін жобалауға және қолдануға, белгілі бір пәндік салалар үшін көп қабатты нейрондық желі архитектурасын, өндірістік IT есептерін шешу үшін жасанды интеллект әдістері мен құралдарын қолдануға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректер жүйелері

  Курс деректердің үлкен көлемін басқару және талдау үшін қолданылатын әдістер мен технологияларды зерттеуге бағытталған. Үлкен деректер саласында қолданылатын концепциялар, архитектуралық компоненттер және құралдар қарастырылады; құнды ақпаратты алу және деректердің үлкен көлемінен трендтерді анықтау үшін негізгі Data Mining технологиялары мен құралдарын қолдану. Алынған практикалық дағдылар диссертациялық зерттеулеріңіздің эксперименттік деректерінің нәтижелерін ғылыми журналдарда және эксперименттік зерттеулердің есептерінде ұсынуға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Зерттелетін мәселенің жағдайын талдау, зерттеудің мақсаты мен міндеттерін тұжырымдау; ғылыми зерттеулер критерийлері негізінде өнеркәсіп секторында ғылыми мақалалар, ғылыми-техникалық талдау есептерін дайындау, кешенді ақпараттық жүйелерді жобалау және басқару үшін жүйелік инженерия әдістерін және Data Science әдістерін қолдану; ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарды басқаруға немесе іске асыруға қатысу; ғылыми зерттеулер жүргізу кезінде этикалық нормаларды сақтау; ғылыми өнімділік пен жариялау белсенділігін арттыру.
• Ақпараттық жүйелер саласындағы ғылыми зерттеу әдістемесін жалпылау және қолдану негізінде эксперименттік зерттеулер жүргізу және ғылыми нәтижелерді бағалау, экономиканың әртүрлі салаларында күрделі ақпараттық жүйелерді басқаруда және АЖ әзірлеу кезеңдерін жүзегеасыруда жүйелік синтез әдістерін қолдану.
• Өндірістік, ғылыми және технологиялық мәселелерді шешу кезінде үлкен деректерді талдау үшін Data Mining әдістерін, терең оқыту архитектурасын қолдану, өнеркәсіптік сектордағы басқарудың әртүрлі деңгейлерінде шешімдер қабылдауды қолдау үшін интеллектуалды ақпараттық жүйелер мен оларға арналған құрамдастарды әзірлеу.
• Жүйелік инженерия әдістерін, жасанды интеллект принциптері мен технологиясын қолдана отырып, ақпараттық жүйелерді және деректерді сақтаудың таратылған жүйелерін дайындау мәселелерін талдау.
• Өнеркәсіптік сектордағы нақты ғылыми-техникалық мәселелердің шешімдері мен жаңа білім алуға әкелетін АКТ саласындағы ғылыми-зерттеу жұмыстары тақырыбы бойынша зерттеулер мен сынақ нәтижелерін жүргізу.
• Жүйелік инженерия мен Data Science әдістерін қолдана отырып, күрделі ресурстарды қажет ететін ғылыми және технологиялық мәселелерді шешу үшін есептеу модельдерін әзірлеу, жасанды интеллекттің принциптері мен технологияларын қолдану.

Ұқсас БББ