8D06101 Ақпаратық жүйелер (сала бойынша) в Д.Серікбаев атындағы ШҚТУ

Пәндер

• Деректерді талдау және визуализация

  Пән аясындағы тәжірибелік-бағытталған оқыту түрі деректерді интеллектуалды талдаудың маңызды кезеңін жүзеге асыруға мүмкіндік береді. Деректерді визуализациялау деректерден күтілетін нәтижелері мен талдауға жарамдылығының сәйкестігін бағалауға, бастапқы өңдеудің заңдылықтары мен қажетті процедуралары туралы гипотезаларды ұсынуға мүмкіндік береді. Бастапқы деректерді визуализациялау, бастапқы өңдеу нәтижелерін визуализациялау, аралық және соңғы нәтижелерді визуализациялау әдістері іске асырылатын болады.

  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 - 1
  Несиелер - 5
  

• Machine Learning & Data Science

  Пән диссертациялық зерттеу бағыты бойынша нақты ғылыми-технологиялық есептерді шешуде машиналық оқыту алгоритмдерімен жұмыс істеу дағдыларын дамытуға бағытталған. Нақты деректерге негізделген басқарылатын машиналық оқыту алгоритмдері, болжамдық үлгілер болып табылатын басқарылмайтын машиналық оқыту алгоритмдері, сондай-ақ бағдарламалық агенттер қолданылатын күшейтілген оқыту алгоритмдері зерттеледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• АКТ саласындағы ғылыми-зерттеу жобаларын әзірлеу және сараптау

  Пән АКТ саласындағы фундаменталды және қолданбалы ғылыми зерттеулер мен эксперименталды әзірлемелерге, ғылыми және ғылыми-техникалық қызмет нәтижелерін коммерцияландыру жобаларын сараптауды ұйымдастыру және жүргізу үдерістеріне қойылатын талаптарды зерттеуге бағытталған. Ғылыми гранттарды алуға арналған зерттеу тақырыбы бойынша өтінімдер жазудың тәжірибелік дағдылары, АКТ саласындағы жобаларды ғылыми-техникалық талдау және сараптау дағдылары дамиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректер аналитикасы

  Курс диссертациялық зерттеу бағыты бойынша ғылыми-технологиялық мәселелерді шешу үшін үлкен көлемдегі деректерді талдау дағдыларын дамытуға бағытталған. Докторант үлкен деректерді талдау бағытындағы эксперименттік және теориялық есептерді шешудің практикалық дағдыларын игереді. Алынған практикалық дағдылар диссертациялық зерттеу нәтижелерін ғылыми журналдарда және ҒЗЖ есептерінде мақалаға қоса берілген эксперименталды деректерді есептеу моделінің компьютерлік орындалатын модулі түрінде ұсынуға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Күрделі жүйелерді басқарудағы жүйелік синтез әдістері

  Күрделі объектілерге объективті талаптарды анықтайтын және объектілердің сапасын қамтамасыз ету үшін маңызды факторларды қабылдайтын жүйелік инженерия әдістері зерттеледі. Пән айнымалылар мен әдеттен тыс іздеу жүйелері арасындағы құрылымдық қатынастарға байланысты практикалық дағдыларды дамытуға, сондай-ақ оқиға анықталған кезде құрылымдық проблемалық жағдайларда дағдыларды меңгеруге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ақпараттық жүйелерді жобалау және Data Science қолдана отырып, АКТ саласындағы өзара әрекеттестіктің, стратегиялардың, қызметтердің және функционалдық модельдердің тұжырымдамаларын құру үшін қазіргі ғылыми проблемалар мен әдістемелерді анықтау; білім, ғылым және инновация интеграциясын ескере отырып, оқытылатын пәндер бойынша оқу-әдістемелік материалдарды әзірлеу; топта ғылыми-зерттеу, тәжірибелік-конструкторлық жұмыстар мен жобаларды жүзеге асыруға қатысу; академиялық адалдық принциптерін сақтау.
• Ғылыми жарияланымдардың құрылымын талдау, ғылыми мақалалар, ғылыми-техникалық талдау есептері және ғылыми зерттеулердің критерийлері мен Data Science әдістері негізінде АКТ саласындағы ғылыми-зерттеу және ғылыми-техникалық қызмет жобаларына сараптама жасау.
• Machine Learning, data Science және жүйелік инженерия әдістерін қолдана отырып, нақты күрделі ресурстарды қажет ететін ғылыми-технологиялық мәселелерді шешу және проблемалық жағдайларды құрылымдау үшін эксперименттік деректердің көп факторлы есептеу модельдерін әзірлеу
• АКТ саласындағы ғылыми жобалардың ғылыми жобаларының коммерциализациясы үшін дәлелді қосымшаларды немесе түсіндірме жазбаларын әзірлеу, бұл жаңа білім алуға және академиялық немесе өндірістік салалардың нақты ғылыми және технологиялық мәселелерінің жаңа шешімдерін алуға әкеледі.
• Академиялық немесе өнеркәсіптік саладағы нақты ғылыми-технологиялық міндеттерді шешу үшін АКТ саласындағы ақпараттық процестер мен ресурстарды теориялық және эксперименттік зерттеу үшін ғылыми шығармашылық және білімді басқару әдіснамасын қолдану.
• Академиялық немесе өнеркәсіптік саладағы басқарудың әртүрлі деңгейлерінде шешімдер қабылдауды қолдау үшін зияткерлік Ақпараттық жүйелер мен оларға компоненттер әзірлеу

Ұқсас БББ