7M06107 Компьютер ғылымы және деректерді талдау в Қазақстан-Британ техникалық университеті

Пәндер

• Деректерді интеллектуалдық талдау

  Бұл курс деректерді өндіруге арналған кіріспе курс болып табылады. Ол деректерді өндірудің негізгі тұжырымдамаларын, қағидаларын, әдістерін, іске асырудың әдістері мен қолданбаларын ұсынады, мұнда екі негізгі деректерді жинау функцияларына назар аударылады: (1) үлгіні табу және (2) кластерді талдау.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту

  Соңғы онжылдықта Машиналық оқыту саласында айтарлықтай өсім байқалды, кескін мен сөйлеуді тану, ұсыныс жүйелері және жасанды интеллект сәттіліктің кейбір үлкен мысалдары болып табылады. Бұл курс әртүрлі Нақты қолданбалар мен деректер жиындарында суреттелген модельдер мен алгоритмдерге негізделген осындай Машиналық оқыту әдістерінің кең ауқымын қамтиды. Сонымен бірге Әдістеменің теориялық негіздері ұсынылған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық жасақтаманың жетілдірілген парадигмалары

  Аталған курс жасанды интеллект әдістері туралы базалық білім береді және оларды ИИ саласындағы практикалық тапсырмаларды шешу үшін қолдануға үйретеді. Тындаушылар машиналық оқыту ұғымдарын, терминологиясын, синтаксисін және шешімдерді жасауға қажетті операцияларды зерттеп, заманауи құралдарды қолдану арқылы практикалық тапсырмаларды орындайды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Оңтайландыру және алгоритмдер

  Бұл курс желілік, желілік, дискретті, сызықты емес, динамикалық оңтайландыру және оңтайлы бақылау үшін негізгі алгоритмдерді ұсынады. Әдіснамада және негізгі математикалық құрылымдарда көңіл бөлінеді. Симплекс әдісі, желілік ағын әдісі, дискреттік оңтайландыру үшін салалық және қатпарлы жазықтық әдісі, сызықты емес оңтайландырудың оңтайлылық шарттары, дөңес оңтайландыру үшін интерстрациялық нүкте әдісі, Ньютон әдісі, эвристикалық әдістер, динамикалық бағдарламалау және оңтайлы бақылау әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектеп педагогикасы

  Жоғары мектеп педагогикасы курсы болашақ мұғалімдерге қажетті педагогикалық дағдыларды береді. Ол заманауи оқыту әдістері мен инклюзивті тәжірибелерге баса назар аудара отырып, білім беру психологиясын, оқу жоспарын әзірлеуді, сыныпты басқаруды және оқушыларды дамытуды қамтиды. Магистратура студенттері сабақты жоспарлау және студенттердің белсенділігі сияқты практикалық дағдыларды меңгереді. Курс сонымен қатар технологияны білім беруге біріктіреді, студенттерді дамып жатқан сынып ортасына бейімделуге дайындайды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қолдану арқылы магистранттар табысты оқытушылық мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Шет тілі (кәсіби) курсы магистранттардың бизнесте, академияда және басқа да ресми қарым-қатынас жағдайында табысқа жету үшін қажетті салаларға назар аудара отырып, кәсіби ағылшын тілін меңгеру деңгейін арттыруға бағытталған. Ол тиімді презентациялар жасау, академиялық жазу, кәсіпкерлік және климаттың өзгеруі, сондай-ақ нарықты зерттеу, бизнес-жоспарлау және қаржылық коммуникациялардағы маңызды дағдыларды дамыту сияқты тақырыптарды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Дерекқор жүйелері

  Курс деректер базасы жүйелерінің жетілдірілген тұжырымдамалары туралы білімді қалыптастыруға және әртүрлі форматтағы деректерді басқару дағдыларын дамытуға бағытталған. Магистранттар деректер модельдерін, сұрау тілдерін, деректер базасын басқару жүйелерін жүзеге асыру әдістерін, соның ішінде индекстерді, параллелизмді, қалпына келтіруді және сұрауларды өңдеуді зерттейді. Ерекше назар жартылай құрылымдалған, күрделі және таралған деректермен, сонымен қатар noSQL деректер базасымен жұмыс істеуге аударылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Басқару психологиясы курсы болашақ практиктерге тиімді психологиялық басқару үшін қажетті дағдыларды береді. Ол психологиялық теориялар, тұлғааралық динамика, ұйымдық мінез-құлық және даму психологиясы сияқты негізгі бағыттарды қамтиды, әсіресе заманауи тәжірибелер мен инклюзивті тәсілдерге назар аударады. Магистратура студенттері қақтығыстарды шешу, командалық динамика және тиімді қарым-қатынас сияқты салаларда практикалық дағдыларға ие болады. Курс сонымен қатар технологияны психологияға біріктіреді, магистранттарды дамып келе жатқан кәсіби ортада шарлауға дайындайды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қолдану арқылы магистранттар психологиялық менеджментте және онымен байланысты салаларда табысты мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Компьютерлік жүйенің архитектурасы

  Бұл курс жетілдірілген / жоғары өнімді компьютерлік жүйелерді жобалау және өнімділігін бағалау мәселелерімен айналысады. Микропроцессорларға, чип-мультипроцессорларға және жад иерархиясының дизайнына баса назар аударылады. Жоғары өнімділікті қамтамасыз ету үшін аппараттық және / немесе бағдарламалық жасақтама техникасын қолдана отырып, құбыр жүргізу, ILP (нұсқаулық деңгейіндегі параллелизм), DLP (деректер деңгейіндегі параллелизм) және TLP (ағын деңгейіндегі параллелизм) мәселелеріне ерекше назар аударылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Ғылым тарихы және философиясы курсы ғылыми тұжырымдамалар мен әдіснамаларды сыни тұрғыдан талдау және түсіну үшін қажетті дағдыларды қамтамасыз етеді. Ол қазіргі философиялық пікірталастарға баса назар аудара отырып, ғылыми пайымдау негіздерін, ғылыми ізденіс сипатын, зерттеудегі этикалық ойларды және ғылыми ойдың тарихи дамуын қамтиды. Магистратура студенттері дәлелдер құрастыру, ғылыми тұжырымдарды бағалау және әртүрлі ғылыми пәндерге философиялық негіздерді қолдану сияқты практикалық дағдыларды меңгереді. Курс сонымен қатар ғылымдағы технологияның рөлін талқылауды, магистранттарды ғылыми зерттеулердің дамып келе жатқан ландшафтында бағдарлауға дайындауды қамтиды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қосымшалар арқылы магистранттар академиялық және сәйкес салалардағы табысты мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Веб-қосымшаларды әзірлеу

  Осы курсты өту нәтижесінде магистрант: 1. Веб-қосымшалардың инфрақұрылымын түсіну және ұсыну білуі керек. 2. Сервер, қосымша, сеанс айнымалылары, cookie файлдары және сервер әрекеттері сияқты клиент / сервер өзара әрекеттесу әдістерін қолдану білуі керек. 3. Веб-Дерекқордың қажеттіліктері мен қосылу мүмкіндіктерін анықтау білуі керек. 4. Шаблондармен, кітапханалармен және фрагменттермен кодты қайта пайдалануды қолдану білуі керек. 5. Веб-қосымшаның дизайнындағы бірнеше баламаларды бағалау білуі керек.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Табиғи тілдерді өңдеу және бейнені тану әдістері

  Курс табиғи тілді өңдеудің негізгі ұғымдары мен әдістерін зерттеуге және оларды практикалық тапсырмаларды шешуде қолдану дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Магистранттар табиғи тілді бағдарламалау тілдерімен салыстыру, тұрақты өрнектер, қарапайым чат-бот құру негіздері, релеванттық бойынша сұрыптау әдістері, LDA классификаторы, SVD матрицаларын қолдану және басқа да әдістерді зерттейді. Сондай-ақ, курс NLP-дің негізгі тақырыптарын қамтиды: аталған объектілерді анықтау, сұрақтарға жауап беру, диалогтық жүйелерді әзірлеу, сондай-ақ деректерді оңтайландыру, параллельдеу және пакетпен өңдеу аспектілері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Зерттеу әдістері

  Зерттеу әдістері курсы магистранттарды техникалық ғылымдар саласындағы зерттеулермен таныстыруға және магистранттардың зерттеу және аналитикалық дағдыларын дамытуға арналған. Білім алушылар зерттеу теориясы мен логикасымен, зерттеу процесінің негізінде жатқан этикамен, сондай-ақ техникалық ғылымдарда жиі қолданылатын бірқатар зерттеу әдістерімен танысады. Зерттеу дизайнына, деректерді жинауға, деректерді қарапайым талдауға және есептерді жазуға назар аударылады. Курс нақты әдістемелік тәсілдерді талқылауды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық инженерия

  Бұл курс бағдарламалық жасақтаманы жетілдірудің негізгі ұғымдарымен таныстырады. Бұл курс барысында студенттер әлеуметтік-техникалық жүйелерді, бағдарламалық жасақтаманың сенімділігі мен қауіпсіздігін, компоненттік, үлестірілген және аспектіге бағытталған бағдарламалық жасақтаманы, кіріктірілген бағдарламалық жасақтаманы және қызметке бағытталған архитектураны зерттейді. Бұл курс сонымен қатар студенттерді жобаларды жоспарлау және басқару, сапа мен конфигурацияны басқару және процестерді жетілдіру сияқты бағдарламалық жасақтаманы басқару тақырыптарымен таныстырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректер мен аналитика

  Бұл курс студенттерді үлкен деректерді түсінуге үйретуге арналған: неге және қайда; үлкен деректердің сипаттамалары және масштабталу аспектілері; үлкен деректер мен бағдарламалау жүйелерінің негіздері; үлкен деректерді модельдеуге кіріспе және басқару; үлкен деректерді модельдеу; деректер модельдерімен жұмыс.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Деректерді визуалдау

  Деректерді визуализациялау саласындағы әзірлеушілер мен зерттеушілер деректерді әртүрлі пайдаланушыларға беру тәсілдеріне, аналитикалық шешім қабылдау процесін жақсартуға мүдделі және бизнес-аналитика, үлкен деректерді талдау, деректер туралы ғылым, ғылыми коммуникация және журналистика сияқты әртүрлі салаларда шешуші рөл атқарады. Бұл пән студенттерге деректерді визуализациялауда кәсіби немесе ғылыми мансапты жалғастыру үшін теориялық және практикалық білім береді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект

  Бұл курс жасанды интеллект әдістері туралы негізгі түсінік береді және AI мәселелерін шешу үшін кейбір әдістерді қолдануға үйретеді. Магистранттар жасанды интеллект аясында машиналық оқыту тұжырымдамалары туралы Кіріспе ақпарат алады және сабақтарда практикалық жаттығулар мен құралдарды қолдана отырып, Машиналық оқыту шешімін құруға қажетті терминологияны, синтаксис пен операцияларды үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік көру алгоритмдері

  Бұл курстың мақсаты-магистранттарға робототехника, Денсаулық сақтау және графика сияқты компьютерлік көру және оны қолдану салаларында зерттеулер жүргізу үшін қажетті білім мен дағдыларды беру. Магистранттар проблемаларды зерттеудің қазіргі тәсілдерінің күшті және әлсіз жақтарын түсініп, қызықты ашық сұрақтар мен болашақ зерттеулердің бағыттарын анықтауы керек. Магистранттар сонымен қатар сыни оқу және қарым-қатынас дағдыларын жетілдіреді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Жетілдірілген желі

  Бұл курс студенттерді корпоративтік желідегі маршруттау қызметтерін енгізуге, бақылауға және қолдауға үйретеді. Студенттер іске асыруды жоспарлауды, конфигурациялауды және тексеруді үйренеді бірқатар маршруттау протоколдарын қолданатын күрделі кәсіпорынның жергілікті және жаһандық WAN маршруттау шешімдері, курс сонымен қатар филиалдар мен мобильді қызметкерлерді қолдау үшін қауіпсіз маршруттау шешімдерін орнатуды қамтиды. Кешенді зертханалық жұмыстар теңшеу дағдыларын бекіту үшін практикалық оқыту мен тәжірибеге баса назар аударады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Терең оқыту

  Бұл курс магистранттарды терең нейрондық желілердің негіздерімен және олардың АИ-дің әртүрлі міндеттеріне қосымшаларымен таныстырады. Курстың соңында магистранттар пәнді жақсы біледі және әртүрлі мәселелерді шешу үшін терең оқытуды қолдана алады деп күтілуде. Сондай-ақ, олар осы тақырыптағы қазіргі әдебиеттердің көп бөлігін түсініп, әрі қарай зерттеу арқылы білімдерін кеңейте алады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• IT жобаларын басқару

  Курс магистранттарға объектілі-бағытталған жүйелік талдау мен жобалау әдістері бойынша терең білім беруге бағытталған. Курста бағдарламалық жобаларды басқару тәсілдері де қарастырылады. Курс соңында магистранттар бизнес жағдайларды талдай алатын және компьютерлік ақпараттық жүйелерді жобалай алатын болады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• IoT және Big Data

  Бұл курс Python бағдарламалау тілін қолдана отырып, IoT құрылғыларына қосылуға және кейбір функцияларды жүзеге асыруға мүмкіндік беретін бағдарламалаудың алғашқы түсініктерін үйретеді. Сонымен қатар, магистранттар мәтіндік журнал файлдарын өңдеу үшін Python-ді қалай қолдануды үйренеді, мысалы, IoT датчиктерімен және басқа желіге қосылған жүйелермен автоматты түрде жасалынатын файлдар.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық жасақтама архитектурасы

  Бұл курс бағдарламалық жасақтама архитектурасының негізгі ұғымдарымен таныстырады. Бағдарламалық жасақтама архитектурасы-бұл іске асыру, Алгоритмдер және деректерді ұсыну туралы іске асыру бөлшектерінен өзгеше бағдарламалық жасақтама жүйесіне дерексіз көзқарас. Архитектура бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге арналған ұйымның бизнес стратегиясының маңызды бөлігіне айналуда.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Технологиялық кәсіпкерлік және стартаптар

  Бұл курста технологияны коммерциализациялауға ниеттенген инженерлер мен ғалымдарға бағытталған бизнес негіздеріне шолу жасалады. Тақырыптар бизнес тұжырымдамаларын әзірлеу, тестілеу және бейімдеуді қамтиды; технологиялық кәсіпорынды қаржыландыру; маркетинг және тарату; ұйымдастыру мәселелері; жаһандық бизнес; және технологиялық негіздегі кәсіпорындарға қатысты заңды ойлар.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Ұжымдық интеллект және қосымшалар

  Бұл курс ұжымдық интеллекттің жұмыс істеу қағидаттары туралы білім қалыптастыру және агенттердің өзара әрекеттесуі, таратылған шешім қабылдау және деректерді біріктіруді қолданатын қосымшаларды әзірлеу дағдыларын дамыту мақсатында оқытылады. Магистранттар әртүрлі салалардағы қолданбалы міндеттерді шешу үшін ұжымдық оқыту мен мінез-құлықты талдауды пайдаланатын интеллектуалды жүйелерді құру тәсілдерін зерттейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Алгоритмдерді жобалау және талдау

  Модуль алгоритмдерді жобалау мен талдауды қолдайтын формальды әдістерді енгізеді, оның негізінде математикалық теорияға да, тиімділіктің практикалық ойларына да назар аударылады. Тақырыптарға асимптоталық күрделілік шегі, талдау әдістері және алгоритмдік стратегиялар кіреді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы деректерді талдау

  Бұл курс мәліметтермен жұмыс істеу және оларды талдау үшін статистикалық құралдарды қолдану дағдыларын дамытуға қызығушылық танытатын магистранттарға арналған. Деректермен немесе статистикамен алдын-ала тәжірибе қажет емес.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми зерттеулер, педагогикалық және тәрбие жұмыстарын жүргізуде әдістемелік білімді қолдану, жұмыстың тиімділігі мен сапасын арттыру үшін психологиялық әдістер мен құралдарды білу, сондай-ақ коммуникацияларды құра білу және шет тілін жетік меңгеру.
• Ірі ұйымдарда, мемлекеттік мекемелерде және коммерциялық құрылымдарда деректерді тиімді сақтау, басқару және талдау үшін реляциялық және реляциялық емес деректер базасын құру. Деректер схемаларын әзірлеуді, сұрауларды оңтайландыруды және деректерді қорғау механизмдерін енгізуді меңгеру.
• Негізгі стандарттарды, принциптерді және дизайн үлгілерін, әдістерді, құралдарды және бағдарламалау тілдерін таңдауды дәйектеу, сонымен қатар үлкен көлемдегі құрылымдалған және жартылай құрылымдалған деректерді өңдеуге арналған бағдарламалар мен қосымшаларды жасау.
• Есептеулердің күрделілігін және дамыған алгоритмдер мен бағдарламаларды параллельдеу мүмкіндігін талдау.
• Машиналық оқытудың теориялық негіздерін анықтау және сөйлеуді танудың, қимылдарды танудың, қолжазбаны танудың, үлгіні танудың, техникалық диагностиканың, медициналық диагностиканың, уақыт қатарларын болжаудың әдістері мен алгоритмдерін жүзеге асыра білу.
• Заманауи деректерді өңдеу технологияларын мәтіндік ақпаратпен, графикамен, бейне және аудио файлдармен жұмыс істеу үшін таңдау және қолдану. Деректерді өңдеу технологияларын салыстырмалы талдау жүргізу және нақты қолданбалы тапсырмалар үшін олардың таңдауын негіздеу, сондай-ақ әртүрлі салаларға арналған деректерді өңдеу алгоритмдерін әзірлеу.
• Үлкен деректер мен жүйелерді талдау және өңдеу үшін Data Mining әдістерін, деректерді біріктіру және араластыру технологияларын, жасанды нейрондық желілерді, статистикалық талдау әдістерін қолдану. Геометриялық және географиялық деректермен жұмыс жасау үшін кеңістіктік деректерді талдау құралдарын меңгеру.
• Ақпараттық жүйелер компоненттерінің модельдерін, соның ішінде мәліметтер базасының модельдерін әзірлеу; бағдарламалық жүйелер мен мәліметтер базасының компоненттерін әзірлеу, заманауи құралдар мен бағдарламалау технологияларын қолдану; қабылданған жобалық шешімдерді негіздеу, тұжырымдауды орындау және олардың дұрыстығы мен тиімділігін тексеру үшін эксперименттер жүргізу.
• Интеллектуалды жүйелер мен параллельді бағдарламалау технологияларын дамытудың аспаптық құралдарын қолдану дағдыларын қолдану.
• Ғылым мен техниканың заманауи жетістіктерін пайдалана отырып, ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелері бойынша кешенді талдау және талдамалы жинақтау жүргізу, деректерді өз бетінше жинау, зерделеу, талдау және қорыту дағдыларына ие болу.

Ұқсас БББ