7M06102 Machine Learning & Data Science в Satbayev University

Пәндер

1 Оқу жылы Information retrival and Information extaraction Big Data processing and applications Жүйе мен желіні басқару NLP негіздері Шет тілі (кәсіби) Қолданбалы Машиналық оқыту және терең оқыту Advanced Python IT жобаларды басқару Ғылыми зерттеулер мен инновациялар әдістемесі Зияткерлік меншік және ғылыми зерттеулер Бизнес деректерін талдау жүйелері AI және Machine Learning Бұлтты технологиялар Жоғары мектеп педагогикасы Ғылым тарихы мен философиясы Басқару психологиясы Advanced R

2 Оқу жылы Reinforcement Learning Генеративті AI Экожүйені модельдеу Business Intelligence Интеллектуалды қолдаулы қолданбаларды жасау Тұрақты даму стратегиялары NLP-де терең білім Reserch Project Үлкен тілдік модельдердегі трансформатор архитектурасы Есептеу интеллектісі Компьютерлік көру және кескінді өңдеу

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Жоғары оқу орындарында базалық пәндерді оқытуға, әдеби дереккөздерге шолу жасауға, қазіргі ғылымдағы тенденцияларды талдауға және ғылыми зерттеулердің перспективалық бағыттарын анықтауға мүмкіндік беретін шет тілін кәсіби деңгейде қолдану.
• Ғылыми және масштабталатын деректерді өңдеу үшін MapReduce бағдарламалау үлгісін қолдану.
• Әзiрленген және бекiтiлген жұмыс бағдарламалары мен әдiстемелiк нұсқаулардың талаптарын ескере отырып, семинарларды, практикалық, зертханалық сабақтарды жоспарлау және өткiзу, оқу-тәрбие процесiн сүйемелдеу үшiн оқу-әдiстемелiк материалдарды әзiрлеу және студенттердi оқыту мен тәрбиелеуде жаңалықтарды енгiзу, педагогикалық және ғылыми-зерттеу қызметінде жоғары оқу орындарының педагогикасы мен психологиясын қолдану.
• Әртүрлі деректерді өңдеу міндеттеріне қатысты статистикалық талдау және машиналық оқыту әдістерін қолдану, оның ішінде құрылымдық, құрылымдық емес, ғылыми, геномдық және т.б., ғылыми зерттеулер жүргізу, ақпаратты жинау, сақтау және өңдеу бойынша жұмыстарды ұйымдастыру, аналитикалық жүйелерді және машиналық оқыту мен терең оқыту алгоритмдеріне негізделген кеңес беру қызметтерін құру.
• Тұлғааралық және топтық қарым-қатынас орнату; ұжымдағы өз рөлін анықтау, мақсат қою және оны жүзеге асыруға байланысты міндеттерді тұжырымдау; ұжым мүшелерінің әлеуметтік ерекшеліктерін ескере отырып, өзара әрекеттесуді құру; топтық жұмысты жобалау және ұйымдастыру; топ мүшелерінің жаңа білім мен дағдыларды меңгерудегі қажеттіліктерін анықтау.
• Жаңа бейтаныс орталарда зерттеу мәселелерін шешу үшін әртүрлі пәндерден алынған білімдерді біріктіру және жасанды интеллект және деректерді өндіру бағыттарындағы ғылыми зерттеулер контекстінде жаңа идеяларды қалыптастыру.
• Нақты әлем нысандарын формалдау және модельдеу үшін оңтайландыру және сызықтық бағдарламалау есептерін шешудің сандық әдістеріне негізделген тәсілді қолдану.
• Әртүрлі көздерден, соның ішінде нақты уақыт режиміндегі деректер ағындарынан қажетті ақпаратты алып, үлкен деректер технологияларының, бұлтты есептеулер модельдерінің және ақпараттық қауіпсіздік қағидаттарының мүмкіндіктерін ескере отырып, цифрлық ақпараттық инфрақұрылым үшін ғылыми, техникалық және инновациялық шешімдер әзірлеу, сондай-ақ бұл үдерістерде экологиялық тұрақтылықты, цифрлық инклюзивтілікті, этикалық жауапкершілікті және барлық пайдаланушылар санаттары үшін цифрлық ресурстарға тең қолжетімділікті қамтамасыз ету.
• Бағдарламалық жасақтаманы жобалау және әзірлеу, бизнес экожүйелерін модельдеу, виртуалды шындық модельдері, нақты уақыт жүйелері тұжырымдамаларын қолдану.
• Терең оқыту үлгілерін әзірлеу және енгізу және оларды нақты деректер жинақтарында үйрету.

Ұқсас БББ