7M06105 Деректер туралы ғылым в Қазақстан-Британ техникалық университеті

Пәндер

1 Оқу жылы Машиналық оқыту Оңтайландыру және алгоритмдер Бизнесті талдау үшін мәліметтер базасын басқару Ілгері деңгейдегі стастика Жоғары мектеп педагогикасы Биоинформатика және өсімдіктер геномикасы Нейро ғылым негіздері Шет тілі (кәсіби) Құпиялылық және деректерді қорғау Басқару психологиясы Когнитивті нейро ғылым Табиғи тілдерді өңдеу және үлгіні тану әдістері Деректерді жинау және талдау (Hadoop) Вирустық патогендердің генетикасы және геномикасы Зерттеу әдістері Ғылым тарихы мен философиясы

2 Оқу жылы Деректерді визуалдау Патогенді организмдер үшін геномды қалпына келтіру техникалары Деректерді талдау (Индустрия жағдайлары) Нейро ғылымдағы сигналдарды өңдеу Жасанды интеллект Микробиологиядағы жоғары өнімді функционалды геномика Клиникалық нейро ғылым Терең оқыту Технологиялық кәсіпкерлік және стартаптар Компьютерлік көру алгоритмдері Заттар интернеті және үлкен деректер Есептеу нейро ғылымы

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми зерттеулер жүргізу кезінде әдістемелік білімдерді қолдану, жұмыстың тиімділігі мен сапасын арттыру үшін психологиялық әдістер мен құралдарды пайдалану, коммуникацияларды қалыптастыру, сондай-ақ кәсіби қызметте шет тілін жоғары деңгейде меңгеру.
• Ғылыми зерттеулер жүргізу үшін машиналық оқытудың теориялық негіздерін түсіндіру, сондай-ақ регрессия, классификация, кластерлеу және өлшемділікті азайту мәселелерінен туындайтын талдау айырмашылықтарын талдау.
• Деректер инфрақұрылымдарымен жұмыс істеу үшін бұлттық технологияларды пайдалана отырып, ақпараттық жүйелерді әзірлеу, үлкен деректер жиынтықтарын өңдеу құралдарын қолдану, сондай-ақ үлкен деректер инфрақұрылымдары мен жоғары өнімді желілерді пайдалана отырып, алынған модельдерді бағалау.
• Барлау деректерін, кездейсоқ айнымалыларды, дискретті және үздіксіз бөліністерді, сондай-ақ гипотезалар тестілері мен статистикалық модельдеуді қолдана отырып, таңдау үлестірімдерін талдау және бағалау.
• Машиналық оқыту мен жасанды интеллект алгоритмдерін әзірлеу, оңтайландыру және енгізу, оларды нақты міндеттерге бейімдеу және олардың өнімділігін бағалау.
• Машиналық оқыту алгоритмдерінің жұмыс нәтижелерін түсіндіру, олардың сенімділігін бағалау және оларды техникалық және техникалық емес мамандарға ақпаратты дұрыс жеткізу арқылы деректерді талдау процестеріне әсерін түсіндіру.
• Машиналық оқыту модельдерінің жұмысын талдау және жақсарту, оларды әртүрлі қолданбалы салаларға бейімдеу, сондай-ақ болжау дәлдігі мен сенімділігін арттыру әдістерін әзірлеу.
• Деректер панельдерін құру және тиімді визуализация және интерпретация әдістерін қолдану арқылы аналитикалық есептерді генерациялау.
• Кәсіби қызметтің міндеттерін статистика тілінде қалыптастыру, компьютерлік құралдарды қолдану арқылы математикалық есептеулерді орындау және жоғары деңгейдегі күрделілігі бар міндеттерді шешу үшін статистикалық әдістерді қолдану.
• Бизнес-процестер контексінде деректерді талдау, аналитикалық қорытындыларды қалыптастыру және оларды стратегиялық және басқарушылық шешімдер қабылдау үшін қолдану.
• Деректерді талдау, ғылыми зерттеулер және әдістемелік жұмыс саласындағы кәсіби құзыреттерді көрсету, сондай-ақ машиналық оқыту, бұлттық есептеулер және үлкен деректерді өңдеу әдістерін оқыту арқылы білім беру саласына үлес қосу.

Ұқсас БББ