7M06131 Ақпараттық жүйелер в АТУ

Пәндер

• Деректер қоймаларын жобалау және талдау әдістері

  еректер архитектурасы. Деректер қоймасы және деректерді өндіруге арналған OLAP технологиясы: деректер қоймасы, көп өлшемді деректер үлгісі, деректер қоймасының архитектурасы. Реляциялық және гибридті деректер қоймалары. Мәліметтер қоймасын жобалау тәжірибесі мен әдістемесі. Бастапқы деректерді талдау және түрлендіру. Мәліметтерді біріктіру мәселесі. Мәліметтерді біріктіру тұжырымдамалары, процестері және әдістері. Деректерді түрлендіру, жинақтау және тазалау. Деректер қоймасын талдау әдістерін зерттеу. Виртуалды деректерді сақтау. Деректер қоймасынан деректерді өндіруге дейінгі деректер текшесі технологиясының эволюциясы. Деректер текшесін есептеу және деректерді жинақтау: тиімді деректер текшесін есептеу әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Математикалық және аспаптық шешімдерді қолдау әдістері

  Шешім қабылдаудың әдіснамалық процестері. Сенімділік жағдайында шешім қабылдауды қолдаудың математикалық әдістері. Белгісіздік жағдайында шешім қабылдаудың математикалық әдістері. Басқарушылық шешім қабылдауды қолдау жүйелері. Электрондық кесте редакторын оңтайлы басқару шешімін қолдау құралы ретінде пайдалану. Шешім қабылдаудың математикалық модельдері, сөзсіз оңтайландыру, сызықтық, сызықты емес бағдарламалау, матрицалық ойындар, көп өлшемді оңтайландыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Алгоритмдер және олардың күрделілігі

  Алгоритмдерді талдау, алгоритмдерді құру. Алгоритмдерді талдаудың математикалық негіздері. Үйінді көмегімен сұрыптау. Жылдам сұрыптау. Сызықтық уақыт бойынша сұрыптау. Динамикалық бағдарламалау. Ашкөз Алгоритмдер. Параллель есептеу алгоритмдері және графтар теориясының міндеттері. NP-толық тапсырмалар. Ақпараттық құрылымдарды өңдеу әдістері мен алгоритмдері, алгоритмдердің күрделілігін талдау әдістері. Практикалық есептерді шешу үшін тиімді алгоритмдерді әзірлеу және талдау әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Менеджмент

  Курс басқару, байланыс және шешім қабылдау процесін, жоспарлау, ұйымдастыру, үйлестіру және бақылау, топтық жұмыс және көшбасшылық сияқты басқару функцияларын зерттеудің ұйымдастырушылық элементтерінен тұрады, сонымен қатар өндіріс, маркетинг, қаржы, персоналды басқару сияқты ұйымдағы әртүрлі функционалды бөлімдерді зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 2
  

• Цифрлық трансформация және деректерді басқару

  Ұйымдардың цифрлық трансформациясы. Цифрлық трансформация стратегиялары. Деректерді басқару, деректер сапасы және кепілдік. Үлкен деректер және оларды талдаудың әдістері деректерді басқару жүйелері. Басқарудағы және бизнестегі цифрлық технологиялар. Деректерді өңдеуде бизнес-процестерді автоматтандыру, жасанды интеллект және машиналық оқыту. Заттар интернеті және оның цифрлық трансформациядағы рөлі. Сандық ортадағы өзгерістерді басқару Бизнес-аналитика және деректерге негізделген шешім қабылдау.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Басқару психологиясы

  Басқару психологиясының теориялық және әдіснамалық негіздері-әр түрлі ұғымдармен, басқару психологиясының негізгі ұғымдарымен, заңдылықтарымен танысу. Басшының жеке басқарушылық тұжырымдамасы. Ұжымның құрылымы және ұжымдағы әлеуметтік-психологиялық ахуал. Басқарушылық қызмет және өзара іс-қимыл саласындағы психологиялық зерттеу әдістері, топтағы тұлғааралық қатынастар. Басқару психологиясының өзекті мәселелері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 2
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Пән болашақ магистрлердің кәсіби және академиялық мақсаттарда тілді озық деңгейде меңгеруіне бағытталған, бұл мамандықтың ғылыми және тұжырымдамалық аппаратымен еркін жұмыс істеуге, ғылыми ой-өрісін кеңейтуге мүмкіндік береді. ақпараттық база, ғылыми ақпаратты түсіндіру, дәлелдеу, сендіру, ғылыми полемика, академиялық жазу дағдыларын меңгеру. Магистратурада шет тілін оқытудың ерекшелігі тиісті жалпы ғылыми және мамандандырылған әдебиеттерді зерделеу, инновациялық әдістер мен технологияларды қолдану, заманауи оқыту құралдарын тарту болып табылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 2
  

• Жоғары өнімді параллельді есептеу

  Жоғары өнімді есептеулердің параллелизмі. Есептеу жүйелерінің жіктелуі. Жалпы жады бар компьютерлер. Таратылған жады бар компьютерлер. Есептеу үдеткіштері. Бұлтты есептеу: таратылған инфрақұрылымды пайдалану моделі. Таратылған есептеу ортасы. Параллель есептеулерді модельдеу және талдау. Алгоритмді параллель орындау схемасының сипаттамасы. Параллель алгоритмнің тиімділік көрсеткіштері. Барынша қол жеткізуге болатын параллелизмді бағалау. Си және Ассемблер тілдерінің қоспасында функцияларды кестелік-алгоритмдік іске асырудың міндеттері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Цифрлық кескінді өңдеу

  Сандық кескін жасау. Сандық кескінді визуализациялау. Сандық кескінді сақтау және өңдеу. Сандық камераның соңғы компоненттері. Сандық камерамен суретке түсіру кезінде экспозицияны басқару. Автоматтандырылған жобалау жүйелерін жобалау әдістері. Сандық кескіндерді алу, сақтау және ұсыну әдістері. Растрлық және векторлық кескіндерді өңдеу мен талдаудың математикалық әдістері. Суреттерді өңдеу және талдау есептерін шешудің алгоритмдері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жоғары жылдамдықты есептеу технологиясы

  Өнімділіктің критериалды параметрлері және олардың есептеу техникасының даму барысындағы динамикасы, параллелдеу, аппараттық бағдарламалық өңдеу. Функцияларды іске асырудың секірмелі әдістері: эквивалентті түрлендірулерге негізделген әдістер, көпмүшелік жуықтау, бекітілген нүкте арифметикасын қолдану және кестелік-алгоритмдік әдістер. Параллель есептеулер: параллель процестердің формальды модельдері, параллельді Бағдарламалау технологиялары, параллельді формалар, есептеу математикасын жүзеге асырудың параллель әдістері. Жоғары өнімді процессорлардың микроархитектурасы: векторлық-конвейерлік сәулет, MPP, SMP, NUMA, кластерлер.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект жүйелері және нейропроцессорлар

  Жасанды интеллект ғылыми бағыт ретінде. AI Қосымшаларының мысалдары. Жасанды интеллектті зерттеу пәні. Жүйелік жасанды интеллекттің (шик) міндеттері мен парадигмалары. Зияткерлік жүйелерде білімді ұсыну. Сараптамалық жүйелер. Нейропроцессорлар. Нейропроцессорлар мен жасанды интеллект жүйелерін қолдану. Зияткерлік жүйелердің теориялық және әдістемелік негіздері. Деректерді іздеу жүйелері. Білім базасы, білімнің тиісті әдістері мен модельдері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Нейрондық желілер және олардың қосымшалары

  Жасанды нейрондық желілердің әдістері мен алгоритмдері. Нейрондық желілерді құру принциптері, жобалау кезеңдері, осындай жүйелердің заманауи тәсілдері. Нейрондық желілерді жобалауға арналған құралдар. Шешілетін мәселенің ерекшеліктеріне байланысты сараптамалық жүйелердің құрылымы және олардың сәулеттік ерекшеліктері. Нашар формальды пән саласындағы нұсқаларды таңдау мәселесін шешуге арналған білім базасы. Нейрондық желілердің модельдері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• БАК блокчейн технологиясын жобалау

  Блокчейн жүйелерінің жұмыс істеу принциптері. Құнды деректерді блоктар, блоктардың хронологиялық буындары өзгермейтін тізбекте сақтау принципі. Peer-to-peer төлем жүйесі, жүйенің жұмыс істеуі және қорғауы. Cryptocurrency классификациясы - Bitcoin.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық кешендерді әзірлеу технологиялары

  Бағдарламалық жасақтаманың өмірлік циклі. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің әр кезеңін орындау үшін қаржылық және уақыттық шығындарды бөлу. Жіктеу теориялары. Сыныптар мен объектілердің әдістері. Нысанға бағытталған жүйенің архитектурасын құру. Сыныптар мен объектілер үшін объектіге бағытталған талдау әдістері. CASE-объектіге бағытталған дизайн құралдары. Объектіге бағытталған бағдарламалаудың заманауи технологиялары. Нысанға бағытталған жүйелерді құрудың компоненттік тәсілі. NET технологиясы тестілеу стратегиялары мен әдістері. Тікелей және кері тестілеу. Автоматтандырылған тестілеудің бағдарламалық құралдары.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық жүйелердегі қосымшаларды жобалау

  АЖ жобалау теориясының түсініктері. АЖ жобалаудың әдіснамалық негіздері. IP канондық дизайны. АЖ ақпараттық қамтамасыз ету. Пәндік саланы талдау, мәліметтер базасының құрамы мен құрылымын дамыту, логикалық-семантикалық кешенді жобалау. Жобалау әдістері. Тұжырымдамалық, логикалық және физикалық дизайн. Интеграцияланған АЖ жобалаудың принциптері мен ерекшеліктері. Типтік жобалау әдістерінің түсінігі және жіктелуі. Жобалаудың индустриялық әдістері. Ақпараттық жүйелерді әзірлеу процесі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Блокчейн желілерін әзірлеу және жобалау

  (PoW) қолданбай жеке таратылған сақтау жүйелері. Деректердің жоғары жылдамдықтағы репликациясы. Көптеген блокчейн желілері. Кросс-операциялар мүмкіндігі бар транзакцияларды қолдау. Транзакциялар мен криптовалюталарды есепке алу. Транзакция блогы.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Визуалды бағдарламалау құралдарын пайдалана отырып ақпараттық жүйелерді әзірлеу

  Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің өмірлік циклын таңдау. Жобаның мақсаты мен көлемін анықтау. Операциялық жұмыс тізімінің құрылымын құру. БҚ қайта пайдалану көлемін бағалау. Жобаны әзірлеу ұзақтығы мен құнын бағалау. Ресурстарды бөлу. Бағдарлама көлемін бағалау, метрикалық көрсеткіштер. Аттестаттау және верификация. Визуалды бағдарламалау. GUI (графикалық пайдаланушы интерфейсі, графикалық пайдаланушы интерфейсі), MS Windows. Оқиғаларға негізделген бағдарламалау. Оқиғалар өңдегіштері (EventHandler)ю сыныптар, нысандар мен оқиғалар. сынып қасиеттері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бизнес-аналитика жүйелері

  Іскерлік барлау жүйелерінің түсінігі. Бизнес-аналитика архитектуралық стек, бизнес-аналитиканың негізгі функциялары. Business Intelligence бағалау критерийлері және нақты анықтамалар, нарықтағы іскерлік интеллекттің архитектурасы мен құрамдас бөліктері. Деректерді өндіру алгоритмдерін зерттеу. Шаруашылық есеп беру жүйелерінің құрамдас бөліктері мен құрылымы. Деректерді визуализациялау, диаграмма түрлері және бақылау тақталары. Бизнес-аналитиканың өмірлік циклі. Іскерлік интеллект құралдары. Жетілдірілген/дамушы бизнес-аналитика технологиялары, бизнес-аналитиканың болашағы.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Интеллектуалды бейнелеу технологиялары

  Ақпарат теориясы тұрғысынан ақпаратты анықтау, ақпарат, деректер және ақпарат өлшемі. Ақпараттық объектілерді жіктеу. Кодтау әдістері. Өндірістік шаруашылық қызметті талдау үшін АЖ жалпы құрылымы. Белгілерді құру және таңдау әдістері. Кластерлік талдау негізінде үлгіні тану әдістері. Алгоритмдер мен бағдарламалардың дұрыстығы мен есептеу күрделілігін талдау. Анық емес логикаға негізделген үлгіні тану әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бизнес өнімділігін басқару

  Кәсіпорынның нәтижелілігін стратегиялық басқару. Тиімділікті бағалаудың әдістері мен құралдары. Негізгі тиімділік көрсеткіштері (KPI) және оларды қолдану. Балансталған көрсеткіштер жүйесі (BSC). Бизнес-процестерді талдау және оңтайландыру. Тиімділіктің қаржылық және қаржылық емес көрсеткіштері. Өнімділікті басқарудағы цифрлық технологиялар. Болжау және сценарийді жоспарлау. Бизнес-аналитика әдістері және деректерге негізделген басқару. Корпоративтік ақпараттық жүйелерді енгізу және пайдалану. Өзгерістерді басқару және ұйымдық даму. Аналитика негізінде басқару шешімдерін қабылдау.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Зияткерлік және аналитикалық қабілеттерін жетілдіруге және дамытуға, шет тілінде әдеби, іскерлік жазбаша және ауызша сөйлеуді пайдалануға қабілетті.
• Ұжымды әлеуметтік, этникалық, конфессиялық және мәдени айырмашылықтарды толерантты қабылдай отырып басқарады.
• Заманауи стандарттар мен әдістемелерге, кәсіпорындардың АТ-инфрақұрылымының өмірлік циклі процестерін басқаруды ұйымдастыру үшін регламенттер әзірлеуге ие.
• Есептеу процестері мен құрылымдары теориясы тұрғысынан бағдарламалаумен байланысты нақты міндеттерді тұжырымдай, ұсына және шеше алады, есептеу процестері мен құрылымдары теориясының тілін сауатты қолдана алады.
• Ғылыми-зерттеу міндеттерін шешу үшін қажетті күрделі жүйелерге қатысты ақпаратты жүйелік талдау, оңтайландыру, басқару, шешім қабылдау және өңдеу саласында іргелі білімді меңгерген
• Біріктірілген бағдарламалық және аппараттық шешімдерді жобалау принциптерін меңгереді және бизнес деректерін жинай, визуализациялай және талдай алады
• Математикалық әдістерді қолдану технологияларын және кеңістік-уақыт деректерінің үлкен көлемін нейрожелілік өңдеудің практикалық дағдыларын меңгерген
• Бағдарламалаумен байланысты нақты есептерді шешу үшін ақпараттық жүйелердің типтері бойынша жобалық шешімдерді таңдауды жүзеге асыру және негіздей алады
• Ғылыми және эксперименттік зерттеулер нәтижелерінің дәлелділігін қамтамасыз етеді, алынған деректерді жоғары технологиялық процестерді басқару міндеттерінде пайдалана алады
• Әр түрлі бағдарламалық құралдар мен модельдеу әдістерін қолдана отырып, процестерді сәйкестендіру модельдерін жасау және зерттеу үшін теориялық білімді қолдана алады

Ұқсас БББ