6B06107 Деректер туралы ғылым в әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті

Пәндер

• Жоғары математика

  Пәннің мақсаты қолданбалы есептерде, жоғары математика бөлімдерін қолдана білу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Сызықты алгебра элементтері. Матрицалар және анықтауыштар. Сызықты алгебралық теңдеулер жүйесі. Векторлар. Түзу теңдеулері. Екінші ретті теңдеулер. Функцияның шегі. Функциялардың үзіліссіздігі. Функциялардың туындысы. Дифференциалдау ережелері. Бірнеше айнымалылар функциялары. Бірнеше айнымалылардың экстремалды функциялары. Белгісіз интеграл. Интегралдаудың негізгі әдістері. Белгілі бір, меншікті емес интегралдар. Анықталған интеграл қосымшалары.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Деректер ғылымына кіріспе

  Пәннің мақсаты-деректерді талдау және түсіндіру үшін деректер туралы ғылымының негізгі тұжырымдамалары мен әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: деректер ғылымының математикалық құралдары. Деректер ғылымының бағдарламалық құралы. Машиналық оқытудың негізгі алгоритмдері және оларды қолдану. Деректерді визуализациялау құралдары мен әдістері. Деректермен жұмыс істеудің этикасы және құқықтық аспектілері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Кәсіпкерлік

  Мақсаты: кәсіпкерлік теориясы мен тәжірибесін зерделеу негізінде кәсіпкерлік қызметтің практикалық дағдыларын қалыптастыру болып табылады. Студент қабілетті: жеке қызығушылықтары мен қабілеттеріне сәйкес келетін нарық мүмкіндіктерін пайдалануға; бизнесті бастау туралы бастапқы шешімді қабылдауға; қолданыстағы құқықтық нормалар шеңберінде тиімді жұмыс жасауға; стартаптың әлеуетті нарықтық мүмкіндіктерін анықтауға және бағалауға.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Қаржы сауаттылығының негіздері

  Пәннің мақсаты: қаржылық ақпаратты түсіну мен олардың жеке қаржы мәселелеріне қатысты сауатты және негізделген шешімдер қабылдау үшін студенттерде ұтымды қаржылық мінез-құлықты қалыптастыру, сонымен қатар сыни тұрғыдан бағалау қабілетін арттыру, қаржылық құралдарды, оның ішінде цифрлық технологияларды пайдалану арқылы қаржылық қызметтерді тұтынушылар ретінде олардың құқықтары мен мүдделерін қорғауға байланысты процестерді талдау.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Абай ілімі

  Пәннің мақсаты - болашақ мамандардың кәсіби білімін, түсінігін, қабілетін елдің ынтымағы мен бірлігін нығайту, қоғамның интеллектуалдық әлеуетін арттыру мақсатында қолдану құзіреттілігін қалыптастыру. Қарастырылатын мәселелер:Абай ілімі туралы түсінік; Абай ілімінің қайнар көздері; Абай ілімінің құрамдас бөлімдері; Абай ілімінің категориялары; Абай ілімінің өлшеу құралдары; Абай ілімінің мәні мен маңызы.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жемқорлыққа қарсы іс-қимылдың құқықтық негіздері

  Пәннің мақсаты: Мемлекеттік билік органдарының, саяси және қоғамдық ұйымдардың сыбайлас жемқорлыққа қарсы іс-қимыл саласындағы қызметін талдау қабілетін қалыптастыру. Қазіргі қоғамдағы сыбайлас жемқорлық мәселелері туралы объективті білім беру. Жасанды интеллектінің (ЖИ) сыбайлас жемқорлық тәуекелдерін анықтау, алдын алу және талдау үдерістеріндегі рөлін көрсету. Сыбайлас жемқорлыққа қарсы заңнаманың негізгі ережелерін түсіндіру. Қазіргі заманғы цифрлық технологиялар мен ЖИ-дің талдамалық құралдарын ескере отырып, сыбайлас жемқорлықты еңсеру дағдыларын үйрету.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Пәннің мақсаты – ғылым саласындағы танымдық іс-әрекетте дағдылар қалыптастыру. Ақпаратты түсіну және игеру үшін ғылыми зерттеу әдістерін қолдану. Зерттеу нысанын сипаттай білу. Ғылыми білімнің объективті мазмұнын алу үшін ғылыми ақпаратты іздеу, өңдеу, жүйелеу, талдау, синтездеу әдістерін меңгеру. Негіздеу, бекіту, бағалау үшін зерттеудің аналитикалық және практикалық әдістері мен дәлелдеу жүйелерін қолдану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Әл-Фараби және қазіргі заман

  Пәннің мақсаты – студенттердің әлемдік және ұлттық мәдениеттің даму контекстіндегі ұлы түркі ойшылы Әбу Насыр әл-Фарабидің ғылыми және философиялық мұрасы туралы түсініктерді қалыптастыру. Әл-Фараби мұрасының ерекшеліктері және оның түркі философиясының қалыптасуына тигізген әсері; шығыс философиясының Еуропалық Ренессансқа әсер ету сипаты; ұлттық және әлемдік философия тарихының дәстүрлі және қазіргі заманғы мәселелері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Адам тіршілігі қауіпсіздігінің негіздері

  Пән адамның өмір сүру ортасында туындайтын қауіпті және зиянды факторлардан қауіпсіздікті қамтамасыз етудің теориялық және практикалық негіздерін, төтенше жағдайларда төнетін қауіп-қатерлерден қорғану ережелерін білуге студенттерді даярлау, зардап шеккендерге алғашқы көмек көрсету бойынша практикалық дағдыларды меңгеруге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Дискретті математика және математикалық логика

  Мақсаты – болашақ мамандардың қазіргі заманғы процестер мен жүйелерді талдау, басқару және бағдарламалауда дискретті математиканың аппараттары мен әдістерін пайдалану бойынша білімдері мен дағдыларын қалыптастыру және математикалық объектілерді зерттеу үшін математикалық логиканы пайдалану қабілетін қалыптастыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Экология және тұрақты даму

  Пән студенттерде экологиялық дүниетанымды қалыптастыруға, табиғат пен қоғам арасындағы өзара байланысты ғылыми тұрғыда түсіндіруге және тұрақты дамудың мақсаттары мен принциптері жөнінде кешенді білім беруге бағытталған. Пән аясында жаһандық және өңірлік экологиялық мәселелер, қоршаған ортаны қорғау, табиғи ресурстарды тиімді пайдалану жолдары қарастырылады. Студенттер тұрақты даму саласында ғылыми негізделген, жауапты шешімдер қабылдау дағдыларын меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Инклюзияға кіріспе

  Пәннің мақсаты: инклюзивті білім беру негіздерінің ғылыми-теориялық білімдер жүйесін меңгеру, ерекше білім беру қажеттіліктері бар тұлғалармен өзара әрекеттесуді ұйымдастырудың құндылық бағдарларын қалыптастыру, инклюзивті ортада кәсіби қызмет саласындағы құзыреттерді меңгерту

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика

  Пәннің мақсаты кездейсоқ құбылыстарды зерттеу әдістері мен ықтималдық және статистикалық модельдерді құру үшін зерттелген әдістерді қолдану туралы ғылыми түсінік қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Кездейсоқ шаманың таралу функциясы. Оқиғалар және кездейсоқ шамалар. Кездейсоқ шамалардың моменттері. Шартты ықтималдықтар. Пуассонның таралуы және кейбір басқа үлестірулер. Сынамаларды зерттеу. Аралық бағалау. Дисперсиялық талдау. Бірнеше кездейсоқ шамалардың бірлескен үлестіру функциясы. Марков тізбектері.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

• Бағдарламалау технологиялары

  Пәннің мақсаты-әдістемені, негізгі парадигмаларды және заманауи бағдарламалау тілдерін қолдана отырып, қолданбалы бағдарламаларды әзірлеу қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: бағдарламалау технологияларының тұжырымдамалары мен жіктелуі. Бағдарламалау парадигмалары. Бағдарламалау тілдері. Деректер құрылымдары мен алгоритмдердің негізгі түсініктері. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің өмірлік циклі. Бағдарламаларды тестілеу және күйін келтіру әдістері. Дизайн үлгілері. Бағдарламалаудың қазіргі тенденциялары.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Деректер инженериясына кіріспе

  Пәннің мақсаты-деректерді жинау, өңдеу, талдау және визуализациялау қабілетін қалыптастыру, бұл деректерге қатысты тиімді шешім қабылдауға және әрекет етуге мүмкіндік береді. Пән шеңберінде келесі аспектілер қарастырылады: деректер инженериясының өмірлік циклі. Деректер инженериясының экожүйесі. Деректерді сақтау түрлері. Деректер дисплейлері және деректер көлдері. ETL және ELT процестері. Деректер құбырлары. Деректерді біріктіру платформалары. Үлкен деректер. Қауіпсіздік аспектілері. Деректердің өмірлік циклін басқару. Деректердің құпиялылық ережелерін сақтау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Мәліметтер базасының теориясы

  Пәннің мақсаты – мәліметтер қорын тұжырымдамалық, логикалық және физикалық жобалауды жүзеге асыру қабілетін дамыту; деректерді ұйымдастыру және басқару үшін сұрау тілдерін пайдаланыңыз.Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Деректерді абстракциялау және деректерді басқаруға кіріспе. Инфологиялық модельдеу және «субъекті-қатынас» моделі. Даталогикалық дизайн және реляциялық деректер моделі. SQL деректерін өңдеу тілі. Реляциялық мәліметтер базасын жобалау және тестілеу. Деректер тұтастығын қамтамасыз ету. Реляциялық емес формадағы деректер және білім. Деректерге қол жеткізудің заманауи технологиялары.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Алгоритмдер және деректер құрылымы

  Пәннің мақсаты күрделі есептерді шешу үшін алгоритмдерді талдау және оңтайландыру, қолайлы деректер құрылымдарын қолдана отырып тиімді бағдарламалық шешімдерді әзірлеу қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: сұрыптау және іздеу. Стек және кезек. Байланыстырылған тізімдер. Ағаштар мен графтар. Хэштеу. Графиктердегі Алгоритмдер: айналма жол, ең қысқа жолдар. Алгоритмдердің күрделілігін талдау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы статистика

  Пәннің мақсаты-деректерді талдау және шешім қабылдауды қолдау үшін статистикалық әдістер мен құралдарды қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: қолданбалы статистиканың негізгі түсініктері мен әдістері. Сипаттамалық статистика. Деректерді визуализациялау. Статистикалық модельдеу. Сызықтық және сызықтық емес регрессия. Уақыт қатарларын талдау. Практикалық мәселелерді шешу үшін қолданбалы статистиканы қолдану.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Операциялық жүйелер мен желілер

  Пәннің мақсаты олардың тиімді және қауіпсіз жұмыс істеуін қамтамасыз ету үшін операциялық жүйелер мен желілерді әзірлеу, басқару және оңтайландыру қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: функциялар, компоненттер, операциялық жүйелердің архитектурасы. Процестер мен ағындарды басқару. Жоспарлау, синхрондау, өзара блоктау алгоритмдері. Жадты басқару. Виртуалды жад. Файлдық жүйелер. Жергілікті және ғаламдық желілер. Желілік жабдық және адрестеу. Операциялық жүйелер мен желілердің қауіпсіздігі. Қорғау әдістері, брандмауэрлер, антивирустар.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 6
  

• Машиналық оқыту

  Пәннің мақсаты-деректерді талдау және процестерді автоматтандыру үшін машиналық оқыту модельдерін әзірлеу, оқыту және қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: Машиналық оқыту әдістері: оқытушымен оқыту, оқытушысыз оқыту, күшейтілген оқыту. Сызықтық модельдер. Сызықтық емес модельдер. Жіктеу, регрессия, кластерлеу есептерін шешуге арналған алгоритмдер. Өлшемді азайту әдістері. Модельдерді бағалау және тексеру. Гиперпараметрлер мен модельдерді оңтайландыру.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Ықшамдаудың әдiстерi және операцияларды зерттеу

  Пәннің мақсаты математикалық модельдеу және практикалық есептерді шешудің әртүрлі эвристикалық тәсілдері негізінде оңтайлы шешімдерді іздеу әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: математикалық бағдарламалау әдістері. Дөңес жиындар туралы түсінік. Дөңес жиынтықтар туралы теоремалар. Сызықтық бағдарламалаудың жалпы міндеті. Сызықтық бағдарламалаудың негізгі теоремалары. Жоспарды дәйекті жақсарту әдісі. Сызықтық бағдарламалаудағы қосарлану теориясы. Тарату әдісі. Мәселенің шешілу моделі және теоремасы. Параметрлік сызықтық бағдарламалау. Дискретті бағдарламалау. Бүтін бағдарламалау. Динамикалық бағдарламалау. Сызықтық емес бағдарламалау.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Іздеу жүйелері

  Пәннің мақсаты ашық дереккөзді толық мәтінді іздеу және нақты уақыт режимінде талдау жүйесін құру. Elastic Stack функционалдығы. Elasticsearch және Logstash-қа іздеу және кіру үшін терабайттар мен петабайттар ақпараттарын жүктеуге мүмкіндік беретін мәліметтер құбырларын тиімді құру.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Деректерді таратудың таратылған ағындық технологиясы

  Пәннің мақсаты нақты уақыт режимінде таратылған деректер ағыны жүйелерін әзірлеу, енгізу және оңтайландыру қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: деректер ағындарын өңдеу модельдері. Деректерді ағынмен өңдеуге арналған технологиялар мен платформалар. Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming, Google Dataflow технологиялары. Таратылған жүйелердің архитектурасы мен компоненттері. Таратылған жүйелердегі ақауларға төзімділік және масштабталу. Ағындық жүйелердегі қауіпсіздік және деректерді қорғау.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• NoSQL деректер қоры

  Пәннің мақсаты-NoSQL дерекқорларын әзірлеу, пайдалану және басқару қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: NoSQL дерекқорларына кіріспе. NoSQL деректер базасының түрлері. NoSQL - де деректерді модельдеу. NoSQL-де сұраулар мен индекстеу. Деректердің консистенциясы мен қол жетімділігін қамтамасыз ету. Масштабтау және таратылған жүйелер. NoSQL жүйелеріндегі қауіпсіздік және сақтық көшірме.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректерді модельдеу

  Пәннің мақсаты-үлкен деректерді модельдеу және талдау әдістері мен құралдарын әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: архитектура және үлкен деректер платформалары. Hadoop және Hadoop экожүйесі. Apache Spark. Параллельді және үлестірілген деректерді өңдеу. MapReduce Парадигмасы. Үлкен деректерге арналған деректер қоймалары мен деректер базасы. Бұлтты деректер қоймалары. Деректерді тексеру және тексеру әдістері. Құпиялылық және деректерді қорғау мәселелері. Деректерді талдаудағы этикалық мәселелер.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы деректер туралы ғылым

  Пәннің мақсаты қолданбалы мәселелерді шешуге бағытталған шешімдерді әзірлеу үшін деректер туралы ғылымының әдістері мен құралдарын қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: деректерді жинау және жүйелеу технологиялары. Деректерді өңдеу құбырлары. Пәндік сала үшін машиналық оқыту модельдерін таңдау. Нақты тапсырмалар үшін модельдерді теңшеу және оңтайландыру. Модельдердің сәйкестігі мен сапасын бағалау. Модельдерді бағалау көрсеткіштері. Модельдердің интерпретациясы және түсіндірілуі. Валидация және өнімділікті бағалау. Модельдерді өндірістік жүйелерге біріктіру.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Қосымшалардағы деректерді талдау

  Пәннің мақсаты практикалық мәселелерді шешу үшін деректерді талдау әдістері мен құралдарын қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: негізгі ұғымдарды, процестерді және талаптарды анықтау үшін доменді талдау. Ағымдағы процестер мен деректер модельдерін құру. Үлкен деректерді өңдеу. Деректерді визуализациялау. Мамандандырылған кітапханалар және деректерді талдау құралдары. Пәндік саладағы процестер мен жүйелерді оңтайландыру үшін ұсыныстар мен ұсыныстар әзірлеу.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Терең оқыту

  Пәннің мақсаты-деректерді талдау мен жасанды интеллекттің күрделі мәселелерін шешу үшін терең нейрондық желілерді жобалау және қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: нейрондық желілердің негіздері. Нейрондық желілерді оқыту әдістері. Терең желілік архитектуралар. Модельдерді реттеу және оңтайландыру. Терең оқытуға арналған құрылымдар мен кітапханалар. Әр түрлі салаларда терең оқытуды қолдану.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Табиғи тілді өңдеу (NLP)

  Пәннің мақсаты-мәтіндік деректерді талдау және интеллектуалды жүйелерді құру үшін табиғи тілді өңдеу әдістерін (NLP) әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: мәтіндік деректерді өңдеу. Мәтіндік деректерді ұсыну модельдері. Мәтіндердің жіктелуі. Аталған нысандарды тану. Мәтіннің кілтін талдау. NLP үшін қайталанатын нейрондық желілер. Трансформаторлар және BERT. Чатботтар және виртуалды көмекшілер.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту жүйелері үшін CI/CD

  Пәннің мақсаты – Пәннің мақсаты — машина оқыту модельдері үшін CI/CD үдерістерін жоспарлау, автоматтандыру және қолдау дағдыларын дамыту. Студенттер деректерді жинаудан бастап жаңартылған модельдерді тұрақты енгізуге дейінгі бүкіл жолдан өтеді. Студенттер деректер мен модельдердің нұсқаларын сақтауды, қайталанатын тесттер жазуды, оқыту мен инференсті контейнерлерге орауды, жаңартуларды шағын қадамдармен шығаруды, негізгі метрикаларды бақылауды және қауіпсіздікті қамтамасыз етуді үйренеді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Деректерді интеллектуалды талдау

  Пәннің мақсаты-үлкен көлемдегі деректерден пайдалы ақпарат пен білім алу үшін деректерді өндіру әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: деректерді алдын ала өңдеу әдістері. Жіктеу, регрессия, кластерлеу алгоритмдері. Ансамбльдік әдістер. Машиналық оқыту әдістері. Деректерді талдау нәтижелерін визуализациялау. Деректерді өндіру үшін құралдар мен платформаларды пайдалану.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Деректер қорын басқару

  Пәннің мақсаты - мәліметтер қорының реляциялық жүйесін құру қабілеттерін, (Oracle, PL SQL) дерекқор құрылымдарын жобалау принциптерін, мәліметтер базасының құрылымын қалыпты формаларға келтіру әдістерін, SQL тілмен және мәліметтермен жұмыс жасаудың негізгі операцияларын орындау негіздерін үйрену.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Деректер қоймасын үлгілеу және құру

  Пәннің мақсаты – концептуалдық және логикалық деректерді модельдеу әдістерін меңгеру, сондай-ақ корпоративтік ақпаратты жинақтап, тарихқа енгізіп, талдау үшін жедел ұсынуға қабілетті деректер қоймаларын жобалау. Бұл курс деректерді концептуалдық және логикалық үлгілеу мен аналитикаға арналған қоймалар құруды үйретеді. Студенттер бизнес үдерістерге сай жұлдыз және қар үлгілерін жасауды, жүктеу процестерін, сұранысты оңтайландыруды және метадеректерді басқаруды меңгереді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Бизнес процестерді басқару

  Пәннің мақсаты бизнес-процестерді басқару әдіснамасы негізінде кәсіпорынның өндірістік, маркетингтік, инновациялық, кадрлық және қаржылық қызметін басқару қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: бизнес-процестерді басқаруға кіріспе. Бизнес-процестерді басқару әдістемесі мен принциптері. Бизнес-процестерді талдау және реинжиниринг әдістері. Менеджменттің әртүрлі түрлерін және оларды қолданудың салдарын бағалау. Бизнес-процестерді модельдеу. Бизнес-процестерді оңтайландыру әдістері.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Үлкен тілдік модельдер инженериясы

  Пәннің мақсаты – нақты дәлдік, жылдамдық және қауіпсіздік талаптарында тұрақты жұмыс істейтін зияткерлік шешімдер құру үшін үлкен тілдік модельдерді (LLM) жобалау, баптау және пайдалану дағдыларын студенттерге меңгерту. Бұл курс үлкен тілдік модельдерді жобалау, бейімдеу және өндіріске енгізу дағдыларын қалыптастырады. Студенттер трансформер архитектурасының негіздерін түсініп, доменге қауіпсіз бейімдеу стратегияларын қолданады, сұрау тізбегін құрастырады, өнімділікті оңтайландырады және сапаны, этиканы, жеке деректерді қорғауды бақылайды, үздіксіз мониторинг мен нұсқа бақылауын жүргізеді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік көру

  Пәннің мақсаты визуалды деректерді талдау және түсіндіру үшін компьютерлік көру әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Келесі аспектілер қарастырылады: кескіндерді ұсыну және сипаттау. Сүзу әдістері, сапаны жақсарту, кескін жиектерін анықтау. Кескінді сегменттеу әдістері. Объектілерді жіктеу, оқшаулау әдістері. Нысандарды анықтау әдістері. Компьютерлік көру үшін терең оқыту. Нысандарды бақылау әдістері.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Үлестірілген файлдық жүйелер және кластерді әкімшілендіру

  Пәннің мақсаты – деректерді сенімді әрі ауқымды сақтау және жоғары өнімді есептеулерді қамтамасыз ету үшін үлестірілген файлдық жүйелер мен есептеу кластерлерін жобалау, орналастыру және әкімшілендіру қабілетін қалыптастыру. Курс таратылған файлдық жүйелер мен кластерлік инфрақұрылымды жобалауды және әкімшілендіруді қарастырады. Студенттер репликация, бөлу, метадеректерді басқару, жүйелік бақылау және ақаудан кейін қалпына келтіру әдістерін меңгеріп, жоғары қолжетімді әрі ұлғаятын сақтау платформаларын іске қосады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Apache Spark арқылы үлестірілген деректерді өңдеу

  Пәннің мақсаты – үлестірілген есептеулер тұжырымдамаларын игеру және кластерлік ортада ауқымды деректерді жоғары өнімді өңдеуге арналған қосымшаларды әзірлеу, жөндеу және оңтайландыру бойынша практикалық дағдыларды қалыптастыру. Курс ірі деректерді кластерде үлестіріп өңдеу қағидаларын үйретеді. Студенттер топтамалық және ағындық конвейерлерді төзімді етіп құрастырады, түрлендірулер мен кэштерді оптималдап, жоспарды талдайды, ресурстарды тиімді пайдаланып, терабайттық жүктемені жедел өңдеуді бақылайды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Деректер ғылымындағы бұлтты технологиялар

  Пәннің мақсаты-Data Science жобалары аясында үлкен деректерді өңдеу, талдау және сақтау үшін бұлттық технологияларды пайдалану қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: бұлтты технологиялардың тұжырымдамалық негіздері. IaaS, PaaS, SaaS қызмет көрсету модельдері. Бұлтты платформалар. Бұлтта деректерді сақтау. Data Science үшін бұлтты құралдар. Бұлтта машиналық оқыту модельдерін қолдану. Контейнерлеу. Бұлтты жүйелердегі қауіпсіздік және қол жетімділікті басқару.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Business Intelligence құралдары

  Пәннің мақсаты басқарушылық шешімдерді интеллектуалды қолдау мәселелерін шешуде мәліметтерді талдау технологиялары үшін бағдарламалық жасақтама құралдарын қолдану қабілетін дамыту. Іскерлік интеллект функциялары: сәйкестендіру, модельдеу, болжау, шешімдерді оңтайландыру, сезімталдықты талдау. Іскерлік интеллект әдістері. Іскерлік интеллект платформалары (BI). Мәліметтер қоймаларындағы жаңа білімдерді табу әдістері (KDD). Корпоративті ақпараттық жүйелердегі аналитикалық қосымшалар.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты есептеу

  Пәннің мақсаты-қазіргі заманғы іргелі мәселелерді зерттеу және шешу үшін бұлтты есептеулердің тұжырымдамаларын, технологияларын, архитектурасын және қосымшаларын қолдану қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: бұлтты есептеу мен технологияның негізгі даму тенденциялары. Бұлтты технология архитектурасы. Бұлтты қызметтерді жобалау әдістері мен ерекшеліктері. Бұлтты есептеу қызметтерін ұсынудың негізгі модельдері.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Генеративті ЖИ көмегімен қолданба жасау жобасы

  Пәннің мақсаты – контент жасау, процестерді автоматтандыру және пайдаланушы тәжірибесін кеңейту үшін генеративтік жасанды интеллект модельдерін қолданатын қолданбалы жүйелерді жобалау, әзірлеу және орналастыру дағдыларын қалыптастыру. Бұл жобаға негізделген курс студенттерді генеративті жасанды интеллект арқылы қосымшаларды тұжырымдап, прототип жасап, өндіріске шығаруға үйретеді. Студенттер сұраныс стратегияларын жетілдіріп, іргелі модельдерді салалық деректерге бейімдейді, қауіпсіздік пен сапаны бағалайды және нәтижелерді жауапты басқаруды сақтай отырып веб немесе мобильді интерфейстерге біріктіреді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Big Data экожүйелері

  Пәннің мақсаты-қазіргі заманғы экожүйелер мен оларды сақтау, өңдеу және талдау құралдарын қолдана отырып, үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеу қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: үлкен деректерді өңдеу экожүйелерінің түрлері. Үлкен деректер экожүйесінің архитектурасы. Деректер қоймалары. Үлкен деректерді өңдеуге арналған платформалар. Деректерді ағынмен өңдеу. Деректерді басқару. Деректерді талдау және визуализация құралдары. Үлкен деректер экожүйелеріндегі қауіпсіздік және деректерді қорғау.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 6
  

• Нақты уақыт режиміндегі деректерді жинау

  Пәннің мақсаты – әртүрлі дерек көздерінен деректерді нақты уақыт режимінде аз кідіріс­пен, жоғары сенімділік пен ауқымдылықты қамтамасыз ете отырып ұстап алатын жүйелерді жобалау және енгізу дағдыларын қалыптастыру. Бұл курс деректерді шұғыл түсіру архитектураларын жобалау және іске асыруға бағытталған. Студенттер журнал талдау, өзгерістерді тіркеу, оқиға ағындарын буферлеу, кешіктірмей жеткізу және жүктемені теңгеру принциптерін меңгеріп, үздіксіз интеграцияланған дерек ағындарын жасайды

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Ұсыныс жүйелері

  Пәннің мақсаты ақпарат пен қызметтерді дербестендіру үшін ұсыныс жүйелерін әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру болып табылады. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: ұсыныс жүйелерінің архитектурасы. Ұсыныстарды әзірлеу әдістері. Бірлескен сүзу әдістері. Мазмұнды сүзу әдістері. Матрицалық факторизация және жасырын модельдер. Нейрондық желілерге негізделген ұсыныс жүйелері. Ұсынымдардың сапасын бағалау. Ұсыныс жүйелерінің сапасын бағалау көрсеткіштері.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Деректер қауіпсіздігі

  Пәннің мақсаты-деректерді тыныштықта, өңдеу кезінде және деректерге негізделген қосымшаларда беру кезінде қорғауды қамтамасыз ету қабілетін қалыптастыру. Келесі аспектілер қарастырылады: криптографиялық тұжырымдамалар. Шифрлау/дешифрлау, хабарламалардың аутентификациясы, деректердің тұтастығы. Шабуылдардың жіктелуі. Жабық кілт. Ашық кілт. Деректерге негізделген қосымшаларға қауіп төндіретін модельдер. Деректерді қорғау үшін ашық кілтті криптография

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Бизнес-аналитика және деректерді визуализациялау

  Пәннің мақсаты бизнес-талдау жүргізу және бизнес жағдайын талдау үшін визуалды деректер модельдерін құру құралдарының мүмкіндіктерімен жұмыс істеу қабілетін қалыптастыру. Іскери интеллектке және деректерді визуалдауға кіріспе. Саудадағы үлкен мәліметтер. Үлкен деректердің қауіпсіздігі. Банк саласындағы үлкен мәліметтер. Рейтинг жүйесіндегі үлкен мәліметтер.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы мультимодальды модельдер

  Пәннің мақсаты – мәтін, кескін, аудио және өзге деректер түрлерін біріктіретін көпмодальды модельдерді жобалау, оқыту және қолдану қабілетін қалыптастыру, оларды түсіну және генерация бойынша практикалық міндеттерді шешуге бағыттау. Бұл курс мәтін, сурет, дыбыс және сенсор деректерін біріктіретін мультимодальды модельдерді құрастыруды, бейімдеуді және бағалауды үйретеді. Студенттер модальдық белгілерді біріктіру әдістерін меңгеріп, кросс-модаль генерацияны іске асырады, этикалық тәуекелдерді саралап, өндірістік қолданбаларға модельдерді ықпалдастырады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Тереңдетілген нығайтумен оқыту

  Пәннің мақсаты: нығайтумен оқыту әдістері мен терең нейрондық желілердің интеграциясы арқылы күрделі шешімдерді қабылдау жүйелерін құруға қажетті теориялық және практикалық білім беру. Пән келесі аспектілерді қамтиды: классикалық және тереңдетілген нығайтумен оқыту алгоритмдері, Markov Decision Process, Q-learning, Policy Gradients, Actor-Critic, тәжірибелік тапсырмалардағы DRL алгоритмдерін іске асыру.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Деректер ғылымы үшін параллельді есептеу

  Пәннің мақсаты-Data Science жобаларында параллельді есептеу әдістерін әзірлеу және қолдану қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: параллель жүйелердің архитектурасы. Параллельді бағдарламалау. MPI бағдарламалау модельдері, OpenMP. Графикалық процессорларда бағдарламалау. Деректерді өңдеуге арналған Параллель Алгоритмдер. Жүктемені оңтайландыру және теңестіру мәселелері. Есептеу процестерінің өнімділігі мен тиімділігін бағалау. Машиналық оқыту модельдерін оқыту үшін параллельді есептеулерді қолдану.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• GPU құрылғыларындағы өнімділігі жоғары есептеулер

  Пәннің мақсаты – ресурсы көп қажет ететін ғылыми және инженерлік есептерді шешу үшін графикалық процессорлардың (GPU) параллель архитектурасын пайдаланып, жоғары өнімді алгоритмдерді жобалау және оңтайландыру дағдыларын қалыптастыру. Бұл курс GPU-ге негізделген жоғары өнімді есептеулердің негіздерін үйретеді. Студенттер жіп иерархиясын, жадты басқаруды, өнімділікті талдауды меңгеріп, көп-графикалық жеделдеткіштері бар тораптарда ғылыми және инженерлік есептерді айтарлықтай жылдамдататын параллель алгоритмдар жазады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 6
  

• Бұлтты деректер қоймалары

  Пәннің мақсаты-деректерді тиімді сақтау және бұлтқа негізделген бағдарламалық жасақтаманы құру үшін бұлтты деректер қоймаларын басқару қабілетін қалыптастыру. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: негізгі бұлттық провайдерлер. Бұлтты деректерді сақтау түрлері. Реляциялық және NoSQL бұлтты мәліметтер базасы. Деректер көлі және деректер қоймасы. Деректерді интеграциялау және басқару. Бұлтты сақтаудағы қауіпсіздік және деректерді қорғау мәселелері.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Деректердің сапасын қамтамасыз ету және автоматтандырылған тестілеу

  Пәннің мақсаты – үлкен көлемдегі деректерден пайдалы ақпарат пен білімді алу үшін деректерді интеллектуалдық талдау әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Курс деректердің сапасын автоматты тестілеу және бақылау арқылы қорғауды үйретеді. Студенттер профильдеу, ережеге негізделген валидация, схема өзгерісін анықтау, оқиғаға негізделген ескерту және өзін-өзі қалпына келтіру механизмдерін қолданып, сенімді аналитикалық конвейерлер құрады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Статистикалық есептеу және деректерді талдау

  Пәннің мақсаты статистикалық байқауды, статистикалық мәліметтерді өңдеу мен талдаудың статистикалық әдістерін ұйымдастыру және жүргізу қабілеттерін дамыту. Статистикаға кіріспе. Статистиканың пәні, әдісі және міндеттері. Іске асыру кезеңдері және статистикалық байқаудың бағдарламалық-әдістемелік мәселелері. Статистикалық байқауды ұйымдастырудың формалары, түрлері және әдістері.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы деректер туралы ғылым жобасы

  Пәннің мақсаты-деректер туралы ғылым бойынша жобаларды практикалық іске асыруға және басқаруға бағытталған қарқынды курс. Келесі аспектілер қарастырылады: деректер ғылымы бойынша жобаларды басқару және іске асыру. Деректерге негізделген мәселелерді шешу әдістері. Деректер ғылымы контекстінде топтық жұмыс және жобаны басқару. Деректер ғылымының әдістерін нақты сценарийлерге қолдану. Жобаның өмірлік циклі.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Банк процестерінің мониторингі

  Пәннің мақсаты-бизнес-процестерді модельдеудің теориялық негіздерін, бизнес-процестерді талдау әдістерін игеру қабілетін қалыптастыру, сондай-ақ банк процестерінде бизнес-процестерді басқару саласында білім алу. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: бизнес-процестерді басқару-бұл компанияның мақсаттары мен бизнес стратегияларына қол жеткізу үшін автоматтандырылған және автоматтандырылмаған процестерді көрсету, жобалау, орындау, бағдарламалау, құжаттау, өлшеу, бақылау және бақылау үшін жүйелі тәсілі.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Деректерді талдау есептерін дұрыс қою және шешу үшін математикалық талдау, ықтималдықтар теориясы, алгебра және дискретті математика әдістерін, статистикалық есептеулер мен оңтайландыру қағидаттарын қолдану.
• Қазақстан қоғамын жаңғыртудағы әлеуметтік, саяси, мәдени, қаржылық институттардың ерекшеліктерін талдау, қаржылық қызмет тұтынушыларының құқықтары мен мүдделерін қорғауға қатысты үдерістерге сыни баға беру, әлемдік және еуразиялық тарихи үдерістер аясында тәуелсіз Қазақстан мемлекеттілігінің қалыптасу кезеңдерін сипаттау.
• Күнделікті және кәсіби қарым-қатынаста шет тілін еркін қолдану үшін қажетті және жеткілікті коммуникативтік құзыреттілікке ие болу, кең ой-өріске, қызығушылыққа, клиент сұраныстарына бейілділікке, үйренуге икемділікке, командада жұмыс істеу және әлеуметтік, этникалық, мәдени айырмашылықтарды толерантты қабылдауға, өз және топтың жұмысын сыни бағалай білуге қабілетті болу.
• Белгіленген критерийлер негізінде деректерді басқарудың сәйкес масштабталатын технологиясын таңдау, өнімділікті оңтайландыру үшін деректер қорын баптау, қауіпсіздік аспектілерін ескеру, бұлтты сақтау және өңдеу платформаларын дұрыс таңдау және баптау.
• Түрлі статистикалық модельдерді бейімдеу, бағалау, визуализация және интерпретациялау арқылы деректерді талдау, есептер, дашбордтар және интерактивті визуализациялар жасау үшін Business Intelligence құралдарын қолдану, стандартты статистикалық бағдарламалық пакеттерді пайдалану.
• Деректерді талдау әдістерін таңдау үшін пәндік саланың күрделілігі мен шектеулерін бағалау, заманауи интеллектуалды талдау әдістерін енгізу және қолдану, олардың жарамдылығы мен тиімділігін салыстыру және толық аналитикалық циклды орындау.
• Big Data қосымшаларының өнімділігін GPU-кластерлерде және HPC инфрақұрылымында бағалау және оңтайландыру, деректер көлемі мен есептеу жылдамдығын бағалау, үлкен деректер экожүйесінің әдістері мен құралдарын қолдану.
• Операциялық жүйені конфигурациялау, деректерді жіберу желілік хаттамаларын қолдану, есептеу ресурстарын қорғау әдістерін пайдалану, дереккөздерді анықтау, әртүрлі деректерді талдау есептерін шешу үшін масштабталатын есептеу инфрақұрылымын бейімдеу.
• Деректерге иелік ету, деректер қауіпсіздігі мен құпиялылығы, деректерді талдаудың салдары мен мәселелері сияқты салаларда кәсіби және этикалық жауапкершілікті сезіну.
• Үлкен тілдік модельдер мен генеративті ЖИ әдістерін қоса алғанда, жасанды интеллект жүйелерінің компоненттерін әзірлеу, қайта оқыту және енгізу, мәліметтерді өңдеу тиімділігін арттыру және шешім қабылдауды қолдау, әртүрлі деректер көріністерін қолдану, машиналық оқыту әдістерін, соның ішінде терең және генеративті оқыту тәсілдерін қолдану.
• Деректер құрамын, құрылымын және көздерін анықтай отырып, логикалық құрылымдарды модельдеу, деректер қауіпсіздігін қамтамасыз ету, әртүрлі көздерден алынған деректердің толықтығы мен байланысын қамтамасыз ету, сақтау мен өңдеуді оңтайландыруға бағытталған шешімдер қабылдау, блокчейнге негізделген бизнес-модельдерді сипаттау және децентрализденген қосымшалар әзірлеу.
• Есептің нақты талаптарын анықтау, тапсырманы декомпозициялау, алгоритмдік шешімдерді жасау үшін тиімді стратегияларды қолдану, шешімдерді жоғары деңгейдегі бағдарламалау тілінде жүзеге асыру, әртүрлі деректер талдау алгоритмдерін бағалау және салыстыру, ML модельдерінің өмірлік циклін (CI/CD, тестілеу, енгізу) автоматтандыру.

Ұқсас БББ