7M06101 Ақпараттық жүйелер в Д.Серікбаев атындағы ШҚТУ

Пәндер

• Ғылыми зерттеулерді жүргізу әдістемесі

  Курс ғылыми танымның негізгі әдістері мен зерттеу жұмыстарының кезеңдері туралы түсінік береді. Оқытылушы ғылыми - зерттеу жұмыстарына дайындала алады, ақпарат көздерін өңдеудің нақты әдістемелерін ендіре алады, сонымен қатар зерттеу жұмысы, оның ішінде, магистерлік диссертация жазуда әдістерді практика жүзінде қолдануды қамтамасыз ете алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Желілік технологиялар және қауіпсіздік

  Тәртіп қажетті желілік қызметтерді орналастыру және қолдау туралы түсінік береді. Білім алушылар желілік технологиялардың функционалдық қасиеттері және олардың сервистік мүмкіндіктері туралы пайдаланушы қажеттіліктері тұрғысынан білім алады. Білім алушылар желілік ресурстарға қауіпсіз және тиімді қол жеткізу үшін шектеулі пайдаланушылар контингенті бар желілерді басқару және басқару бойынша бастапқы дағдыларды алады. Курста алынған білім заманауи серверлік операциялық жүйелер мен белсенді желілік жабдықты басқаруға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Басқару психологиясы

  жүйелерінің жай-күйі мен өзгерістерін диагностикалау және болжау; әлеуметтік құрылымдардағы адамдардың өзара іс-қимылы мен өзара іс-қимыл мәселелері, шешімдердің орындалуын ұйымдастыру; басқару қызметінің шарттары мен ерекшеліктері және басқару жүйесіндегі жұмыстың тиімділігі, басқару формалары, функциялары, басшылық және көшбасшылық; үлкен топ басшылығының бірлескен қызметі және иерархиясы; бағыныштылардың қызмет бағдарламаларын қалыптастыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Білім беру мен ғылымдағы заманауи ЖИ технологиялары

  Пән магистранттардың білім беру мен ғылыми қызмет салаларында жасанды интеллект технологияларының заманауи бағыттары мен практикалық қолданылуы туралы тұтас түсінігін қалыптастыруға бағытталған. Курс аясында жасанды интеллекттің іргелі ұғымдары, негізгі тәсілдері, әдістері және практикалық қолдану салалары қарастырылады. Білім алушылар жасанды интеллект технологияларын дамытудың заманауи үрдістерін меңгереді, зерттеу міндеттерін шешу үшін талдау және практикалық қолдану дағдыларын қалыптастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Шет тіліндегі кәсіби ғылыми коммуникация

  Пән ақпараттық жүйелер саласында тиімді өзара әрекеттесу үшін қажетті шет тілінде кәсіби және ғылыми коммуникация құзыреттерін қалыптастыруға бағытталған. Курс шеңберінде шет тілінде кәсіби терминологияны қарым-қатынаста, ғылыми жұмыстар жазу, презентациялар дайындау және шетелдік әріптестермен іскерлік келіссөздер жүргізуде қолдану дағдылары дамиды. Академиялық стильдің ерекшеліктері, ғылыми мақалалардың құрылымы, сондай-ақ іскерлік және ғылыми хат алмасу форматтары зерттеледі. Логикалық және дәлелді ауызша сөйлеуді құруға, қарым-қатынастың мәдениетаралық аспектілерін түсінуге және академиялық этика нормаларын сақтауға ерекше назар аударылады. Халықаралық стандарттарға сәйкес шет тілінде ғылыми ақпаратты іздеу, талдау және ұсыну дағдылары игеріледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Ғылым феномені нақты мәселе және талдау пәні ретінде қарастырылады. Ғылым мен техника теориясы және олардың постиндустриалды қоғамдағы дамуы туралы түсінік береді. Курстың өзектілігі ғылым философиясы мен жаратылыстану ғылымдарының интеграциясы негізінде ғылыми зерттеу саласында болып жатқан процестерге бағдарлаумен байланысты.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Компьютерлік көру

  Пән классикалық және қазіргі заманғы терең оқыту нейрондық желі архитектурасына негізделген кескіндер мен бейнелерді өңдеу алгоритмдерін енгізеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Ғылыми ортадағы жүйелік талдау және модельдеу

  Бұл курс жүйелер мен жүйелік талдау теориясын, жүйелік талдаудың принциптерін, құрылымы мен әдістерін, сондай-ақ ғылыми зерттеулердегі күрделі объектілер мен процестерді талдау үшін қолданылатын модельдеу әдістерін зерттеуге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бизнес-интеллекттегі үлкен деректер

  Пән бизнес-аналитикадағы үлкен деректерді өңдеу және талдау тәсілдерін зерттеуге бағытталған. Деректерді сақтаудың, өңдеудің және визуализацияның заманауи технологиялары, сондай-ақ басқару шешімдерін қолдау үшін интеллектуалды және машиналық оқыту әдістерін қолдану қарастырылады. Оқыту барысында Деректерді талдаудың практикалық дағдылары және деректердің үлкен көлемінен құнды ақпаратты алу үшін бизнес-интеллект құралдарын пайдалану қалыптасады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Машиналық оқыту және деректерді талдау

  Осы курс аясында магистранттар деректерді талдау негіздерін меңгереді, соның ішінде деректерді түрлендіру және тазарту, жетіспейтін мәндермен жұмыс, корреляциялық талдау. Белгілерді таңдаудың әртүрлі әдістерін меңгереді. Олар деректердің өлшемін азайту, кластерлеу, жіктеу, регрессияның әртүрлі мәселелерін шешуді үйренеді. Курс сөйлеуді тану, нысанды тану, суретті іздеу және т. б. сияқты жүйелерді құру үшін алгоритмдерді қолдануға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Табиғи мәтінді өңдеу

  Курс табиғи тілді өңдеудің (NLP) негіздеріне арналған: мәтінді алдын ала өңдеу, тілдік модельдер, векторлық көріністер, сентиментті талдау және машиналық аударма технологиялары. Курста классификацияның, өлшемділікті азайтудың және тиімді NLP жүйелерін құрудың негізгі әдістері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• АЖ-ны талдау, моделдеу және жобалау

  Курс ақпараттық жүйелердің және деректер қорының инжинирингі/реинжинирингі үдерісінде қолданылатын заманауи Курс ақпараттық жүйелердің және деректер қорының инжинирингі/реинжинирингі үдерісінде қолданылатын заманауи ақпараттық технологиялардың әдіснамалық негіздері туралы, сондай-ақ үлестірілген архитектурасы бар ақпараттық жүйелер туралы түсінік береді. Курста алынған білім ақпараттық жүйенің компоненттерін баптау және ретке келтіру, жүйенің желілік инфрақұрылымын конфигурациялау және әкімшілеу кезінде қолданылады. технологиялардың әдіснамалық негіздері туралы, сондай-ақ үлестірілген архитектурасы бар ақпараттық жүйелер туралы түсінік береді. Курста алынған білім ақпараттық жүйенің компоненттерін баптау және ретке келтіру, жүйенің желілік инфрақұрылымын конфигурациялау және әкімшілеу кезінде қолданылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектептің педагогикасы

  Пәнді оқытудың өзектілігі жоғары білім беру жүйесіндегі инновациялық процестерге белсенді қатыса алатын жоғары оқу орнының кәсіби - құзыретті оқытушысын озық даярлау қажеттілігімен байланысты. Курс магистрлерді жоғары мектепте оқытушылық қызметке дайындауға бағытталған. Курстың мазмұны университеттің білім беру процесін ізгілендіру мен демократияландырудың заманауи тенденцияларын, жаңа білім беру технологияларын көрсетеді, жеке шығармашылық қызмет стиліне бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Ақпараттық жүйелердің инфрақұрылым

  Ұйымның АТ-инфрақұрылымын басқару және дамыту мәселелері қарастырылады. Ат-процестерді жобалау мен әзірлеудің стандарттары мен әдістері, сондай-ақ ақпараттық жүйелерді дамыту стратегиясын қалыптастыру принциптері зерттеледі. Сенімділікке, ауқымдылыққа және қауіпсіздікке қойылатын заманауи талаптарды ескере отырып, АТ инфрақұрылымын жобалау, дамыту және сүйемелдеу процестерін ұйымдастыруға ерекше назар аударылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық жүйелер әдіснамасы

  Курс реинжиниринг технологиялары мен методологияларын зерттеуге, түрлі қолданбалы ақпараттық жүйелерді жобалау мен аудит өткізу, міндеттерді шешу үшін қажетті деректерді талдау әдістерін, ақпараттық жүйелерді басқаруда және жобалауда ғылыми зерттеу әдістерін зерттеуге бағытталған.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректер жүйелерді әзірлеу және енгізу

  Курс үлкен деректерді сақтау, өңдеу және талдау технологияларын, реляциялық емес мәліметтер базасы мен таратылған сақтау жүйелеріне негізделген ақпараттық жүйелерді құру әдістерін зерттеуге арналған. Магистранттар өте үлкен деректер жиынтығын талдау технологияларын үйренеді: кластерлеу, мәтінді өңдеу және т. б.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

• Бұлттық есептеулер

  Бұл курс бұлтты есептеулерді анықтайды және бұлт туралы терең практикалық білімді белгілейді. Онда бұлтты есептеулердің артықшылықтары, сондай-ақ оның әлеуетті кемшіліктері сипатталады. Курс деректерді өңдеу орталықтары үшін классикалық, виртуализацияланған және бұлтты орталарды құру технологияларын қамтиды. Бұл технологиялар компьютерлерді, сақтау орындарын, желілерді, үстел компьютерлерін және қосымшаларды виртуализациялауды қамтиды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Үлестірілген есептеулер технологиялары

  Курс Kubernetes контейнерлерін басқару жүйесін зерттеуге арналған. Kybernetes Docker контейнерлерін көп мөлшерде басқарады және іске қосады, сондай-ақ контейнерлердің көп санын бірлесіп орналастыру мен репликациялауды қамтамасыз етеді. Контейнерлерді жалпы, әсіресе Kubernetes-те қолдану үшін жаңа микросервисттерді әзірлеу кезінде үздік тәжірибелерді зерттеу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Басқарылатын жүйелерді оңтайландырудың бағдарламалық құралдары

  Курс ақпараттық процестер мен жүйелерді моделдеу және сипаттау модельдері туралы түсінік береді. Курс соңында Магистрант Ақпараттық-есептеу жүйелерін математикалық және компьютерлік моделдеудің теориялық негіздерін меңгереді, бұл ғылыми және кәсіби зерттеулерде өңдеудің, талдаудың және синтездеудің математикалық әдістерін қолдануға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Интеллектуалдық аналитикалық жүйелер

  Курс шеңберінде магистранттар жасанды интеллект және жаңа ақпараттық технологиялар элементі ретінде ақпараттық жүйелердегі білімнің көрсетілуін, интеллектуалды жүйелердің классификациясын зерттейді. интеллектуалды аналитикалық жүйелерді жобалау және пайдалану технологиясы. Курстың негізгі мақсаттары: жасанды интеллект жүйелері мен саласындағы білімдерді меңгеру. шешім қабылдау; әртүрлі пәндік салаларға: энергетика, білім, бизнес және т.б. үшін интеллектуалды жүйелерді жобалаудың бағдарламалық құралдарын зерттеу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Инновациялық жобаларды жүзеге асыру үшін жасанды интеллектті қоса алғанда, жүйелерді әзірлеп, бағдарламалық шешімдерді пайдалану
• Таратылған архитектурасы бар ақпараттық жүйелерді әзірлеу, ақпараттық жүйенің компоненттерін конфигурациялау және күйіне келтіруді жүзеге асыру, жүйенің желілік инфрақұрылымын конфигурациялау және басқару
• Шет тіліндегі кәсіби терминологияны қарым-қатынаста және ғылыми жұмыстар жазуда қолдану, ғылыми мәтіндерді талдау және түсіндіру, халықаралық ғылыми ортадағы мәдени ерекшеліктерді түсіну
• Ғылыми зерттеудің заманауи әдістері мен тәсілдерін қолдану, Интернет желісінде, ғылыми және мерзімді әдебиеттерде зерттеу тақырыбы бойынша отандық және шетелдік тәжірибенің ғылыми-техникалық ақпаратын жинау, талдау және жүйелеу, ғылыми зерттеулер жүргізу
• Философия саласындағы негізгі мәселелерді анықтап, ғылым әдіснамасының рөлін сипаттау; АТ саласындағы ағымдағы әдістемелік, методологиялық мәселелерді сипаттау
• Деректерді визуалды көріністерін әзірлеу, оқылған зерттеу және жобалау тұжырымдамалары үшін сәйкес программалық кітапханалар мен құралдарды қолдану
• Қазіргі заманғы программалау тілдерін қолдану арқылы машиналық оқыту теориялық негіздерін сипаттау, машиналық оқыту әдістерін қолдану
• Ұлттық және халықаралық деңгейде ішкі және сыртқы қатерлерге қарсы тұру үшін заманауи технологияларды ескере отырып қорғалған желілік инфрақұрылымдар мен қауіпсіздік саясатын әзірлеу
• "Бұлттық" қосымшаларды әзірлеу және бар бұлттық сервистерді қолдану
• Мәтінді автоматты түрде өңдеудің ең көп кездесетін міндеттері мен негізгі тәсілдерін сипаттау. Мәтіндік ақпаратты интеллектуалды талдау әдістерін қолдану
• Ғылыми және қолданбалы мәселелерді шешу үшін ақпараттық жүйелерді жүйелік талдау, модельдеу және жобалау дағдыларын қалыптастыру
• АТ-инфрақұрылымының жобасын жүзеге асыру, ұйымның АТ-инфрақұрылымын дамыту және қауіпсіздік стратегиясын тұжырымдау
• Жоғары білім берудегі педагогика мен психология туралы базалық білімге ие болу, жоғары білімнің қазіргі парадигмасын сипаттау

Ұқсас БББ