Действующая образовательная программа

7M06120 Информационные системы в ЮКГУ им. М. Ауезова

  • Организация и функционирование информационных систем
    Кредитов: 4

    Практиковать основные положения организации и функционирования ИС: принципов построения и функционирования, структуры и архитектуры, состава и назначения элементов;математических основ и методов автоматизированной обработки данных,технологии проектирования, порядка разработки и постановки на рабочую эксплуатацию рабочих задач функциональное, математическое,техническое и информационное обеспечение.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • История и философия науки
    Кредитов: 4

    Знать и применять основные положения истории и философии естественных и технических наук: новоевропейская наука в культуре и цивилизации, возникновение науки, ее историческая динамика, структура научного познания, философские проблемы конкретных наук. Коммуникативные технологии ХХI века и их роль в современной науке. Философские проблемы развития современной глобальной цивилизации. Современные актуальные методологические и философские проблемы естественных и социально-гуманитарных наук.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Психология управления
    Кредитов: 4

    Использовать основные положения психологии управления:подходы и принципы психологической науки в профессиональной деятельности; формирование научно-теоретического мировозрения по фундаментальным психологическим понятиям, формирование умений и навыков психологических исследований личности, иметь навыки работыс основными методами экспериментально–психологического исследования и основныминаправлениями психокоррекционной работы; особенности управления конфликтами, стрессами и методы их разрешения.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Педагогика высшей школы
    Кредитов: 4

    Применять основные положения педагогики высшей школы: современные парадигмы высшего образования; система высшего профессионального образования в Казахстане;методология педагогической науки;профессиональная компетентность преподавателя; организация учебного процесса на основе кредитной системы обучения; высшая школа как социальный институт воспитания и формирования личности специалиста. Иметь навыки работы с методами и формами обучения в подготовке будущих специалистов; с новыми образовательными технологиями.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Методика преподавания профильных дисциплин
    Кредитов: 5

    Знать и использовать основные положения методики преподавания профильных IT дисциплин: средства информационных систем в образовании; представление о деятельности средств новых информационных технологий; навыки эффективного использования средств новых информационных технологий в профессиональной деятельности; методики преподавания дисциплин информационных технологийв высшей школе; методику ДОТ (дистанционных обучающих технологий)

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Анализ, моделирование и проектирование информационных систем
    Кредитов: 4

    Применять методы оценки рисков; методы и инструментарий управления рисками; планировать работы по системному анализу с учетом допущений, ограничений и зависимостей IT- проектов организации; контролировать выполнение работ по системному анализу; оценивать и анализировать состояние информатизации организации; анализировать бизнес-процессы, ИС, операционную среду организации; консультировать по созданию бизнес- стратегий системы

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Иностранный язык (профессиональный)
    Кредитов: 4

    Практиковать основные виды чтения иноязычных оригинальных источников с различной степенью охвата содержания. Развить навыки подготовки письменных сообщений на научные темы по специальности: доклад, тезисы, реферирование, аннотирование, резюме. Понимать общее содержание аутентичных записей. Воспринимать на слух лекции, сообщения, содержащие профессиональную информацию. Развить навыки устной коммуникации по специальности: доклад, презентация, научное исследование, дискуссия, дебаты

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Организация и планирование учебно-исследовательской работы
    Кредитов: 4

    Сформировать умение организовать самостоятельный научный поиск по проблеме; развивать практические навыки и умения применять научные методы исследования при выполнении СРМ; классифицировать учебно-исследовательскую деятельность; выбирать приоритетные направления учебно-исследовательской работы; анализировать источники научной информации

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Инновационные технологии учебно-исследовательской работы
    Кредитов: 4

    Сформировать навыки использования электронного научно-образовательного пространства не только учебного заведения, региона, системы образования отдельной страны, но и в глобальном плане; учитывать массовость и непрерывность образования как факторов развития высокотехнологичной среды Вузов; перехода от массового внедрения отдельных программных продуктов к созданию распределенной среды, кросс-платформенное распространение, поддержку сетевых распределенных структур и сервисов.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Программное обеспечение вычислительного эксперимента
    Кредитов: 6

    Сформировать систематизированные знания, навыки и компетенции в области решения задач науки, образования, техники, экономики и управления методами вычислительного эксперимента на профессиональном уровне. Владеть навыками технологии проведения вычислительного эксперимента; методами оптимизации; подходами и методами, используемыми при решении задач искусственного интеллекта.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Оптимизация управленческих решений в автоматизированных информационных системах
    Кредитов: 6

    Применять методы поисковой оптимизации; организовывать работу по созданию и редактированию контента; управлять различными источниками и контролировать наполнение сайта. Иметь навыки эффективно работать с системой управления контентом (CMS); осуществлять реструктуризацию сайта; анализировать информационные потребности посетителей сайта; готовить отчетность по сайту; осуществлять поддержку процессов модернизации и продвижения сайта; тестировать функциональность сайта; осуществлять опытную эксплуатацию веб-сайта

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Программное обеспечение интеллектуального анализа данных
    Кредитов: 6

    Сформировать знания о современном состоянии и средствах интеллектуального анализа данных в системах поддержки принятия решений, включающие модели, методы, алгоритмы и программное обеспечение, сформировать навыки и умения по программированию нейросетей в задачах распознавания образов: обучение с учителем и без учителя; навыки работы с основными методами извлечения знаний; основными инструментальными средствами построения интеллектуального анализа данных.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Программные средства в профессиональной деятельности
    Кредитов: 5

    Изучить и практически освоить работу с математическими приложениями Maxima, SciLab,; практически освоить инструментальные средства функционального и логического программирования для решения научных и прикладных задач (в то числе задач искусственного интеллекта и параллельных вычислений, на базе технологий MPI и OpenMP): языки Scheme, F#, а также функциональный подход в языках программирования С++ и С#.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Инфраструктура информационных систем
    Кредитов: 6

    Оценивать качество работы компьютерных систем и ПО и уязвимость безопасности в ИТ; определять траектории проведения экспертного аудита в ИБ и ИТ аудита; выявлять соответствия сустановленными корпоративными стандартами на предмет эффективности, точности и безопасности; устанавливать средства контроля;навыки определять и формулировать рекомендации по улучшению в существующих средствах управления рисками

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Управление периферийными устройствами информационных систем
    Кредитов: 6

    Знать и использовать основные положенияуправления периферийными устройствами ИС. Иметь навыки управленияпроцессорами,взаимодействие процессов в распределенных системах; решения проблемы монопольного использования разделяемых ресурсов в ядре системы; разработки собственных обработчиков прерываний защищенного режима, перепрограммирования контроллера прерываний, управления работой устройств через порты ввода-вывода; реализации корректного взаимодействия параллельных процессов; разработки мониторов для различных ОС, администрирования сети

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Технологии разработки современных программных комплексов
    Кредитов: 5

    Уметь разрабатывать программные комплексы в интегрированных производственных комплексах, автоматизированных системах управления техническими объектами. Знать модели и стандарты разработки программных комплексов. Методы и средства разработки программных комплексов с использованием CASE средств. Освоить формальные методы описания синтаксиса и семантики языков программирования и основные конструкции современных языков программирования и их реализацию в языковых процессорах.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Теория управления принятия решений
    Кредитов: 6

    Применять основные положения теории управления принятия решений: классификацию математических моделей и методов, применяемых при формализации и оптимизации задач управления; методы принятия решений в условиях определенности и риска или конфликта. Иметь навыки строить модели прикладных задач, решать задачи принятия решений, оптимизировать их результаты; выбирать эффективные модели и методы, проводить анализ альтернатив при решении многокритериальных задач оптимизации.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Новейшие технологии обработки и управления данными в информационных системах
    Кредитов: 5

    Использовать новейшие технологии обработки и управления данными; документировать существующие бизнес-процессы организации заказчика (реверс инжиниринг бизнес-процессов организации); управлять планированием и разработкой требований, ресурсами; осуществлять экспертную поддержку разработки архитектуры ИС и разработки прототипов ИС; планировать управление документацией ИС. Иметь навыки управлять эффективностью работы персонала в проекте: управлять персоналом в проекте; разрабатывать и согласовать регламенты и процедуры для офиса управления проектами

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Методы автоматизированной обработки больших объемов данных
    Кредитов: 5

    Анализировать данные с использованием машинного обучения на платформе Microsoft Azure; анализировать эффективность внутренних процессов и операционной деятельности. Иметь навыки моделирования поведения сложных систем; анализа различных рисков; составлять периодические отчеты с прогнозами и презентациями данных; разрабатывать сервисы на основе аналитики больших данных; разрабатывать и внедрять новые методы и технологии использования больших данных; визуализировать данные

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Управление IT проектами
    Кредитов: 5

    Использовать методы оценки ИТ проектов и составления плана разработки программного продукта; методы оценки рисков; специфику авторского права; методику применения PERT-анализа. Иметь навыки осуществлять руководство проектами ИТ; взаимодействовать с заказчиками/поставщиками продуктов и услуг; согласовывать работы системных аналитиков, программистов и других специалистов; контролировать выполнение проектов; контролировать заполнение необходимой документации

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Методы обработки больших данных
    Кредитов: 5

    Сформировать теоретические знания и научить практическим навыкам анализа больших массивов информации: пакетной обработке данных, модели MapReduce, техникам решения типовых задач; потоковой обработке данных и методам обработки данных "в реальном времени" – с минимальной задержкой между поступлением данных и их обработкой; различные хранилища данных, сценарии использования; инструменты, облегчающие работы с данными, SQL-движки; системы автоматизации процесса обработки данных.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Математическое моделирование в научных исследованиях
    Кредитов: 6

    Уметь построить математическую модель процесса или явления(задач науки, образования, техники, экономики и управления), приближённое описание системы с помощью математических соотношений и замене исходной (исследуемой, управляемой, эксплуатируемой) системы её математической моделью и дальнейшем экспериментировании с этой моделью при помощи вычислительно -логических алгоритмов. Освоить навыки к практическому использованию методов моделирования в научно−исследовательской работе

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Современные технологии построения баз данных
    Кредитов: 5

    Практиковать основные законы и положения современных технологий построения баз данных: основ и принципов построения баз данных; оперирования большими объемами данных; многомерных и реляционных моделей; методов интеллектуального анализа данных; исследования данных методами интеллектуального анализа. Иметь навыки работы с технологиями использования программных продуктов Deductor Studio и MS SQL, Server 2008R2. Применять их при решении задач, выполнять, анализировать и формулировать заключения

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Научные теоретические исследования
    Кредитов: 6

    Знать и использовать ме¬тодологию и методику научных исследований в области ИКТ: по их планированию и орга¬низации; по отбору и анализу необходимой информации по теме научных иссле-дований; по разработке теоретических предпосылок; по планированию и проведению эксперимента с теоретическими пред¬посылками и по формулировке выводов научного исследования для составления статьи, доклада или отчета по результатам научного ис¬следования.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Технологии искусственного анализа данных
    Кредитов: 5

    Сформировать теоретические знания, практические умения и навыки по применению современных методов интеллектуального анализа данных; основные методы консолидации, трансформации, визуализации, оценки качества, очистки и предобработки данных; принципы построения и структурную организацию хранилищ данных; статистические и машинные методы классификации и регрессии; технологию построения ансамблей и сравнения моделей; свободно ориентироваться на современном динамичном рынке аналитических программных продуктов.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Код ON4

    Проводить аудит безопасности компьютерных систем и ПО; иметь навыки разработки рекомендаций по улучшению управления процессами и системами. разрабатывать утилиты для управления периферийными устройствами ИС; иметь навыки управления работой устройств через порты ввода-вывода

  • Код ON5

    разработать математическую модель процесса или явления (задач науки, образования, техники, экономики и управления); формализовать эту модель в виде математических соотношений. Построить на основе математической модели компьютерную модель и провести вычислительный эксперимент, с проверкой ее адекватности, используя факторный анализ

  • Код ON2

    Формировать профессионально-педагогические умения и культуру научно-педагогического мышления в высшей школе; развивать профессиональную компетентность преподавателя; иметь навыки работы с методами и формами обучения в подготовке будущих специалистов;применения современныхобразовательных технологий, в том числе ДОТ

  • Код ON3

    Уметь анализировать и управлять состояниями информатизации, бизнес-процессов, ИС, операционной среды организации, разрабатывать и сопровождать все виды обеспечения IT- проектов организации

  • Код ON7

    разрабатывать, сопровождать и документировать программные компоненты и программные приложения ИС; разрабатывать программные комплексы для решения прикладных задач мобильных устройств;предлагать варианты разработки продуктов, услуг и решений методами интеллектуального анализа на основе больших данных.

  • Код ON6

    практически работатьс математическими приложениями Maxima, SciLab,; с инструментальными средствами функционального и логического программирования для решения научных и прикладных задач (в то числе задач искусственного интеллекта и параллельных вычислений, на базе технологий MPI и OpenMP): программировать на языках Scheme, F#, а также определять функциональный подход в языках программирования С++ и С#.

  • Код ON1

    Анализироватьфилософские проблемы развития цивилизации; свободно использовать иностранные языки для межличностного и профессионального общения,самостоятельно приобретать, развивать навыки применения знаниймеждисциплинарного и профессионального характерадля решения нестандартных задач,владетьсоциально-психологическимитехнологиямиуправления

  • Код ON8

    разрабатывать сервисы на основе аналитики больших данных; разрабатывать и внедрять новые методы и технологии использования больших данных; визуализировать данные; уметь проводить реверс инжиниринг бизнес- процессов организации; иметь навыки руководства IT- проектами,применения методики PERT-анализа

  • Код ON9

    демонстрировать способности в организации и проведении самостоятельного исследования в области ИКТ; аргументировать и разрабатывать обоснованные рекомендации; разрабатывать новые модели и методы решения задач в различных предметных областях с использованием информационных технологий; оценивать научную, прикладную (профессиональную) информацию и представлять ее в виде аналитического обзора.

  • Код ON10

    Применять методы поисковой оптимизации; иметь навыки эффективной работы с системой управления контентом (CMS); рекомендовать к применению математические модели и методы приформализации и оптимизации задач управления; строить модели прикладных задач, решать задачи принятия решений, оптимизировать их результаты

  • Код ON11

    Владеть навыками технологии проведения вычислительного эксперимента; методами оптимизации; подходами и методами, используемыми при решении задач искусственного интеллекта;применять навыки и умения по программированию нейросетей в задачах распознавания образов; навыки работы с основными инструментальными средствами построения интеллектуального анализа данных.

  • Код ON12

    выбирать необходимые методы исследования; осуществлять научные исследования и экспериментальные работы; обрабатывать полученные результаты, анализировать и представлять их в виде законченных научно-исследовательских разработок; владеть современной проблематикой в сфере ИКТ

Top