Действующая образовательная программа

7M06104 Информатика в КГУ им. Ш. Уалиханова

  • Педагогика высшей школы
    Кредитов: 3

    Цель изучения - обеспечить и сформировать компетенции у будущих специалистов научно-педагогическое мировоззрение педагогического мышления, позволяющего решать актуальные проблемы социального взаимодействия в любой сфере общественной жизни. Применять современные методы и приемы по организации в системе образования моделирования образовательного и воспитательного потенциала личности направленного на формирование умений и навыков активного планирования образовательного процесса в условиях глобализации.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Психология управления
    Кредитов: 3

    Цель - формирование у магистрантов знаний по психологии управления и практических навыков принятия управленческих решений на основе овладения основными психологическими механизмами при стратегическом, проектном и других видах управления. Содержание: Психологические факторы эффективности управленческой деятельности. Психология конфликта, медиации, профессиональной деятельности, делового общения и формирования команды. Методы психодиагностики и оценки персонала. Методика разработки и проведения психологического тренинга. Методы обучения: ризома-метод, метод проектов, кейс-стади.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Программирование на Assembler
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Позиционные системы счисления и программная модель микропроцессора. Структура программы, операнды, операторы и данные на языке Ассемблер. Команды языка Ассемблер. Адресация памяти в машинных командах. Программно -аппаратные прерывания. Операторы ассемблера. Макросредства Ассемблера. Технологические приемы создания программ на языке Ассемблер. Вывод на экран в текстовом режиме. Средства DOS. Средства BIOS.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • История и философия науки
    Кредитов: 3

    Цель курса: формирование научной культуры мышления. Содержание: изучение основных проблем современной философии науки, основных стадий её исторической эволюции, развития научных знаний, традиций и мировоззрения; основных концепций философии науки: логико-эпистемологический, позитивизм, постпозитивизм; исторической науки в культуре современной цивилизации; роль науки в современном образовании, формировании личности и общественного сознания. Технологии и методы обучения: групповая работа, проектная работа.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Исследовательская культура и научная этика
    Кредитов: 5

    Цель: Формирование базовых знаний и умений поиска необходимой научной литературы по теме исследования, их практического использования в научно-педагогической деятельности. Содержание: Понятия методологии и методики научного исследования. Принципы этики научного исследования. Научная добросовестность исследователя и проблема плагиата. Принципы и культура научного цитирования. Нормы и механизм этики исследования. Международно-признанные стандарты этического регулирования исследовательской деятельности. Активные методы обучения: ризома-метод, метод проектов, кейс-стади.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Иностранный язык (профессиональный)
    Кредитов: 3

    Цель курса: обучение различным аспектам речевой деятельности: совершенствованию навыков чтения, монологической и диалогической речи, восприятию звучащей речи на слух. При прохождении курса магистранты расширяют профессиональный словарный запас, учатся работать с различными электронными словарями и справочниками. В процессе обучения применяются коммуникативный, интерактивный методы, индивидуальные и групповые формы работы, активно используются интернет ресурсы. Материалы и источники подбираются с учетом специфики разных специальностей

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Алгоритмы и их сложность
    Кредитов: 5

    Алгоритмы, свойства алгоритмов; основные требования к алгоритмам; анализ трудоемкости алгоритмов; Упорядочивание (сортировка) массива. Сортировка вставками, анализ сложности алгоритма; сортировка слиянием, Шейкером; анализ сложности алгоритмов; сортировка массива методом Хоара, выбор эталонного значения для работы алгоритма. Алгоритмы поиска и сортировки. Алгоритмы поиска кратчайших путей. Побитовая сортировка и поиск медианы в массиве.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Человеко-машинное взаимодействие
    Кредитов: 3

    Предмет включает следующие темы: разработка методов и средств взаимодействия человека и компьютера. Описание современных методов и инструментов взаимодействия. Современные устройства для ввода / вывода информации. Активное и пассивное взаимодействие. Статический и динамический интерфейс. Управление речью, методы независимой информации. Использование систем искусственного интеллекта для дизайна интерфейса. Распознавание жестов. Распознавание страницы. Идентификация пользователя. Обратная связь. Оценка качества любого интерфейса.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Разработка мобильных приложений на базе Android
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Обзор современных мобильных устройств, технологии разработки мобильных приложений на этих платформах. Языки программирования: Java, Swift, Javascript и другие. Преимущества и недостатки платформы. Архитектура Android. Основные компоненты. Обзор среды разработки Android Studio. Активности и ресурсы. Пользовательский интерфейс. Адаптеры. Базы данных в Android. Использование сетевых сервисов. Подготовка к публикации разработанного мобильного приложения. Развертывание приложения в Google-маркете.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Разработка мобильных приложений на базе iOS
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Классификация мобильных устройств. Архитектура мобильных устройств и их компонентов. Java для мобильных устройств. Особенности экосистемы iOS. Разработка мобильных приложений на платформе iOS. Пользовательский интерфейс. Использование сторонних библиотек. Работа с базами данных, графикой и анимацией. Разработка игр. Подготовка к публикации разработанного мобильного приложения. Развертывание приложения в Google-маркете.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Технологии разработки программного обеспечения
    Кредитов: 3

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Жизненный цикл программных систем. Сложность программных систем. Качество программных систем. Разработка и анализ требований к программной системе. Спецификации программной системы. Проектирование архитектуры и структуры программной системы. Испытания программных систем. Внедрение, эксплуатация и сопровождение Организация разработки программных систем. Планирование проектирования программной системы. Системы автоматизации разработки программных систем

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Криптология
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Блочные и потоковые шифры. Режимы шифрования. Математический аппарат. Криптография с открытым ключом. Односторонние функции. Протокол Диффи-Хеллмана и идея цифровой подписи. Дискретный логарифм. Криптосистемы RSA, и Эль-Гамаля. Цифровые подписи Шнорра и DSA. Криптографические хэш-функции. Затемненные цифровые подписи. Электронные деньги. Криптографические протоколы. Криптографические системы, основанные на физических механизмах защиты информации.

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Python в научных вычислениях
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Разработка консольных приложений в стиле объектно-ориентированного программирования на языке программирования Python. Разработка приложений с внешними источниками данных (текстовыми файлами, xml-файлами, базами данных). Использования набора библиотек языка Python для научных вычислений и научной визуализации: графики, диаграммы. Классы. Специальные методы классов. Символьные вычисления. Возможности библиотек NumPy и SciPy. Взаимодействие с другими языками.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Проектирование искусственного интеллекта
    Кредитов: 5

    Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Дисциплина изучается для приобретения знаний о способах мышления человека, а также о методах их реализации на компьютере. Основным предметом изучения являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Основы облачных технологий
    Кредитов: 5

    Под облачными вычислениями (от англ. cloud computing, также используется термин «облачная (рассеянная) обработка данных») обычно понимается предоставление пользователю компьютерных ресурсов и мощностей в виде интернет-сервиса. Таким образом, вычислительные ресурсы предоставляются пользователю в «чистом» виде, и пользователь может не знать, какие компьютеры обрабатывают его запросы, под управлением какой операционной системы это происходит и т.д.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Организация и планирование научных исследований
    Кредитов: 5

    Научно-исследовательские организации и образовательные учреждения разрабатывают планы исследовательской работы на год на основе комплексных программ, долгосрочных научных и научно-технических программ, договоров, заявок, грантов на исследования, представленных заказчиками. Научная работа кафедр учебных заведений организуется и проводится в соответствии с планами работы на учебный год.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Проектирование человеко-машинного интерфейса
    Кредитов: 3

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Понятие интерфейса. Основные функции и требования. Стандарты на пользовательский интерфейс. Принципы разработки пользовательского интерфейса. Согласованность в пределах рабочей среды. Проведение испытаний приложения. Методы разработки гибкого интерфейса. Моделирование задач. Методы оценки пользовательского интерфейса. Модель GOMS (модель человеческого процесса взаимодействия с компьютером). Использование систем искусственного интеллекта для проектирования интерфейса.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Big Data анализ
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Определение больших данных. Технологии хранения больших данных. Введение в аналитику данных. Процесс анализа больших данных. Технологии анализа больших данных. Научные проблемы в области больших данных. Прогнозирование и предвидение. Методы прогнозирования. Прогнозное моделирование: дерево решений, нейронные сети. Программы статистической обработки информации. Представление возможностей пакета SPSS Statistics. Особенности SAS Interprise Miner.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • UML-программирование
    Кредитов: 8

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Объектный подход к моделированию ПО. Жизненный цикл и процессы разработки ПО. Основные элементы UML: Состав UML. Компоненты языка. Модели, представления и диаграммы. Диаграммы классов (class diagram). Основные отношения между классами - зависимость, ассоциация, агрегация, композиция, обобщение. Этапы построения модели информационной системы. Интерфейс IBM Rational Rose. CASE-средства IBM Rational Rose.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • CALS-технологии
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Понятие CALS технологий. Предпосылки и причины возникновения CALS технологий. Жизненный цикл изделий. Понятие системы автоматизированного проектирования - САПР. CAD/CAM/CAE системы. Назначение и их интеграция с информационным обеспечение предприятия. Технологическая подготовка производства. Организация технологии производства. Основные аспекты внедрения CALS - технологий. Автоматизация проектирования. PLM системы. Математическое обеспечение CALS-технологий.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Параллельные вычисления
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Принципы построения параллельных вычислительных систем. Архитектуры компьютеров параллельного действия. Сети межсоединений. Производительность систем параллельного вычисления. Способы построения параллельного программного обеспечения. Классификация компьютеров параллельного действия, мультипроцессорные системы, многомашинные системы. ПО для многомашинных систем. Математические модели параллельных алгоритмов и программ для анализа эффективности параллельных вычислений. Большие задачи параллельных вычислений.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Программирование микроконтроллеров для автоматизированных и робототехнических систем
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Структурная организация микроконтроллера Arduino. Организация ОЗУ, ПЗУ и регистров, портов ввода вывода микроконтроллера. Основы программирования микроконтроллеров. Последовательный порт, регистр управления, система прерывания, работа с внешней памятью. Система команд микроконтроллера. Разработка вычислительного управляющего ядра на базе микроконтроллера. Теория автоматического управления. Разработка элементов умного дома. Разработка мобильного робота.

    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Автоматика и автоматизация производства
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Актуальность внедрения автоматических и автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) и системами автоматизированного проектирования (САПР). Роль вычислительной техники в автоматическом управлении. Основные понятия и определения автоматики.. Основы автоматического управления. Основные элементы автоматизированной системы управления. Автоматический контроль. Первичные измерительные преобразователи (датчики)Дистанционный и телемеханический контроль и управление.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Обучение нейронной сети
    Кредитов: 8

    Дисциплина рассматривает следующие темы: Введение в нейронные вычисления. Принципы организации и функционирования искусственных нейронных сетей. Математическая модель и топология искусственных нейронных сетей. Первые искусственные нейронные сети. Персептрон. Адаптивный линейный элемент. Ассоциативные сети. Сети преобразования данных. Подготовка данных для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов. Перспективы развития и применения искусственных нейронных сетей.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Код ON1

    Применять научные знанияв области современных проблем философии науки; Осуществлять анализ мероприятий управления для выбора механизмов регулирования профессиональной деятельности

  • Код ON2

    Уметь общаться на трех языках для решения проблем межличностного и межкультурного сотрудничества, предоставление новых решений, предоставляющих новые решения, предоставляющие новые решения

  • Код ON3

    Уметь осущствлять проектной работы по созданию систем, программного и информационного с использованием современных инновационных технологий в области робототехники, автоматизации, объектно-ориентированного и веб-программирования

  • Код ON4

    Уметь разрабатывать конфигурацию программного обеспечения, осущетвлять его тестирование и модификацию

  • Код ON5

    Уметь определять соответствие разработанных проектов и технической документации к стандартам, спецификациям и другим нормативным документам для разработки программного обеспечения

  • Код ON6

    Уметь проводить исследования в области ИТ-технологий с учетом современных принципов и технологий и методов исследований

  • Код ON7

    Уметь разрабатывать учебно-методические материалы для обучения магистрантов в университете для осуществления педагогической деятельности

  • Код ON8

    Уметь организовать в команде работы по решению научно-исследовательские задач и достигать оптимальных результатов

Top