7M06101 Software Engineering в Satbayev University

Этот курс посвящен изучению уникальных концепций и методов, необходимых для разработки и реализации встроенных систем. Курс рассматривает основные концепции встроенных систем, работающих в режиме реального времени, аппаратные функции, датчики и сенсоры, языки программирования, операционные системы реального времени. Исследуются важные вопросы для систем реального времени: синхронизация, связь и планирование. Концепции иллюстрируются и укрепляются путем моделирования систем реального времени.

В рамках курса обучающиеся получат знания в области оценки качества, контроля качества программного обеспечения, научатся разрабатывать тестовые примеры, выполнять тестирование по тестовым примерам, обнаруживать ошибки при выполнении тестирования и документировать их, оценивать и тестировать программный продукт с точки зрения модуля, функциональности, интегрированности. В курсе обсуждаются темы, связанные с обеспечением качества и непрерывной интеграции в проектах, проводимых с использованием гибких методологий.

Курс изучает теоретические основы и принципы организации распределенных систем вычислений. Рассматриваются модели горизонтального масштабирования вычислительных операций, теоретические и практические аспекты написания программ высоконагрузочных систем, распределенная оперативная память, распределенные хранилища данных, технологии асинхронного взаимодействия, технологии очередей, проблемы фрагментации памяти и виртуальных машин исполнения инструкции, проблемы устойчивости и методы их решения, проблемы транзакций и методы их решения, проблемы индексирования данных и методы их решения.

Целью курса является изучение принципов и методов разработки программного обеспечения информационных систем. В процессе изучения дисциплины магистранты должны: знать современные методы проектирования, анализа и применения информационных систем; уметь применять различные пакеты инструментального программного обеспечения при исследовании методов разработки информационных систем; иметь навыки организации построения моделей и алгоритмов функционирования информационных систем и управления процессом разработки программного продукта в команде.

Курс изучает основные стандарты, методы и технологии, общепринятые в управлении проектами по разработке ПО, основы итерационного и инкрементного планирования проектов разработки ПО, основы управления изменениями и конфигурациями проекта по разработке ПО, гибкие методы (Agile) и их применимость в проектах разработки ПО, состав и содержание проектной документации проекта разработки ПО.

Курс рассчитан на магистрантов технических специальностей для совершенствования и развития иноязычных коммуникативных умений в профессиональной и академической сфере. Курс знакомит обучающихся с общими принципами профессионального и академического межкультурного устного и письменного общения с использованием современных педагогических технологий (круглый стол, дебаты, дискуссии, анализ профессионально-ориентированных кейсов, проектирование).

Курс изучает вопросы визуализации и виртуальной реальности: подготовка данных, визуализация данных, представление данных, взаимодействие с данными, устройства и компьютерные технологии, широко используемые методы рендеринга, современные методы и системы визуализации, примеры реализации виртуальной реальности, стандарты взаимодействия данных, моделирование в реальном времени, обнаружение столкновений, тактильные ощущения, поврежденные объекты, дополненная реальность. Рассматриваются вопросы взаимосвязи между виртуальной реальностью и другими технологиями смешанной реальности.

Дисциплина является естественно-научной дисциплиной, знакомит обучающихся с фундаментальными основами системного программирования.Отвечает за предоставление практических знаний об аппаратном обеспечении и архитектуре современной компьютерной системы, уделяя особое внимание аспектам параллелизма и тем, которые влияют на написание многопоточного программного обеспечения. Курс охватывает понимание параллелизма от низкоуровневых аспектов до высокоуровневых шаблонов проектирования, используемых в пакетах параллелизма.

Курс изучает вопросы программируемой логики и реконфигурируемого оборудования, использующихся для разработки высокопроизводительных встраиваемых электронных систем. Рассматривает способы использования начиная с мобильных телефонов до высокопроизводительных вычислительных машин специального назначения. Охватывают знания цифрового дизайна о комбинируемых и последовательных логических схемах, логической оптимизации, проектировании конечных автоматов, счетной и программируемой логики. Курс также обеспечивает обучение языка описания аппаратных средств Verilog и современных инструментов EDA.

Дисциплина изучает современную роль и содержание психологических аспектов в управленческой деятельности. Рассматривается улучшение психологической грамотности обучающегося в процессе реализации профессиональной деятельности. Самосовершенствуется в области психологии и изучает состав и устройство управленческой деятельности, как на местном уровне так и в зарубежном. Рассматривается психологическая особенность современных управленцев.

В рамках курса магистранты освоят методологические и теоретические основы педагогики высшей школы, научатся использовать современные педагогические технологии, планировать и организовывать процессы обучения и воспитания, овладеют коммуникативными технологиями субъект-субъектного взаимодействия преподавателя и магистранта в образовательном процессе вуза. Также магистранты изучат управление человеческими ресурсами в образовательных организациях (на примере высшей школы).

Курс изучает теоретические и практические основы технологии облачных вычислений, модели облачных вычислений в современном бизнесе, инструментальные средства облачных технологий. А также в курсе рассматриваются технологии создания облачного сервиса и существующие облачные сервисы, способы применения технологии облачных вычислений при решении задач оптимизации ИТ-процессов. В данном курсе обсуждаются наиболее важные API, используемые в облаках Amazon и Microsoft.

Основное внимание в курсе уделяется пониманию основ, программированию и проектированию систем больших данных. Темы включают теорию и методы сбора данных, очистки, агрегирования, управления большими разнородными коллекциями данных, обработки, извлечения информации и знаний. Курс знакомит с алгоритмами MapReduce, потоковой передачи и внешней памяти и их реализациями с использованием Hadoop и его экосистемы (HBase, Hive, Pig и Spark).

Данный курс дает систематическое введение в разработку и анализ бизнес-экосистем и дает обзор важных подходов и типов моделей. Цифровые сетевые взаимодействия порождают новую бизнес-конфигурацию — экосистему, отличную как от внутрифирменных, так и от межфирменных отношений предыдущего типа. Рассматривается концептуальная модель бизнес-экосистемы с ее преимуществами, ограничениями и рисками, а также ее применимость в ИТ индустрии.

Предмет философии науки, динамика науки, специфика науки, наука и преднаука, античность и становление теоретической науки, основные этапы исторического развития науки, особенности классической науки, неклассическая и постнеклассическая наука, философия математики, физики, техники и технологий, специфика инженерных наук, этика науки, социально-нравственная ответственность ученого и инженера.

Целью освоения курса является формирование у студента навыков ведения научно- исследовательской деятельности. Содержание дисциплины включает вопросы определения направления иследования; цели и задачи исследования; этапы написания научной публикации, литературного обзора; организация научного эксперимента; направления инновационной деятельности; роль научных исследований в инновационной деятельности.

Курс изучает алгоритмы и вычислительные парадигмы, которые позволяют компьютерам находить закономерности в базах данных и выполнять прогнозы. Курс рассматривает вопросы, касающиеся процесса обнаружения знаний в наборах данных, очистки, кодирования с использованием различных статистических методов и методов машинного обучения, а также визуализации сгенерированных структур. Особое внимание уделяется методам машинного обучения и сопутствующим технологиям, такие как хранение данных и оперативная аналитическая обработка (OLAP).

Курс посвящен методам машинного обучения и моделям глубокого обучения. В этом курсе изучаются основы глубокого обучения, нейронные сети, сверточные сети. Отдельное внимание уделяется построению прогностических моделей с использованием классических методов машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Дополнительное внимание уделяется подготовке данных. Также рассматриваются специальные темы глубокого обучения, такие как долговременная кратковременная память, генеративно-состязательное обучение и передача стилей.

Курс посвящен теории информации, которая является теоретической основой информационных и коммуникационных технологий. Теория информации объясняет ключевые аспекты информационной коммуникации и обработки данных. В курсе рассматриваются понятия энтропии, информации, оптимальных методов кодирования, методов кодирования с помехоустойчивостью и моделей сигналов. Курс предоставляет некоторые методы для прототипирования программного обеспечения обработки сигналов и данных на основе линейной алгебры и теории информации.

Курс изучает основы теории сложности и вычислений. Дается определение вычислительной сложности алгоритма. В курсе рассматриваются вопросы вычислительной и емкостной сложности алгоритмов, их соотношении между собой, эффективности алгоритмов, решающих задачи за полиномиальное время и иных с экспоненциальной зависимостью времени решения от данных. А также изучаются детерминированные и недетерминированные алгоритмы, полиномиально разрешимые задачи, полиномиальные алгоритмы. Приводятся доказательства NP полноты.

Курс изучает объектно-ориентированное программирование на Python, включая абстрактные базовые классы и инструменты программиста Python — отладчик, трассировку. В курсе представлены контейнеры, алгоритмы и итераторы, чтобы показать быстрые методы обработки огромных объемов данных. Манипуляции с файловой системой и XML, JSON и YAML просматриваются так, чтобы ими можно было манипулировать внутри Python. Рассматриваются RESTful и методы работы с конечными точками.

Курс изучает общие принципы построения, основные свойства и архитектуры автономных агентов; методологию, методы и модели формирования мультиагентных систем (МАС); базовые ситуации, режимы и модели взаимодействия, коммуникации, кооперации агентов; программные языки и инструментальные средства реализации искусственных агентов; методы, модели, средства и технологии компьютерной обработки информации и автоматизированного управления на основе теории искусственных агентов и МАС.

Курс посвящен задачам и методам компьютерного зрения, включающих обработку изображений, классификацию изображений, поиск изображений по содержанию, сегментация объектов, стилизация изображений, синтез изображений, вычисление оптического потока, сопровождение одиночных и множественных целей, распознавание событий, трёхмерную реконструкцию по изображениям. В курсе изучаются вопросы создания компьютерных систем, обладающих общим высокоуровневым представлением о цифровых изображениях или видео и предназначенных для обнаружения, отслеживания и классификации объектов.

Курс изучает общие концепции и инструменты анализа и интерпретации геномных данных, полученных в результате экспериментов по секвенированию. В курсе изучаются библиотеки языка Python, алгоритмы биоинформатики, методы искусственного интеллекта, основные сервисы и программы для обработки биологических последовательностей. В курсе используются основные биологические базы данных, содержащие геномную, структурную и другую информацию для научно-исследовательской работы.

Применять жизненный цикл разработки программного обеспечения, демонстрируя компетентность в коммуникации, планировании, анализе, проектировании, создании, развертывании, оценке и тестировании программного продукта с точки зрения модуля, функциональности, интегрированности.

Устанавливать межличностные и групповые коммуникации; определять свою роль в команде, ставить цели и формулировать задачи, связанные с ее реализацией; выстраивать взаимодействие с учетом социальных особенностей членов команды; проектировать и организовывать командную работу; определять потребности участников команды в овладении новыми знаниями и умениями.

Применять иностранный язык на профессиональном уровне, позволяющем осуществлять преподавание базовых дисциплин в вузах, проводить обзор литературных источников, анализировать тенденции современной науки и определять перспективные направления научных исследований.

Интегрировать знания, полученные в рамках разных дисциплин для решения научно-исследовательских задач в новых незнакомых условиях и генерации новых идей в контексте научных исследований в области разработки программного обеспечения.

Применять концепции проектирования программного и аппаратного обеспечения для многопроцессорной обработки, моделей процессов и потоков операционных систем, систем реального времени, комбинируемых и последовательных цифровых схем, выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления сложными и распределенными инфраструктурами больших предприятий и технологических комплексов.

Извлекать нужную информацию из всевозможных источников, включая информационные потоки в режиме реального времени, разрабатывать научные, технические и инновационные решения для информационной инфраструктуры предприятия с учетом возможностей технологий больших данных, моделей облачных вычислений и принципов информационной безопасности.

Применять методы статистического анализа и машинного обучения применительно к задачам обработки различных данных, включая структурированные, неструктурированные, научные, геномные и т.п., вести научные изыскания, организовывать работы по сбору, хранению и обработке информации, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения.

Планировать и проводить семинарские, практические, лабораторные занятия с учетом требований разработанных и утвержденных рабочих учебных планов и методических указаний, разрабатывать учебно-методические материалы для сопровождения образовательного процесса и реализации инноваций в обучении и воспитании обучающихся, применять знания педагогики и психологии высшей школы в своей педагогической и научно-исследовательской деятельности.

Применять подход, основанный на моделировании к разработке программного обеспечения, использовать различные виды моделей для разработки программного обеспечения, описывать возможные риски в управлении жизненным циклом разработки программного обеспечения.