7M06104 Деректер ғылымы в Сулейман Демирел атындағы университет
-
Білім беру бағдарламасының мақсаты Бұл бағдарлама студенттерді өндірістік тәжірибеге дайындауға, адамдармен жұмыс істеудің әлеуметтік дағдыларын және мәліметтерді талдауға арналған аналитикалық құралдарды қолданудағы техникалық дағдыларды, Machine Learning модельдерін түсінуге және жақсы жабдықталған маман болуға бағытталған. Сонымен қатар олар жасанды интеллектуалдық алгоритмдерді Computer Vision, табиғи тілдерді өңдеу, Big data және т.б.
-
Академиялық дәреже Магистратура
-
Оқыту тілі Ағылшын тілі
-
ЖОО атауы Сулейман Демирел атындағы университет
-
Оқу мерзімі 1,5 года
-
Кредиттер көлемі 90
-
Білім беру бағдарламаларының тобы M094 Ақпараттық технологиялар
-
Білім беру саласы 7M06 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар
-
Дайындық бағыты 7M061 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар
-
Менеджмент
Несиелер: 2Бұл курста жоспарлау, ұйымдастыру, кадрлармен қамтамасыз ету, ұйымдастырушылық мақсаттарға жету үшін ресурстарды басқару және басқарудың негізгі басқару функциялары қарастырылады. Менеджменттің жүйелік тұжырымдамасы және ұйымның әр деңгейіндегі менеджердің рөлі ерекше атап өтілген.
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Басқару психологиясы
Несиелер: 2«Курс ықпал етеді қалыптастыру a психологиялық басқару мәдениеті жетекшінің, мүмкіндік береді тиімді жүзеге асыру ұйымдастырушылық және басқарушылық қызметі кәсіби сала. Қиындықтар қазіргі экономикалық жағдай және даму тенденциялары қажеттілікті нақтылау дамыту студенттер құзыреттілік, өз үлесін қосады мансаптық өсу, агрессивті жағдайда және тез өзгеретін қоршаған орта «
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Деректерді жинау, өңдеу, талдау және визуализациялау
Несиелер: 5Бұл курс мәліметтерді жинаудың толық процесін, мәліметтерді дайындауды, белгілі бір форматқа бейімделуге және деректерді визуализациялауға үйретуге арналған; сондықтан машиналық оқыту модельдерін енгізу оңай болмайды.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Деректер ғылымына арналған математика
Несиелер: 5Бұл курс студенттерге кез-келген дерлік дерлік ғылыми курста, мысалы, машиналық оқыту және деректерді талдау курсында сәтті болу үшін математиканы оқытуға арналған. Біз көпбейнелі есептеу, сызықтық алгебра және статистика туралы ең маңызды ұғымдарды қарастырамыз.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Машиналық оқыту
Несиелер: 5Бұл курс заманауи машиналық оқытудың негізіндегі фундаменталды әдістермен танысады. Ол теориялық негіздерді, сондай-ақ бақыланатын және бақыланбайтын оқытудың маңызды алгоритмдерін қамтиды. Теориялық және алгоритмдік аспектілер бойынша сабақтар практикалық зертханалық сабақтармен толықтырылады.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Шет тілі (кәсіби)
Несиелер: 2Осы пәнді оқып-үйрену барысында магистрант халықаралық кәсіби ортаға енуге және кәсіби ағылшын тілін мәдениетаралық және кәсіби қарым-қатынас құралы ретінде қолдануға мүмкіндік беретін шет тіліне кәсіби бағытталған коммуникативті дағды қалыптастырады. Бағдарламада кәсіби бағытта шет тілін оқытудағы қазіргі тенденциялар мен талаптар көрсетілген. Пәнді оқытудың мақсаты мен міндеттері, кәсіби қарым-қатынаста шет тілінде сөйлеу әрекеттерін жүзеге асыру дағдыларының тізімі, осы дағдылар жүзеге асырылатын жағдайлардың сипаттамасы, кәсіби сөйлеудің негізгі тілдік материалдық сипаттамасы келтірілген.
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Өнеркәсіптегі жобаларды басқару
Несиелер: 5Курс жобаларды басқаруды оқып үйрену дағдыларын дамытуға арналған. Күшті жоспарлау дағдылары, жақсы қарым-қатынас, өнімді немесе қызметті жеткізуді жүзеге асыратын жобаны жүзеге асыра білу, сонымен қатар тәуекелдерді бақылау және ресурстарды басқару табысқа жетуге мүмкіндік береді.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Табиғи тілді өңдеу
Несиелер: 5Бұл курс табиғи тілдерді өңдеу саласымен танысады. Ол лингвистика, математика, ықтималдықтар және информатика саласындағы тиісті материалдарды қамтиды. Сыныпта қарастырылған кейбір тақырыптар: Мәтін ұқсастығы, сөйлеу белгілері, саралау, семантика, сұрақтарға жауап беру, сезім талдауы және мәтінді қорытындылау
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Терең оқыту
Несиелер: 5Бұл курс кескіндер, мәтіндер және деректер сияқты жоғары өлшемді деректерге арналған тұрақты көріністерді құрудың математикалық және міндеттерін ұсынуға арналған. Біз тереңдетіп оқытудың таңдалған тақырыптарын қарастырамыз, соңғы модельдерді талқылаймыз. Ерекше назар конвульсиялық архитектураларға, жүйелі модельдерге, нейрондық желілерді таратудың озық тәжірибелеріне аударылады
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Компьютерлік көру және кескінді талдау
Несиелер: 5Бұл курс компьютерлік көріністермен, оның ішінде кескін қалыптастыру негіздерімен, фотокамера геометриясымен, мүмкіндіктерді анықтау және сәйкестендірумен, стерео, қозғалысты бағалау және қадағалаумен, кескін классификациясымен, көріністі түсінумен және нейрондық желілермен терең біліммен танысуды ұсынады. Ол суреттерде белгілі модельдерді табуды, автоматтандырылған туралауды және тануды қамтитын қосымшалардың негізгі әдістерін әзірлеуге арналған.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Деректер туралы ғылым негіздері
Несиелер: 5Бұл курс мәлімет ғылымымен танысады және бизнестің шешім қабылдаудағы маңыздылығын көрсетеді. Ол деректерді ғылымға қолданудың негізін құрайтын электрондық кестелермен, реляциялық деректер базасымен, статистика және бағдарламалау тапсырмаларымен бірге, Excel, PowerBI, Access 2013, R, SQL Server сияқты мәліметтердің кеңінен қолданылатын құралдарына шолу жасайды.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Үлкен деректерді талдау
Несиелер: 5Бұл курс әртүрлі үлкен деректерді сақтау және талдау алгоритмдеріндегі маңызды әдістерді түсінуге арналған. Курстың практикалық бөлігінің көп бөлігі MapReduce парадигмасын Apache Hadoop жүзеге асырумен байланысты болады. Hadoop MapReduce жүйесінде әртүрлі тапсырмалар мен оқулықтарды қолдану арқылы студенттер бір ядролы алгоритмді енгізу мен таратылған жүйелерде жұмыс істейтін алгоритмдердің арасындағы айырмашылықты көретін болады.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Код ON1
тиісті ғылыми және әлеуметтік пікірлер мен көзқарастарға қатысты практикалық іс-әрекетте білім мен дағдыларды қолдану
-
Код ON2
Зерттеуге және магистрлік жобаны таңдауға байланысты Data Science саласындағы мамандандырулардың біреуінде терең түсінік алу
-
Код ON3
Деректерді жинау және басқару; нақты ғылым туралы есептерді шешу үшін модельдерді таңдау, қолдану және бағалау
-
Код ON4
Алгоритмді жобалаудың іргелі қағидаларына, сондай-ақ мәліметтерді талдауды дұрыс қалыптастыру және қолдану үшін математикалық және статистикалық модельдерге қатысты терең білім алуға;
-
Код ON5
Машинамен жұмыс жасау әдістері мен алдыңғы қатарлы деректерді іздеудің стратегиялары, мәліметтер базасы жүйесіндегі сараптама және есептеу статистикасындағы сараптама
-
Код ON6
Әр түрлі көздерден алынған ақпаратты бағалау және синтездеу дағдыларын және осы дағдыларды халықаралық рецензияланған ғылыми әдебиеттер мен деректану мен деректану саласындағы пәндер бойынша алғашқы зерттеулерді түсіну үшін қолдана білу.
-
Код ON7
өндірістік практикада қатысу және іссапардан кейінгі есеп беру арқылы нақты өндірістік міндеттердің практикалық тәжірибесін көрсету
-
Код ON8
Деректер қорындағы нәтижелерді іскери стратегияға айналдырыңыз
7M06104 Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету
МагистратураЛ.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша7M06104 Ақпаратты қорғаудың математикалық әдістері
МагистратураДәулет Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша7M06104 Информатика
МагистратураӨ.Сұлтанғазин атындағы педагогикалық институты (А.Байтұрсынов атындағы Қостанай өңірлік университеті)
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша7M06104 Ақпараттық жүйелер және IT салалары бойынша шешімдер (1,5 ж.)
МагистратураС.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша, Ағылшын тілі7M06104 Есептеу және бағдарламалық қамтамасыз ету
Магистратура"Тұран" университеті мекемесі
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша7M06104 Ақпаратты қорғаудың математикалық әдістері
МагистратураДәулет Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша7M06104 Компьютер ғылымдары
МагистратураӘл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша, Ағылшын тілі7M06104 Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету
Магистратура"Астана" Университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша7M06104 Информатика
МагистратураШ. Уәлиханов атындағы Көкшетау университетi
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша7M06104 АТ жобаларын басқару
МагистратураХалықаралық ақпараттық технологиялар университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Ағылшын тілі7M06104 Дизайндағы қолданбалы информатика
МагистратураХ.Досмұхамедов атындағы Атырау университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша7M06104 Data engineering and security
МагистратураАстана халықаралық университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша, Ағылшын тілі7M06104 Ақпараттық технологияларды басқару
МагистратураҚазақстан-Британ техникалық университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Ағылшын тілі7M06104 Интеллектуалды қосымшаларды әзірлеу
МагистратураНархоз Университеті
БББТ: M094 Ақпараттық технологиялар
Жаңа білім беру бағдарламасы | Оқыту тілі: Русский, Қазақша, Ағылшын тілі