8D06101 Ақпаратық жүйелер (сала бойынша) в Дәулет Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Пән ғылыми зерттеулердің әдіснамасы туралы фундаменталды білімдерді дамытуға және ғылыми зерттеудің қағидалары мен критерийлерін сақтай отырып, АКТ саласында зерттеулерді жүргізудің тәжірибелік дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Пән Data Science әдістерін жүзеге асыру және білімді басқарудың ақпараттық технологиялары туралы тұтас түсініктерді қалыптастырудың тәжірибелік аспектілерін қамтиды.

Пән аясындағы тәжірибелік-бағытталған оқыту түрі деректерді интеллектуалды талдаудың маңызды кезеңін жүзеге асыруға мүмкіндік береді. Деректерді визуализациялау деректерден күтілетін нәтижелері мен талдауға жарамдылығының сәйкестігін бағалауға, бастапқы өңдеудің заңдылықтары мен қажетті процедуралары туралы гипотезаларды ұсынуға мүмкіндік береді. Бастапқы деректерді визуализациялау, бастапқы өңдеу нәтижелерін визуализациялау, аралық және соңғы нәтижелерді визуализациялау әдістері іске асырылатын болады.

Пән диссертациялық зерттеу бағыты бойынша нақты ғылыми-технологиялық есептерді шешуде машиналық оқыту алгоритмдерімен жұмыс істеу дағдыларын дамытуға бағытталған. Нақты деректерге негізделген басқарылатын машиналық оқыту алгоритмдері, болжамдық үлгілер болып табылатын басқарылмайтын машиналық оқыту алгоритмдері, сондай-ақ бағдарламалық агенттер қолданылатын күшейтілген оқыту алгоритмдері зерттеледі.

Курс диссертациялық зерттеу бағыты бойынша ғылыми-технологиялық есептерді шешуде Data Mining әдістерін қолданудың практикалық дағдыларын дамытуға бағытталған. Докторант эксперименталды деректердің көпфакторлы есептеуіш модельдерін әзірлеу дағдысына ие болады. Ие болған практикалық дағдылар диссертациялық зерттеу нәтижелерін ғылыми журналдарда және ҒЗЖ есептерінде мақалаға қоса берілген эксперименталды деректердің көпфакторлы есептеу моделінің компьютерлік орындалатын модулі түрінде ұсынуға мүмкіндік береді.

Күрделі объектілердің жұмыс істеуінің объективті заңдылықтарын анықтауға және осы объектілердің сапасын арттыру үшін маңызды факторларды есепке алуға мүмкіндік беретін жүйелік инженерия әдістері оқытылады. Пән айнымалы немесе күрделі жүйенің элементтері арасында құрылымдық байланыстарды орнатудың тәжірибелік дағдыларын дамытуға, сонымен қатар күрделі жүйелерді басқаруда проблемалық жағдайларды құрылымдаудың дағдыларын меңгеруге бағытталған.

Пән АКТ саласындағы фундаменталды және қолданбалы ғылыми зерттеулер мен эксперименталды әзірлемелерге, ғылыми және ғылыми-техникалық қызмет нәтижелерін коммерцияландыру жобаларын сараптауды ұйымдастыру және жүргізу үдерістеріне қойылатын талаптарды зерттеуге бағытталған. Ғылыми гранттарды алуға арналған зерттеу тақырыбы бойынша өтінімдер жазудың тәжірибелік дағдылары, АКТ саласындағы жобаларды ғылыми-техникалық талдау және сараптау дағдылары дамиды.

Академиялық жазбаша сөйлеуді оқытудың ерекшелігі қарастырылады, жазбаша академиялық сөйлеуді меңгерудің номенклатурасы ұсынылған. Түрлі жарияланымдардың құрылымы талданады. Ғылыми жарияланымды жазу алгоритміне, халықаралық журналдарда жарияланымды дайындау үшін ғылыми мәтінге қойылатын халықаралық талаптарға: ақпарат көздерін сыни бағалау, редакциялау, сарапшылардың пікірлері, материалдарға қойылатын талаптар және бағалау критерийлері, практикадан алынған мысалдар, плагиат ұғымына ерекше назар аударылды.

Machine Learning, Data Science және жүйелік инженерия әдістерін қолдана отырып, проблемалық жағдайларды құрылымдау және нақты күрделі ресурсты қажет ететін ғылыми-технологиялық міндеттерді шешу үшін эксперименталдық деректердің көпфакторлы есептеуіш модельдерін әзірлеу.

Ақпараттық жүйелерді жобалау және Data Science қолдана отырып, АКТ саласындағы өзара әрекеттестіктің, стратегиялардың, қызметтердің және функционалдық модельдердің тұжырымдамаларын құру үшін қазіргі ғылыми проблемалар мен әдістемелерді анықтау.

Академиялық немесе өнеркәсіптік саладағы нақты ғылыми-технологиялық міндеттерді шешу үшін АКТ саласындағы ақпараттық процестер мен ресурстарды теориялық және эксперименттік зерттеу үшін ғылыми шығармашылық және білімді басқару әдіснамасын қолдану.

АКТ саласындағы ғылыми жобалардың ғылыми жобаларының коммерциализациясы үшін дәлелді қосымшаларды немесе түсіндірме жазбаларын әзірлеу, бұл жаңа білім алуға және академиялық немесе өндірістік салалардың нақты ғылыми және технологиялық мәселелерінің жаңа шешімдерін алуға әкеледі.

Академиялық немесе өнеркәсіптік саладағы басқарудың әртүрлі деңгейлерінде шешімдер қабылдауды қолдау үшін зияткерлік Ақпараттық жүйелер мен оларға компоненттер әзірлеу

Ғылыми жарияланымдардың құрылымын талдау, ғылыми мақалалар, ғылыми-техникалық талдау есептері және ғылыми зерттеулердің критерийлері мен Data Science әдістері негізінде АКТ саласындағы ғылыми-зерттеу және ғылыми-техникалық қызмет жобаларына сараптама жасау.