Магистратура
Мамандық шифры:
7M06104
Мамандығы:
Компьютерлік ғылымдар
Факультеті:
Ақпараттық технологиялар
Бiлiктiлiгі:
- ғылыми - педагогикалық бағыт - техника ғылымдарының магистрі
- Түлектер моделі
- Міндетті пәндер
- Элективті пәндер
- Кәсіби
ON1 Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау принциптерін түсіндіру
ON2 Алгоритмдердің есептеу күрделілігін бағалау тәсілдерін сипаттау.
ON3 Оларға тән шектеулерді ескере отырып, программалық қамтаманы жобалау және құру әдістерін, программалау тілдерін, архитектураларын таңдау.
ON4 Деректерді жинау, сақтау, талдау және басқару үшін есептерді моделдеу және жаңа құралдар мен қосымшаларды құру.
ON5 Сенімділік пен қауіпсіздікке баса назар аудара отырып, алдыңғы қатарлы желілік компьютерлік жүйелерді дамыту.
ON6 Жоғары өнімді ғылыми есептеулерді орындау, параллельді есептеу жүйелерінің өнімділігін бағалау.
ON7 Түрлі пәндік салалардан есептерді шешу үшін бейнелерді тану теориясын және машиналық оқыту әдістерін қолдану
ON8 Шешім стратегиясын таңдай отырып, проблемалы компоненттерді анықтай отырып, бар программалық қамтаманы қайта құрылымдау.
ON9 Соңғы өнімге бағытталған ортада зерттеулер мен игерулерді жүзеге асыру, қабылданатын стратегиялық шешімдерді ғылыми негіздеу.
ON10 Әр түрлі ақпарат көздеріне талдау және сыни қарау, оларды пайымдау және құрылымдау үшін қолдану.
ON11 Ғылыми зерттеулерді өз бетінше жүргізу: зерттеудің ағымдағы мәселелерін түсіну, жаңа контексте жарияланған нәтижелерді немесе әдістерді өз бетінше қолдану.
ON12 Ғылыми-педагогикалық қызметті жүргізу, зерттеу тобын басқару: қажетті құралдарды бағалау, міндеттерді бөлу, міндеттерді орындау уақытын жоспарлау, есеп беру.
ON2 Алгоритмдердің есептеу күрделілігін бағалау тәсілдерін сипаттау.
ON3 Оларға тән шектеулерді ескере отырып, программалық қамтаманы жобалау және құру әдістерін, программалау тілдерін, архитектураларын таңдау.
ON4 Деректерді жинау, сақтау, талдау және басқару үшін есептерді моделдеу және жаңа құралдар мен қосымшаларды құру.
ON5 Сенімділік пен қауіпсіздікке баса назар аудара отырып, алдыңғы қатарлы желілік компьютерлік жүйелерді дамыту.
ON6 Жоғары өнімді ғылыми есептеулерді орындау, параллельді есептеу жүйелерінің өнімділігін бағалау.
ON7 Түрлі пәндік салалардан есептерді шешу үшін бейнелерді тану теориясын және машиналық оқыту әдістерін қолдану
ON8 Шешім стратегиясын таңдай отырып, проблемалы компоненттерді анықтай отырып, бар программалық қамтаманы қайта құрылымдау.
ON9 Соңғы өнімге бағытталған ортада зерттеулер мен игерулерді жүзеге асыру, қабылданатын стратегиялық шешімдерді ғылыми негіздеу.
ON10 Әр түрлі ақпарат көздеріне талдау және сыни қарау, оларды пайымдау және құрылымдау үшін қолдану.
ON11 Ғылыми зерттеулерді өз бетінше жүргізу: зерттеудің ағымдағы мәселелерін түсіну, жаңа контексте жарияланған нәтижелерді немесе әдістерді өз бетінше қолдану.
ON12 Ғылыми-педагогикалық қызметті жүргізу, зерттеу тобын басқару: қажетті құралдарды бағалау, міндеттерді бөлу, міндеттерді орындау уақытын жоспарлау, есеп беру.
-
Бөлінген жүйелер теориясы
- Кредит саны: 6
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Үлестірілген есептеу моделіне кіріспе. Сағаттарды синхрондау. Тоқтауды анықтау алгоритмдері. Өзара ерекшеліктің үлестірілген алгоритмдері. Тұйық жағдайларды анықтау алгоритмдері. Үлестірілген жалпы жады. Үлестірілген файл серверлері. Программалаудың үлестірілген ортасы: коммуникациялық примитивтер, жеке тақырыптық зерттеулер.
-
Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау (ағыл.)
- Кредит саны: 6
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты – болашақ маманның ғылыми-зерттеушілік мәдениетін қалыптастыру, ғылым мен қоғамның дамуы жағдайында ғылыми-зерттеу қызметін ұйымдастырудың теориялық және әдістемелік принциптерін зерделеу. Пән талдау әдістері мен тәсілдерін, ақпараттық ғылыми ресурстарды пайдалана отырып, өз бетінше ғылыми зерттеулер жүргізу қабілетін дамытуға бағытталған.
-
Шетел тілі (кәсіби)
- Кредит саны: 6
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Мақсаты – шет тілі білімінің халықаралық стандарттары бойынша құзыреттіліктерді меңгеру және жетілдіру және мәдениетаралық, кәсіби және ғылыми ортада қарым-қатынас жасау. Магистрант жаңа ақпаратты біріктіріп, тілдердің ұйымдастырылуын түсініп, қоғамда өзара әрекеттесіп, өз көзқарасын қорғауы керек.
-
Ғылым тарихы мен философиясы
- Кредит саны: 3
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: «Ғылым тарихы мен философиясы» курсы арнайы философиялық талдау пәні болып табылатын ғылым феноменінің мәселелерімен таныстырып, ғылымның тарихы мен теориясы, ғылым дамуының заңдылықтары және ғылыми білімнің құрылымы, ғылымның мамандық және әлеуметтік институт ретіндегі ерекшеліктері, ғылыми ізденіс жүргізу әдістері, ғылымның қоғам дамуындағы рөлі туралы туралы білім қалыптастырады.
-
Жоғары мектептің педагогикасы
- Кредит саны: 5
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Мақсаты - жоғары оқу орындарының дидактикасы, тәрбие мен білім беруді басқару теориялары, педагогикалық қызметті талдау және өзін-өзі бағалау білімдері негізінде университетте педагогикалық іс-әрекеттің қабілетін қалыптастыру. Болашақ оқытушының білім беру қызметін ОКТ қолдана отырып жобалауды, Болон процесін жүзеге асыруды,дәріскерлік,кураторлық шеберлікті оқыту/тәрбиелеу және бағалау стратегиялары мен әдістерін қолдана отырып (TLA-стратегиялар) игеруді қарастырылады.
-
Озық деректер құрылымдары, алгоритмдер және талдау
- Кредит саны: 6
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Негізгі алгоритмдер: асимптотикалық жазба, рекурсия, "бөл және билік" парадигмасы, мәліметтердің базалық құрылымы; Фурьенің тез түрленуі. Сұрыптау алгоритмдері. Деректер құрылымы: басым кезектер мен үймелер, сөздіктер, хеш-кестелер, Блум сүзгілері, екілік іздеу ағаштары, интервал ағаштары. Динамикалық программалау, графикалық алгоритмдер: DFS, BFS, топологиялық сұрыптау, қысқа жолдық алгоритмдері, желілік ағынның мәселелері.
-
Бейнені тану теориясы
- Кредит саны: 9
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бейнелерді тану есебінің қойылымы. Цифрлық формада бейнелерді ұсыну. Бейнелерді талдау және алғашқы өңдеу әдістері. Ақпараттық белгілерді таңдау міндеттері. Бейнелерді тану әдістері: детерминистік, статистикалық, тану есептерін шешудің құрылымдық әдістері; шешуші ережелерді құру және бейнелерді танудың алгебралық әдістері; талдаудың және танудың интеллектуалды әдістері.
-
Басқару психологиясы
- Кредит саны: 3
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты: кәсіби қалыптасу процесінде басқару саласының маңызды аспектілерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Курс аясында пән, басқару психологиясының негізгі принциптері, басқарушылық өзара әрекеттесудегі тұлға, жеке тұлғаның мінез-құлқын басқару, топтық құбылыстар мен процестерді басқару психологиясы, көшбасшы тұлғасының психологиялық ерекшеліктері, жеке Басқару стилі, басқарушылық қызметтегі әсер ету психологиясы, жанжал жағдайларын басқару ашылады.
-
Бейнені тану үшін нейрондық желілер
- Кредит саны: 5
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Курс үлгіні тану, оқыту үшін мәліметтер қорын қалыптастырудың практикалық негіздерін, оқытудың негізгі принциптерін меңгеру, нейрондық желілердің құрылымын тестілеу және дамыту үшін компьютерлік көруде қолданылатын конволюционды нейрондық желіні жүзеге асыруға арналған.
-
Бағдарламалық қамтамасыз етуді дайындау технологиясы
- Кредит саны: 5
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Бұл курс бағдарламалық өнімді құрудың процестері мен әдістерінің жиынтығын сипаттауға арналған. Программалық инженерия технологиясы – нақты компьютерлерде сенімді және тиімді жұмыс істейтін үнемді бағдарламалық қамтамасыз етуді құруға арналған инженерлік принциптер жүйесі.
-
Мәліметтерді талдаудағы нейрондық желілер
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Нейрондық желіге негізделген деректерді талдау процесі. Халықаралық байланыстар. Жасанды нейрон. ҒС архитектурасы. Желі архитектурасын алдын ала таңдау. Желінің оңтайлы архитектурасын таңдау. Желіні ұзарту әдістері. Бейнелерді тану және жіктеу. Деректерді қысуға арналған нейрондық желі. WTA түріндегі нейрондар. Нейрон Хебба моделі. Нейронның стахостикалық моделі.
-
Бұлтты есептеулер
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бұлтты есептеулер мен технологиялардың дамуының негізгі тенденциялары. "Бұлтты" технологиялардың архитектурасы. "Бұлтты" сервистерді жобалаудың тәсілдері мен ерекшеліктері. Бұлтты есептеу қызметтерін ұсынудың негізгі модельдері. Жетекші вендорлардың шешімдері - Microsoft, Amazon, Google. Бұлттық есептеулер модельдерінің және олардың негізінде ұсынылатын шешімдердің негізгі артықшылықтарымен кемшіліктері.
-
Күшейту арқылы оқыту негіздері
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Магистранттардың деректерді талдау, нақты есептердегі машиналық оқыту әдістерін қолдану, нақты деректер бойынша өз бетінше зерттеу жүргізу, ML саласында жаңа ғылыми зерттеулерді енгізу қабілеттерін қалыптастыру. Сонымен қатар магистранттарды машиналық оқытудың негізгі ұғымдары мен терминологиясымен таныстыру; деректерге статистикалық талдаулар жасауды және оларды визуалдауды үйрету; үлкен көлемді деректерді өңдеудің технологияларымен таныстыру пәннің басты мақсаты болып табылады.
-
Озық мобильді қосымшаларды әзірлеу
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Бұл курс Android операциялық жүйесі бар мобильді құрылғыларға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу технологиясын, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің сапасын басқару және стандарттау негіздерін, заманауи бағдарламалау технологияларын пайдалану дағдыларын қалыптастыру, объектілі-бағытталған бағдарламалауды қолдануды үйренуге, мобильді қосымшаларды әзірлеудегі тәсілдер және мобильді қосымшаларда деректер қорын пайдалануға бағытталған.
-
Озық желі қауіпсіздігі
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің міндеті – ақпараттың негізгі принциптері мен құрылымдары туралы түсінік беру, қауіпсіздіктің көп функционалды қосымшаларын бағдарламалауды үйрету және қауіпсіздік модельдерін әзірлеу. Мобильді технологияларды қорғау жолдарымен магистранттарға базалық теориялық білімдер жүйесін қалыптастыру. Магистранттарға негізгі желілік технологиялардың осалдығына қарсы тұру, SMS технологияларының осал тұстарын пайдаланатын шабуылдардан қорғау дағдыларын меңгеруге көмектесу.
-
Озық объектіге бағытталған программалау
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Пайдаланушы талаптарын түсінуге қолдау көрсету үшін прецеденттер диаграммалары және сценарийлер. Есептерді шешуді модельдеу үшін жағдайдың диаграммалары мен UML кластарының диаграммаларын қоса алғанда, объектіге-бағытталған жобалау нотациялары. Программалық қамтамасыз етуді жобалау мәселелерін шешу үшін жобалаудың базалық объектіге-бағытталған шаблондары.
-
Динамикалық веб-қосымшаларды құру
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру көзделеді: - веб-қосымшалар серверлерін программалау үшін қолданылатын заманауи құралдарды сипаттау және салыстыру; - программалық қосымшаларды әзірлеудің негізгі тұжырымдамаларын веб-қосымшаларды жобалау мен программалауға қолдану; - веб-қосымшалар серверлерін программалау; - басқа технологиялар мен веб-қосымшалар құралдары үшін Django / Python пайдаланып веб-қолданбалар концепцияларын жалпылау;
-
Компьютерлік жүйелерді әзірлеу технологиялары
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: суперкомпьютерлердің архитектурасын және кластерлік жүйелерді құру принциптері. Көппроцессорлық есептеу жүйелерінің архитектурасы: векторлық-конвейерлік суперкомпьютерлер, симметриялық мультипроцессорлық жүйелер (SMP), массалық параллелизмі бар жүйелер (МРР), кластерлік жүйелер. Суперкомпьютерлік технологиялар тақырыбына кіріспе. Суперкомпьютерлер мен кластерлік жүйелердің программалық қамтаманың негізгі элементтері. Суперкомпьютерлер мен кластерлік жүйелерді администрациялау.
-
Серверлер мен деректер қоймалары
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты: бизнес шешімдерді қолдау үшін деректерді сақтау платформасын іске асыру, деректерді сапа қызметтерінің көмегімен тексеру және тазарту қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: - деректерді сақтау үшін шешімнің негізгі элементтерін сипаттау; - деректер қоймасын логикалық және физикалық жобалауды іске асыру; - деректер қоймасын өрістету; - деректер сапасы қызметін енгізу; - негізгі деректер сервистерінің модельдерін құру. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Деректерді сақтау қоймасына кіріспе. Деректер қоймасының инфрақұрылымын жоспарлау. Деректер қоймасын құру және енгізу. Деректер қоймасын іске асыру. Қызметтер пакетінде басқару ағынын іске асыру. Қызмет пакеттерінің ақауларын жөндеу және жою. Деректердің сапасын қамтамасыз ету. Негізгі деректер сервистерін қолдану. Деректер қоймасындағыдеректердіпайдалану. Деректерді талдауға кіріспе.
-
Сөз технологияларының әдістері
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты сөйлеу ақпаратын өңдеу және талдау саласында есептер қою және қазіргі заманғы тәсілдер негізінде шешімдер табу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: - машиналық оқыту және бейнелерді тану әдістері негізінде табиғи сөйлеуді өңдеу міндеттерін шешу; - сөйлеу технологиясы саласында өзіндік ғылыми зерттеулерді орындау; - ғылымның теориялық компоненттерін практикада тиімді пайдалану; - заманауи жаратылыстану заңдары мен әмбебап әдістерінің панорамасын ұсыну; - модельдеу және есептеу экспериментін жоспарлау. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Сөйлеу сигналының математикалық модельдері. Вейвлет сөйлеуді синтездеу және тану үшін сөйлеу сигналын талдау. Жиілік аймағында сигналдарды өңдеу. Қысқа мерзімді талдау. БПФ. Жиілік аймағында тілдік бейнелердің параметрлік және белгілік сипаттамасы. Уақыт аймағындағы сөйлеу сигналдарының параметрлік сипаттамасы. Сөйлеуді сызықтық болжау моделі. Сөйлеу сигналдарын кодтау. Векторлық кванттау. Қазіргізаманғысөйлеукодекстерініңмысалдары. SilentSpeechInterfaces-сөйлеудіөңдеужүйелері. Сөйлеудітанужүйесініңқұрылымы. Сөйлеудітануғастатистикалықтәсіл. Сөйлеудітанужүйесіжұмысыныңтиімділікөлшемдері.
-
Компьютерлік ғылымдар үшін модельдеу және симуляция
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Курс шеңберінде есептерге терең талдау жүргізу, физикалық есептерді негіздеу, ғылыми-зерттеу қызметі барысында олардың табиғи ғылыми мәнін ашу, сәйкес математикалық аппарат пен сандық алгоритмді қолданылады. Сондай-ақ оларды шешу. Өндірістік, физикалық-технологиялық, сызықты емес стационарлы емес физикалық, химиялық, биомедициналық, қаржылық процестердің құрастырылған математикалық модельдерін талдау, жобалау және сандық эксперименттер жүргізу жүзеге асырылады.
-
Алгоритмдерді озық жобалау және талдау
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Бұл курс алгоритмдер мен деректер құрылымдары бойынша классикалық курстарда қарастырылмаған, бірақ оның бөлігі ретінде пайдалы болуы мүмкін әртүрлі салалардағы (математикалық талдау, дискретті талдау, графиктер теориясы, комбинаторлық ойын теориясы, программалық қамтамаларды оңтайлы құру және т.б.) есептерді шешу тәсілдерін зерттеуге бағытталған. математикалық аппараттың.
-
Мобильді қосымшаларды құру
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Бұл курс Android операциялық жүйесі бар мобильді құрылғыларға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу технологиясын, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің сапасын басқару және стандарттау негіздерін, заманауи бағдарламалау технологияларын пайдалану дағдыларын қалыптастыру, объектілі-бағытталған бағдарламалауды қолдануды үйренуге, мобильді қосымшаларды әзірлеудегі тәсілдер және мобильді қосымшаларда деректер қорын пайдалануға бағытталған.
-
Формалды әдістер мен қосымшалар
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Курс шеңберінде бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуде формальды әдістерді қолданудың негізгі принциптері оқытылады, оның ішінде негізгі математикалық модельдер мен оларды талдау және синтездеу әдістері, формальды әдістерді қолдану арқылы бағдарламалық қамтамасыз етуді талдау және жобалау дағдылары қалыптасады.
-
Терең оқыту
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: терең нейрондық желілердің архитектурасы; гиперпараметрлерді және терең оқыту шеңберін теңшеу; орама нейрондық желілер, олардың қосымшалары; объектілердің жіктелуі және ұқсас әдістер; орама нейрондық желілер, олардың қосымшалары; рекуррентті нейрондық желілер, олардың қосымшалары; терең оқытудың параллельді алгоритмдері; ұюды нейрондық желілерді оқытуды жеделдету.
-
Бейнені танудың математикалық әдістері
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бейнелерді ұсыну және машиналық танудың негізгі тәсілдері. Бейнелерді тану әдістерінің қосымшалары: машиналық көру, қолжазба символдарын тану, сөйлеуді тану. Байесов теориясының негізінде жіктеу. Сызықтық және сызықты емес классификаторлар. Белгілерді генерациялау әдістері. Нейрондық желілер негізіндегі бейнелерді тану әдістері. Кластерлік талдау негізінде бейнелерді тану әдістері.
-
Машиналық оқытудың модельдері
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Машиналық оқытудың формальды моделі. Регрессияны жіктеу және қалпына келтіру есептерін шешудің негізгі алгоритмдері. Машиналық оқытудың метрикалық әдістері. Машиналық оқытудың байесовтік әдістері. Тарату тығыздығын қалпына келтіру есебі. Үлестіру қоспасын бөлу. EM-алгоритм. Машинамен оқытудың сызықтық әдістері және оларды қорыту. Визуализация және кластеризация. Жасанды нейрондық желілер.
-
Үлкен деректерді талдау
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Концептуализация және жалпылау: деректерді ұсыну. Машиналық оқыту техникасын модельдеу. Үлкен деректерді өңдеу технологиясын қолдану. Үлкен деректерге қарсы тривиальды деректер: репрезентативті оқыту. Ашық қол жетімді деректер жиынтығы. Масштабтау және масштабтау әдістері. Үлкен деректерді өңдеу ортасы: Деректерді талдаудың заманауи технологиялары. Үлкен деректерді талдауға арналған программалау тілдері: Python, Java және C.
-
Жоғары сапалы компьютерлік архитектура және параллельді есептеу
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Заманауи көп ядролы процессор. Параллель программалау модельдері. GPU архитектурасы және CUDA программалау. Өнімділікті оңтайландыру. Жұмыстарды бөлу және жоспарлау. Жұмыс жүктемесі негізінде өнімділікті бағалау. Базалық көп процессорлы іске асыру. Транзакциялық жады. Гетерогенді параллелизм және аппараттық мамандану. Жадтағы үлестірілген есептеулер.
-
Педагогикалық
- Бақылау түрі: Защита практики
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты: жоғары оқу орындарында педагогикалық қызметті жүзеге асыру, білім беру процесін жобалау және инновациялық білім беру технологияларын пайдалана отырып, оқу сабақтарының жекелеген түрлерін жүргізу қабілетін қалыптастыру. Курсты оқу барысында магистрант төмендегідей білімдерді меңгереді:
-
Зерттеу
- Бақылау түрі: Защита практики
- Сипаттамасы: Тәжірибе мақсаты: өзекті ғылыми мәселені зерттеуде тәжірибе жинақтау, оқу процесінде алған кәсіби білімдерін кеңейту және өз бетімен ғылыми жұмысты жүргізудің практикалық дағдыларын дамыту. Практика экономикалық білімдерді зерттеу, талдау және қолдану дағдыларын дамытуға бағытталған.