Магистратура
Мамандығы:
Деректер туралы ғылым
Факультеті:
Ақпараттық технологиялар
Бiлiктiлiгі:
- ғылыми - педагогикалық бағыт - техника ғылымдарының магистрі
- Түлектер моделі
-
Міндетті
пәндер
-
Элективті
пәндер
- Кәсіби
1. Зерттелетін пәндік аймақ туралы түсіне алады, заңдылықтарды анықтай алады және деректерді талдау негізінде шешім қабылдауды қолдау үшін әртүрлі көздерден деректерді жинай алады, алдын ала өңдей алады, визуализациялау әдістерін қолдана алады.
2. Кез келген өлшемдегі құрылымдық және құрылымсыз деректер жиынынан пайдалы ақпаратты тиімді алу үшін қажетті статистикалық талдау, сызықтық алгебра, оңтайландыру, математикалық талдау және есептеу құралдарын қолдана алады.
3. Деректерді өңдеуге арналған қосымшаларды әзірлей алады, деректерді талдау үшін негізгі есептеу алгоритмдерін енгізе алады, алгоритмдердің есептеу күрделілігін бағалай, реляциялық және реляциялық емес деректер қорын жобалай және пайдалана алады, салалық серіктестермен бірлесе отырып деректерді талдаудың практикалық жобаларын жүзеге асыра алады.
4. Сипаттамалық статистика әдістерін пайдалана отырып, үлкен күрделі деректер жиынын ұйымдастыра, визуализациялай және талдай алады, әртүрлі салаларда үлкен деректерді басқару қолданбаларын жасай алады, бұлтты есептеу қосымшаларын жасай, орната және конфигурациялай алады және масштабталатын деректерді өңдеу үшін виртуалды машина есептеу орталарын қолдана алады.
5. Әртүрлі салаларда блокчейн технологиясын қолданудың әртүрлі жағдайларын зерттей, блокчейн технологиясына негізделген орталықтандырылмаған қосымшаларды жобалай және жасай алады, этикалық мәселелерді ескере, қоғам мен экономика үшін блокчейнді қолданудың ықтимал салдарын талдай алады.
6. Қолданбалы есептерді шешуде деректерді талдау және визуализациялау үшін машиналық оқыту үлгілерін және әдістерін әзірлей және оңтайландыру, терең оқыту үлгілерін ғылыми зерттеулерде, инновациялық жобаларда және нақты қолданбаларда қолдана алады.
7. Деректердің құпиялылығы мәселелерін талдай, этикалық стандарттарды, құпиялылық принциптерін және әртүрлі контексттерде деректерді жинай, талдай және пайдаланумен байланысты деректер қауіпсіздігі шараларын сақтай, деректердің қауіпсіздігі мен құпиялылығын қамтамасыз ету үшін техникалық тетіктерді қолдана алады.
8. Деректерді талдаудың қолайлы әдістерін таңдай, оқуды жалғастыра және деректерді өңдеудің жаңа технологияларына бейімделу үшін білім мен дағдыларды пайдалана, деректер мен деректерді талдау негізінде шешімдер туралы сыни ойлауды дамыта, зерттеу тобын басқару үшін зерттеу саласына терең талдау жүргізе алады. .
9. Өз бетінше ғылыми зерттеулер жүргізе алады, өзекті зерттеу мәселелерін түсіне алады, әртүрлі ақпарат көздерін талдай және сыни тұрғыдан байланыстыра алады, оларды тұжырымдарды құрылымдау және тұжырымдау, ғылыми-педагогикалық іс-әрекеттерді жүргізе асыра алады, зерттеу нәтижелерін практикалық педагогикалық қызметке енгізу үшін пайдалана алады.
10. Әртүрлі көпсалалы салаларда мәліметтерді талдау әдістері мен құралдарын қолдана, зерттей алады нәтижелерін әртүрлі формада республикалық ғылыми басылымдарда, конференцияларда аудитория ерекшеліктерін ескере отырып баяндай алады, шыдамдылық таныта алады, іздеу және шешу кезінде топта тиімді жұмыс істей, зерттеу мәселелерін шеше алады.
-
Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау (ағыл.)
- Кредит саны: 5
- 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: 5
- 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.
-
Деректер ғылымындағы математикалық әдістер
- Кредит саны: 5
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты деректер ғылымында математикалық әдістерді, соның ішінде ықтималдықты, сызықтық алгебраны, есептеулер мен оңтайландыруды, қарапайым дифференциалдық теңдеулер мен дербес дифференциалдық теңдеулерді қолдану қабілетін дамыту болып табылады.
Курстың/пәннің мазмұны: Сызықтық ең кіші квадраттар және сингулярлық мәннің декомпозициясы. Спектрлік графика теориясы және қолданбалары. Машиналық оқытудағы оңтайландыру. Оңтайлы жағдайлар. дөңес. Градиенттің төмендеуі: конвергенциялық талдау. кері таралу. Логистикалық регрессия үшін стохастикалық градиенттің түсуі. Ықтималдық модельдер: негізгі ұғымдар мен мысалдар.
-
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.
-
Деректер ғылымына арналған программалау
- Кредит саны: 5
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты: деректерді өңдеуге арналған қосымшаларды әзірлеу, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу жобасын басқару қабілетін қалыптастырудан тұрады.
Пәннің мазмұны: Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің өмірлік циклі. Бастапқы деректерді алдын ала өңдеу. Деректерді талдау конвейерін құрудың негізгі кезеңдері. Деректерді өңдеу. Деректерден білімді алу әдістері. Деректерді көрнекілеу. Машинамен оқыту фреймвортармен өзара іс-қимыл. Деректерді талдауға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу. Python-дағы параллелизм. Git және GitHub пайдалану.
-
Мәліметтер базасын жобалау және басқару
- Кредит саны: 5
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты - реляциялық және реляциялық емес дерекқорларды жобалау және пайдалану, күрделі есептер құру және сұраныстар арқылы деректерді терең талдау қабілетін қалыптастыру.
Пәннің мазмұны: деректердің реляциялық моделі. SQL көмегімен реляциялық мәліметтер базасын талдау және жобалау, енгізу. NoSQL мәліметтер базасын жобалау. NoSQL дерекқорынан деректерді дайындау, зерттеу және алу.
-
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.
-
Этика, құпиялылық және деректер қауіпсіздігі
- Кредит саны: 5
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты - деректердің құпиялылық мәселелерін талдау, деректердің қауіпсіздігі мен құпиялылығын қамтамасыз етудің техникалық тетіктерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: деректерді қорғау ережелері. Деректерді қорғаудың жалпы ережесі. Деректердің құпиялылығын сақтау жолдары. Криптографиялық ұғымдар: шифрлау/ шифрды ашу, хабарламалардың аутентификациясы, деректердің тұтастығы. Деректерге негізделген қосымшаларға қауіп төндіретін модельдер. Деректерді қорғау үшін ашық кілтті криптография.
-
Қолданбалы машиналық оқыту
- Кредит саны: 5
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты қолданбалы есептерді шешуде деректерді талдау және визуализациялау үшін машиналық оқыту алгоритмдері мен әдістерін қолдану қабілетін дамыту болып табылады.
Пән шеңберінде келесі аспектілер қарастырылады: Деректерді алдын ала өңдеу және мүмкіндікті инженерия. Функцияны таңдау және өлшемді азайту әдістері. Бақыланатын оқу алгоритмдері. Алгоритмдерді мұғалімсіз оқыту. Модельді бағалау және валидациялау. Жіктеу, регрессия және кластерлеу үшін бағалау метрикасы. Айқас валидация және гиперпараметрлерді баптау. Машиналық оқытудың жетілдірілген әдістері. Практикалық қолданбалар және кейс зерттеулері
2021-2024 жылдардағы мәліметтер көрсетілген
-
Блокчейн жүйелерінің архитектурасы
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты блокчейн архитектурасының және оның құрамдас бөліктерінің негіздерін түсіну қабілетін дамыту, блокчейнді орналастыру мен енгізуде орталықтандырылмаған желілер мен консенсус механизмдерін қолдану. Мазмұны: блокчейннің негізгі түсініктері. Блокчейн жүйелерінің түрлері. Артылықшылықтар мен кемшіліктер. Блокчейннің архитектуралық құрамдас бөліктері. Хаттамалар және консенсус алгоритмдері. Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Delegated Proof of Stake (DPoS) алгоритмдерінің жұмыс істеу принциптері және т.б. Масштабтау және өнімділік. блокчейн жүйелері. Өзара әрекеттестік және стандарттар. блокчейн жүйелері. Стандарттар мен хаттамалар ERC-20, ERC-721, Hyperledger Fabric және т.б.
-
Ақылды келісімшарттар архитектурасы
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Курстың мақсаты – магистранттарға смарт келісімшарт архитектурасының негіздерін үйрету және оларға тиімді және сенімді смарт-келісімшарттарды жобалау принциптері мен әдістері туралы түсінік беру.
Курс келесі аспектілерді қамтиды:
Смарт келісімшарттарға кіріспе. Смарт келісім-шарттар түсінігі және олардың блокчейн технологиясындағы рөлі. Смарт келісімшарттардың негізгі принциптері, олардың құрылымы және негізгі функциялары. Смарт келісімшарттарға арналған бағдарламалау тілдері. Ақылды келісімшарт архитектурасы. Смарт келісім-шарттардың дизайн принциптері мен архитектурасы. Модульдік, мұрагерлік, интерфейстер және икемді және тиімді смарт келісімшарттарды әзірлеуге арналған басқа аспектілер. Мемлекетті басқару және мәліметтерді сақтау. Смарт келісімшарттардағы деректерді сақтау және өзгертуге арналған деректер құрылымы және негізгі операциялар.
-
Блокчейн бизнес модельдері
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Курстың мақсаты – магистранттарға блокчейн технологиясына қатысты бизнес-модельдердің негіздері мен практикалық аспектілерін үйрету. Мазмұны: блокчейн негізіндегі бизнес үлгілері. Орталықтандырылмаған платформалар, нарықтар, жеткізу тізбегін басқару, қаржылық қызметтер және басқа қолданбалар. Блокчейн экономикасы. Блокчейннің экономикалық аспектілері, экономикалық ынталандырулар мен сыйақылар, блокчейн негізінде дауыс беру және шешім қабылдау механизмдері. Қаржылық модельдер және бизнес үлгілері. Реттеу және құқықтық аспектілері. Әртүрлі салаларда блокчейнді қолдану.
-
Web 3-ке кіріспе
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Курстың мақсаты орталықсыздандырудың негізгі принциптерін түсіну және орталықтандырылмаған қосымшалардың әртүрлі түрлерін жасау үшін web3 технологияларын қолдану қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: Web3 және орталықсыздандыру. Ethereum және смарт-келісімшарттар. Смарт-келісімшарттардың негіздері және олардың Ethereum-да орталықсыздандырылған қосымшаларды әзірлеудегі рөлі. Web3.js және басқа да кітапханалар. Веб-бағдарламалармен біріктіру. Орталықсыздандырылған функцияларды веб-қосымшаларға біріктіру әдістері.
-
Терең оқыту
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты - үлкен деректерді талдау үшін терең нейрондық желі әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: статистика және машиналық оқыту контекстіндегі терең оқытудың орны. Терең оқыту модельдері және олардың қосымшалары. Терең нейрондық желілердің архитектурасы. Гиперпараметрлерді орнату. Конволюциялық нейрондық желілер. Қайталанатын нейрондық желілер. Конволюциялық нейрондық желілерді оқытуды жеделдету.
-
Орталықтандырылмаған қосымшалар
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты блокчейн технологиясы негізінде орталықтандырылмаған қосымшаларды жобалау, әзірлеу, орналастыру және сынау қабілетін қалыптастыру. Мазмұны: Орталықсыздандыру негіздері. Орталықсыздандыру түсінігі және оны қолданбалы бағдарламаларда жүзеге асырудың әртүрлі тәсілдері. Блокчейн технологиясы. Блокчейн технологиясының негізгі принциптері және оның орталықтандырылмаған қолданбалардағы рөлі. Ethereum, EOS, NEO орталықтандырылмаған қолданбалы платформалар және т.б. Орталықтандырылмаған қосымшаларды әзірлеу. Орталықтандырылмаған қосымшаларды әзірлеу әдістері мен құралдары.
-
Деректер ғылымына арналған бұлтты есептеу
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты масштабталатын деректерді өңдеу үшін MapReduce моделін және виртуалды машина есептеу орталарын қолдану қабілетін дамыту болып табылады. Курстың мазмұны: MapReduce көмегімен параллельді бағдарламалау. Қызмет ретінде инфрақұрылымы, платформасы және бағдарламалық жасақтамасы бар бұлттар. Виртуализацияның технологиялары мен құралдары. Бұлтты деректерді сақтау. NoSQL дерекқорлары және параллельді сұрауларды өңдеу. Ағындық деректерді өңдеу.
-
Блокчейн инженериясының негіздері
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты - әр түрлі блокчейн платформалары үшін Solidity көмегімен блокчейн қосымшаларын әзірлеу және орналастыру қабілетін қалыптастыру.
Пәннің мазмұны: блокчейн технологиясына кіріспе. Таратылған тізілімдердің жұмыс принциптері. Блокчейнда қолданылатын консенсус механизмдері. Ақылды келісімшарттар жасау және орналастыру. Блокчейн қосымшаларын құру және орналастыру процесі. Блокчейнда қолданылатын криптографияның негізгі принциптері.
-
Индустрияға арналған деректер ғылымының қосымшалары (жоба)
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты – салалық серіктестермен бірлесе отырып, тәжірибелік деректерді талдау жобаларын жүзеге асыру қабілетін дамыту. Пәннің мазмұны: Зерттеу әдістері. Әдебиет талдау. Жобаның ауқымын бағалау және жоспарлау. Мәліметтерді жинау және алдын ала өңдеу. Зерттеу мәліметтерін талдау. Мәліметтерді талдау алгоритмін таңдау, құрастыру. Функцияларды әзірлеу және таңдау, модельдерді құру және бағалау. Нәтижелерді интерпретациялау және визуализациялау. Мәліметтерді талдау нәтижелерін ұсыну және есеп беру.
-
Деректерді жинау, визуализация және талдау
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Курстың мақсаты: деректермен тиімді жұмыс істеу үшін қажетті дағдылар мен білімді қамтамасыз ету. Магистранттар әртүрлі ақпарат көздерден деректерді жинай алады, оларды тазартады және өңдейді, ақпараттық визуализациялар жасайды және құнды түсініктер мен шешімдер қабылдау үшін деректерді талдай алады. Пәннің мазмұны: Мәліметтерді жинау әдістері. Деректерді визуализациялау принциптері мен құралдары. Зерттеу мәліметтерін талдау. Статистикалық талдау әдістері. Мәліметтерді талдау және интерпретациялау. Деректерді өндіру. Деректерге негізделген шешім қабылдау үшін болжамды модельдеу және машиналық оқыту әдістері. этикалық сана. Деректер қауіпсіздігі және құпиялылық.
-
Деректер туралы ғылымға арналған статистика
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты-бағдарламалау тілдерін қолдана отырып, деректерді талдау үшін статистикалық процедураларды қолдану қабілетін қалыптастыру.
Пәннің мазмұны: Деректер мен іріктемелерді бөлу. Сенімді аралықтар. Болжамдарды тексеру. Статистикалық эксперименттер және маңыздылығын тексеру. Регрессия және болжау. Регрессияның сызықтық модельдері, дисперсиялық талдау. Жіктеу. Статистикалық машиналық оқыту. Оқытушысыз оқыту.
-
Үлкен деректерді басқару
- Бақылау түрі: [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
- Сипаттамасы: Пәннің мақсаты: үлкен деректерді басқару, үлкен деректермен жұмыс істеуге қажетті құралдарды әзірлеу және енгізу қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: Үлкен деректер экожүйесі. Үлкен деректерді талдау құралдары. Дерекқорды басқарудың үлестірілетін жүйелері. Үлкен деректерді басқару жүйелерін жобалау. Жүйесіз дерекқорлар. Кілт-мәндер қоймалары. Бөлектелген файл жүйелері. Деректерді бөлектелген өңдеу. Ағынды басқару және өңдеу.
2021-2024 жылдардағы мәліметтер көрсетілген
-
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.
2021-2024 жылдардағы мәліметтер көрсетілген
