Образовательная программа «Компьютерные науки и инженерия» предполагает использование в процессе обучения современных моделей, методов и подходов в области аналитики данных, машинного обучения, искусственного интеллекта, а также разработка программного обеспечения. Образовательная программа предполагает использование или применение полученных знаний в одной из сфер экономики, тем самым покрывая не только научную составляющую программы, но и прикладную часть. В результате обучения по образовательной программе «Компьютерные науки и инженерия» выпускники получат возможность работать в научных и производственных проектах в качестве разработчика, архитектора ПО, инженера процессов.
Приемная комиссия
(7172) 64-57-10
info@astanait.edu.kz
Пн-Пт 9:00 — 18:00
Подготовка высококвалифицированных научных и прикладных специалистов, архитекторов программных комплексов, а также руководителей, разработчиков и управленцев программно-информационных систем для отрасли информационных технологий и междисциплинарных отраслей в различных секторах экономики Республики Казахстан.
Данная дисциплина предполагает изучение основных направлений, проблем, теории и методов, применяемые в истории и философии науки, а также содержания современных философских дискуссий по проблемам общественного развития.
Данная дисциплина предполагает изучение основных категории педагогики, методов педагогической действительности, категориальный строй науки педагогики и др.
Данная дисциплина предполагает изучение функциональных особенностей устных и письменных профессионально-ориентированных текстов, в том числе научно-технического характера, требования к оформлению документации (в пределах программы), принятые в профессиональной коммуникации и в странах Европы и изучаемого языка.
Данная дисциплина предполагает ознакомление обучающихся с основными ресурсными возможностями человеческого фактора в управлении организациями в современных условиях. В рамках дисциплины также рассмотрены психологические характеристики объектов управления как персонала, так и организации в целом, и субъектов управления, которыми выступают менеджеры разного уровня с целью раскрыть психологические механизмы, обеспечивающие эффективность деятельности управленческих систем.
Педагогическая практика — вид практической деятельности магистрантов, включающий преподавание специальных дисциплин, организацию учебной деятельности студентов, научно-методическую работу по предмету, получение навыков и умений в работе преподавателя.
Дисциплина изучает основ архитектурных паттернов (Monolitithic Apps, Microservices, SOA, CQRS Event и Sourcing) и их применение Mitigation Strategies, Graceful Degradation Throtting Backpressure Loadshifting.
Дисциплина изучает бизнес составляющую, т.е. каким образом можно применить анализ данных для принятия правильных управленческих решении.
Данная дисциплина предполагает изучение UX/UI дизайн, HCI, digital marketing, end-user behavior, формирование и проверка гипотезы, внедрение и отслеживание метрик, расчет экономики фичи/проекта (P/L), стратегическое видение развития продукта и Формирование стратегии продукта, ее организация (Roadmap, KPI).
Направлен на изучение принципов и методов создания безопасных сетей, включая методы защиты от угроз безопасности, аутентификации, авторизации, шифрования данных, систем обнаружения вторжений и безопасности беспроводной сети. Магистранты получают практические навыки и глубокие знания, которые можно применять в различных областях, в том числе в сфере корпоративной безопасности и государственной безопасности.
Поведенческие компетенции для управления проектами: Цель курса — сформировать современное экономическое мышление специалиста в области управления проектами и определить роль и поведенческие компетенции руководителя проекта в рамках различных подходов к управлению проектами.
Направлен на изучение методов анализа исходного кода программного обеспечения с целью выявления потенциальных уязвимостей, которые могут угрожать безопасности программного обеспечения. В этом курсе студенты изучат методы анализа исходного кода, включая статический и динамический анализ, анализ потока данных и анализ чувствительности, а также инструменты автоматизации для обнаружения уязвимостей в исходном коде программного обеспечения. Студенты также изучат различные типы уязвимостей, такие как уязвимости переполнения буфера, уязвимости строки формата, уязвимости утечки памяти и многие другие.
Agile-технологии управления проектами: дисциплина обеспечивает систематическое профессиональное понимание гибких подходов к управлению проектами с использованием Agile-подхода, фреймворка SCRUM и передовых программных продуктов для автоматизации управления.
Этот курс знакомит студентов с концепциями и методами нейронных сетей, включая нейронные сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие передовые архитектуры. Студенты узнают, как проектировать, обучать и оценивать модели нейронных сетей, используя различные методы оптимизации и показатели производительности.
Этот курс знакомит студентов с широким спектром методов и инструментов анализа данных, включая статистический анализ, машинное обучение и методы визуализации данных. Студенты узнают, как предварительно обрабатывать данные, выбирать подходящие методы анализа и использовать соответствующие инструменты для получения информации из сложных наборов данных в различных контекстах.
Данная дисциплина предполагает изучение основ работы с надежным отказоустойчивым интерфейсом, Retry/Authentication/Auto-failover/timeout
Данная дисциплина предполагает изучение наиболее актуальных в настоящее время базой данных NoSQL и др. Также в рамках дисциплины будут рассмотрены и изучены основы управления реляционными и нереляционными базами данных.
Данная дисциплина предполагает изучение основ методологии нагрузочного тестирования, автоматизации тестирования бизнес-процессов с помощью HTTP/API и автоматизации тестирования инфраструктуры Chaos Engineering.
Данная дисциплина предполагает изучение анализа подходящего бизнес-процесса или производственного процесса для разработки программного обеспечения.
Дисциплина изучает моделирование и проектирование сложных систем для разработки прикладного проекта. Является продолжением Тематическое исследование (Case study) по разработке ПО.
Целями исследовательской практики является обеспечение непрерывности и последовательности овладения магистрантами навыками профессиональной деятельности в соответствии с требованиями к уровню подготовки выпускников, формирование профессиональных компетенций, обучающихся по направлению подготовки «Информационно- коммуникационные технологии» и подготовка окончательного варианта структуры выпускной квалификационной работы — магистерской диссертации.
Дисциплина изучает основных концепции надежности и отказоустойчивости, которые стали определяющими при разработке системы, в том числе обеспечение отказоустойчивости, способность системы сохранять работоспособность при выходе каких-либо компонентов системы из строя.
Курс знакомит с основными понятиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Познакомьтесь с основными типами, алгоритмами и моделями, которые используются для решения совершенно разных задач.
Этот курс знакомит студентов с концепциями, структурами и инструментами больших данных, включая методы распределенной обработки, хранения и анализа данных. Студенты узнают, как работать с крупномасштабными наборами данных, выбирать подходящие инструменты для работы с большими данными, а также разрабатывать и внедрять масштабируемые решения для анализа данных для реальных приложений.
Этот курс знакомит студентов с различными методами и алгоритмами генеративного моделирования, такими как вариационные автоэнкодеры (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN) и авторегрессионные модели. Студенты узнают, как разрабатывать, обучать и оценивать генеративные модели, а также изучать их приложения в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и синтез данных.
Этот курс знакомит студентов с различными методами и алгоритмами генеративного моделирования, такими как вариационные автоэнкодеры (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN) и авторегрессионные модели. Студенты узнают, как разрабатывать, обучать и оценивать генеративные модели, а также изучать их приложения в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и синтез данных.
Дисциплина направлена на обучение методам и приемам разработки безопасного кода, способного помочь предотвратить уязвимости и снизить риск атак на программное обеспечение. В этом курсе студенты изучат принципы безопасной разработки программного обеспечения, методы тестирования безопасности кода, использование шаблонов проектирования для обеспечения безопасности, а также инструменты и технологии для разработки безопасного кода. Они также изучат концепции и методы разработки безопасных приложений, включая аутентификацию, авторизацию, взлом на основе ввода и другие методы безопасности.
Направлен на изучение методов и приемов тестирования на проникновение в компьютерные системы и сети. Выпускники получат практические навыки проведения тестирования на проникновение с использованием различных инструментов и методов, а также научатся анализировать результаты тестирования для выявления уязвимостей и разрабатывать меры по устранению этих уязвимостей. Эти знания и навыки могут быть применены в различных областях, включая корпоративную безопасность, общественную безопасность и консультирование по информационной безопасности.
Курс предназначен для изучения управления стейкхолдерами (стейкхолдерами) проекта. Магистранты рассмотрят основные принципы и анализ внешней и внутренней среды проекта, направленные на выявление и систематизацию основных стейкхолдеров, оценку их целей, сбор информации о них и использование этих данных в процессе управления проектом. Он также рассмотрит возможность ведения переговоров и привлечения заинтересованных сторон для сотрудничества с управлением ожиданиями ключевых заинтересованных сторон.
Курс охватывает область сервисного подхода в организации деятельности компании; сервисные инструменты и услуги, предоставляемые внутренними подразделениями и/или внешними подрядчиками
Целью исследования является развитие умения самостоятельно выполнять научно-исследовательскую работу, связанную с решением профессиональных задач, необходимых в дальнейшей научной и профессиональной деятельности. Научно-исследовательская работа помогает систематизировать, закрепить и расширить теоретические знания, разработать статистические методы в управлении проектами, освоить элементы самостоятельной исследовательской работы.
Диссертация представляет собой письменную научную работу, в которой должно быть документально подтверждено, что кандидат может самостоятельно применять научные и практические методы для решения сложных задач, взятых из определенных предметных областей, включая не только конкретные отдельные технические детали, но и более широкие последствия. Диссертация объединяет компетенции, полученные в результате исследования, и применяет их к теме диссертации, предпочтительной в той же компании, что и тематическое исследование и проект. Он обеспечивает научный анализ и анализ, охватывающий весь спектр образовательной программы и соответствующей научной проблемы.