Computer Science and Engineering

7M06105 Компьютерные науки и инженерия

Профильные предметы: алгоритмы и структуры данных, а также базы данных.

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.

Контакты

Приемная комиссия

(7172) 64-57-10
info@astanait.edu.kz

Пн-Пт 9:00 — 18:00

Цель образовательной программы

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.

Перечень должностей специалиста

Карьерные возможности
  • Инженер по информационно-вычислительным системам;
  • Инженер по компьютерным системам;
  • Инженер-проектировщик компьютерного аппаратного обеспечения;
  • Инженер-разработчик компьютерного аппаратного обеспечения;
  • Инженер разработчик встроенных систем;
  • IT - дизайнер;
  • Системный архитектор;
  • Системный инженер;
  • Консультант по системам;
  • Архитектор программного обеспечения;
  • Дизайнер программного обеспечения;
  • QA-инженер;
  • Архитектор ИТ-инфраструктуры.

7M061 – Информационно-коммуникационные технологии

Группа образовательных программ

Магистр технических наук по образовательной программе 7M06105 «Компьютерные науки и инженерия»

Присуждаемая степень

2 года

Срок обучения

Результаты обучения

  • Формулировать и решать задачи, возникающие в ходе научно-исследовательской деятельности, требующие углубленных профессиональных знаний.
  • Выбирать необходимые подходы и методы исследования, модифицировать существующие и разрабатывать новые, исходя из задач конкретного исследования.
  • Применять методологические и методические знания в проведении научного исследования, педагогической и воспитательной работы.
  • Применять в процессе обучения психологические методы и средства повышения эффективности и качества обучения.
  • Владеть иностранным языком на профессиональном уровне, позволяющем проводить научные исследования и осуществлять преподавание специальных дисциплин в вузах.
  • Моделировать и проектировать сложные программные системы.
  • Управлять командой в процессе разработки программной системы.
  • Применять стандарты, методы, технологии, инструменты и технические средства для проведения работ по проектированию, сопровождению и разработке программных систем.
  • Разрабатывать архитектуру программной системы, обеспечить безопасность и надежность системы.

Документы

Module Handbook

Computer Science and Engineering

Документы образовательной программы

«Astana IT University»

Учебные дисциплины

Цикл базовых дисциплин

Вузовский компонент

История и философия науки

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.

Педагогика высшей школы

Данная дисциплина предполагает изучение основных категории педагогики, методов педагогической действительности, категориальный строй науки педагогики и др.

Иностранный язык (профессиональный)

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.

Психология управления

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

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.

Цикл базовых дисциплин

Компонент по выбору

Усовершенствованная архитектура программного обеспечения

Дисциплина изучает основ архитектурных паттернов (Monolitithic Apps, Microservices, SOA, CQRS Event и Sourcing) и их применение Mitigation Strategies, Graceful Degradation Throtting Backpressure Loadshifting.

Принятие решений на основе данных

Дисциплина изучает бизнес составляющую, т.е. каким образом можно применить анализ данных для принятия правильных управленческих решении.

Управление продуктами

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).

Безопасное построение компьютерных сетей

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

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.

Исследование исходного кода программного обеспечения по уязвимостям

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.

Гибкие технологии управления проектами

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.

Нейронные сети

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.

Методы и инструменты анализа данных

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.

Цикл профилирующих дисциплин

Вузовский компонент

Передовой Frontend

Данная дисциплина предполагает изучение основ работы с надежным отказоустойчивым интерфейсом, Retry/Authentication/Auto-failover/timeout

Расширенные базы данных

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.

Расширенный Контроль Качества

Данная дисциплина предполагает изучение основ методологии нагрузочного тестирования, автоматизации тестирования бизнес-процессов с помощью HTTP/API и автоматизации тестирования инфраструктуры Chaos Engineering.

Тематическое исследование (Case study) по разработке ПО

Данная дисциплина предполагает изучение анализа подходящего бизнес-процесса или производственного процесса для разработки программного обеспечения.

Прикладной проект по разработке ПО

Дисциплина изучает моделирование и проектирование сложных систем для разработки прикладного проекта. Является продолжением Тематическое исследование (Case study) по разработке ПО.

Исследовательская практика

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.

Цикл профилирующих дисциплин

Компонент по выбору

Отказоустойчивость и надежность

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.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Курс знакомит с основными понятиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Познакомьтесь с основными типами, алгоритмами и моделями, которые используются для решения совершенно разных задач.

Методы и инструменты Big Data

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.

Генеративные алгоритмы

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.

Управление IT проектами

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.

Методы разработки безопасного кода

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.

Тестирование на проникновение

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.

Управление заинтересованными сторонами проекта

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.

Сервисная модель в управлении проектами

Курс охватывает область сервисного подхода в организации деятельности компании; сервисные инструменты и услуги, предоставляемые внутренними подразделениями и/или внешними подрядчиками

Научно-исследовательская работа

Научно-исследовательская работа магистранта, в том числе стажировка и выполнение магистерского проекта

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.

Итоговая аттестация

Написание и защита магистерской диссертации/проекта

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.