ҚазРусEng
ҚазРусEng

Деректерді қолданбалы талдау

7M06103 Applied Data Analytics (Деректерді қолданбалы талдау)

Кәсіптендіру пәндері: алгоритмдер және деректер құрылымы, сондай-ақ деректер базасын.

Қолданбалы деректерді талдау магистрлік бағдарламасы-бұл студенттерге күрделі деректер жиынтығын талдау және түсіндіру үшін қажетті дағдылар мен білім беретін жан-жақты және мамандандырылған Білім беру бағдарламасы. Статистика, математика, информатика және бизнесті біріктіре отырып, студенттер Деректерді талдаудың әртүрлі әдістерін үйренеді және осы салада жиі қолданылатын бағдарламалау тілдері мен құралдарын меңгеру дағдыларын үйренеді. Бағдарлама түлектерді әртүрлі салалардағы деректерге қатысты мәселелерді шешуге дайындай отырып, этикалық ойлар мен практикалық қолдануға баса назар аударады. Практикалық тәжірибе арқылы студенттер өз білімдерін нақты сценарийлерде қолданады, әртүрлі салалардағы деректерді талдауды терең түсінуге ықпал етеді. Сайып келгенде, түлектер деректерді талдаушылар, ғалымдар және кеңесшілер сияқты рөлдерге жақсы дайындалған, бұл деректерге бағытталған әлемдегі ұйымдардың жұмысына құнды үлес қосады.

Байланыс

Қабылдау комиссиясы

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

Дс-Жм 9:00 — 18:00

Білім беру бағдарламасының мақсаты

Үлкен көлемдегі деректерді талдау бағыты бойынша жоғары білікті ғылыми және қолданбалы мамандар мен бағдарламалық инженерлерді, сондай-ақ ақпараттық технологиялар саласы және Қазақстан Республикасы экономикасының әртүрлі секторларындағы деректерді өңдеуге байланысты пәнаралық салалар үшін бағдарламалық-ақпараттық жүйелердің басшылары мен басқарушыларын даярлауды қамтамасыз ету.

Маманның лауазымдарының тізімі

Мансап мүмкіндіктері
  • Деректер талдаушысы
  • Data Scientist
  • Үлкен деректер талдаушысы
  • Үлкен деректер инженері
  • Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуші
  • Ұйым басшысы
  • Құрылымдық бөлімше басшысының орынбасары
  • Құрылымдық бөлімше басшысы
  • Республикалық орталықтың сарапшысы
  • Ұлттық, ғылыми-практикалық орталықтың, ЖОО қызметкері

M094 – Ақпараттық технологиялар

Оқу бағдарламалары

«7M06103 Деректерді қолданбалы талдау» білім беру бағдарламасы бойынша техникалық ғылымдар магистрі

Берілетін дәреже

2 жыл

Оқу мерзімі

Оқыту нәтижелері

  • Ғылыми-зерттеу қызметі барысында туындайтын міндеттерді тұжырымдау, зерттеулерде әдіснамалық, психологиялық тәсілдерді қолдану
  • Жоғары оқу орындарында ғылыми зерттеулер жүргізуге және арнайы пәндерді оқытуды жүзеге асыруға мүмкіндік беретін кәсіби деңгейде сыни ойлау және академиялық тілді меңгеру
  • Деректерді талдау және аналитикалық өңдеу бойынша әртүрлі қолданбалы есептерді шешу үшін деректерді талдау әдістерін қолдану
  • Команданы басқару және бағдарламалық жасақтама мен деректерді талдау процесін басқару
  • Әр түрлі салалардағы қолданбалы талдау мәселелерінің кең класын шешу үшін бағдарламалық жүйелерді жобалау және әзірлеу әдістерін қолдану
  • Машиналық оқыту және жасанды интеллект әдістерін тұжырымдау, өзгерту және дамыту
  • Деректерді талдау және машиналық оқыту әдістерінің негізінде жатқан негізгі принциптерді түсіну және математикалық білімге ие болу
  • Жобалық менеджменттің, есептеу ғылымдарының, ақпараттық қауіпсіздіктің сабақтас салаларында білімге ие болу

Құжаттар

Module Handbook

"Applied Data Analytics"

Дамыту Бағдарламасы

"Applied Data Analytics"

Оқу пәндер

Базалық пәндер циклі

Жоғары оқу орны компоненті

Ғылым тарихы мен философиясы

Бұл пән ғылым тарихы мен философиясында қолданылатын негізгі бағыттарды, проблемаларды, теориялар мен әдістерді, сондай-ақ қоғамдық даму мәселелері жөніндегі қазіргі философиялық пікірталастардың мазмұнын зерттеуді қамтиды.

Жоғары оқу орындарының педагогикасы

Бұл пән педагогиканың негізгі категорияларын, педагогикалық шындық әдістерін, педагогика ғылымының категориялық құрылымы және т.б. қамтиды.

Шет тілі (кәсіби)

Бұл пән кәсіби-бағдарланған ауызша және жазбаша мәтіндердің, оның ішінде ғылыми-техникалық сипаттағы мәтіндердің функционалдық ерекшеліктерін, кәсіби қарым-қатынаста және Еуропа елдерінде қабылданған іс-қағаздарға қойылатын талаптарды (бағдарлама шеңберінде) және оқытылатын тілді зерттеуді қамтиды.

Басқару психологиясы

Бұл пән студенттерді қазіргі жағдайда ұйымдарды басқарудағы адам факторының негізгі ресурстық мүмкіндіктерімен таныстыруды көздейді. Пәннің шеңберінде басқару объектілерінің, персоналдың да, жалпы ұйымның да, әртүрлі деңгейдегі менеджерлер болып табылатын басқару субъектілерінің де психологиялық ерекшеліктерін қамтамасыз ететін психологиялық механизмдерді ашу мақсатында қарастырылады.

Педагогикалық тәжірибе

Педагогикалық тәжірибе – магистранттардың практикалық іс-әрекетінің түрі, оның ішінде арнайы пәндерді оқыту, студенттердің оқу іс-әрекетін ұйымдастыру, пән бойынша ғылыми-әдістемелік жұмыс, оқытушы жұмысында іскерлік пен дағдыны меңгеру.

Базалық пәндер циклі

Таңдау компоненті

Деректерді талдау әдістері мен құралдары

Бұл пән үлкен көлемді және едәуір алуан түрлілікті құрылымдалған және құрылымдалмаған деректерді қамтитын деректерді өңдеу әдістері мен технологияларын зерделеуді көздейді. Пәнді оқу кезінде сондай-ақ дәстүрлі деректер қорының баламасы болып табылатын көлденең масштабталатын бағдарламалық құралдар қарастырылады.

Нейрондық желілерге кіріспе

Бұл пән AI жүйесіне өзін -өзі үйренуге мүмкіндік беретін, кері оқыту алгоритміне негізделген, терең оқыту теориясын машиналық оқыту теориясына және оның бөліміне енгізу үшін қажет математика мен информатика бөлімдерін зерттеуді қамтиды. Бұл бөлім суретті тану, кескінді құру және 3D, мәтін мен дыбысты тану сияқты тапсырмаларды қамтиды және қазіргі заманғы машиналық оқытуда кең тараған бағыттардың бірі болып табылады.

Деректерді өңдеу және түсіну

Бұл пәндер деректермен жұмысты түсіну негіздерін оқып, қажетті ақпаратты деректерден алуды болжайды. «Деректерге негізделген шешімдерді қабылдау» пәні бизнес құрамдастарын зерделеуді көздейді, яғни дұрыс басқару шешімін қабылдау үшін деректерді талдауды қалай қолдануға болады.

Жоғары өнімді есептеулер

Пәннің мақсаты — жоғары өнімді есептеулер платформаларын қолданудың негізгі әдістерін, жоғары өнімді қосымшалардың өнімділігін өлшеудің, бағалаудың және талдаудың әдістерін, сонымен қатар ;оғары өнімді есептеулерді басқарудағы әкімшіліктің, жүктеме мен ресурстарды басқарудың рөлін зерттеу. Студенттер негізгі ғылыми мәселелерді шешуде технологияны қолдануға байланысты мәселелермен танысады.

Марков тізбектері және шешім қабылдау үрдістері

Бұл пән Марков тізбектерін зерттеуді қамтиды, онда әрбір элемент толығымен алдыңғы элементпен анықталады. Бұл тізбектер жасанды интеллекті белгілі бір ортадағы агент мінез -құлқымен байланыстыру мәселелерін тұжырымдауда кеңінен қолданылады, мысалы, нақты ортадағы робот, мысалы, күшейтуге үйрету. Пәнді оқу нәтижесінде студент білуі керек: процестердің стохастикалық динамикасын сипаттайтын ықтималдық модельдерді құру әдістерін; кезек жүйелерін; стохастикалық жүйелердің шешімдерінің қасиеттерін орната білу.

Бизнес-аналитика

Бұл пәндер әр түрлі салаларға, соның ішінде бизнес-аналитикаға, сандық қаржыға және сандық Бизнестің экожүйесіне қатысты деректерді талдау саласындағы негізгі сандық және сапалық әдістерді зерделеуді көздейді.

Бейіндеуші пәндер циклі

Жоғары оқу орны компоненті

Деректер базасы мен мәліметтерді талдау үшін бағдарламалау

Бұл пән қазіргі уақытта ең өзекті Python бағдарламалау тілі және R деректерді статистикалық өңдеу тілі сияқты бағдарламалау технологияларын зерделеуді көздейді.

Оқытудың әдістері мен стратегиялары

Бұл курс көмекші педагогикалық жағдайларда оқу процесін орналастыру мен ұйымдастыру үшін инновациялық педагогикалық әдістер мен қолайлы тәсілдерді зерттейді.

Деректер ғылымына арналған Математика

Бұл пәндер статистиканың негіздерін, сызықтық алгебра, математикалық талдау және деректер талдауының математикалық негізін қалыптастыру үшін талап етілетін дискретті математиканы оқып үйренуді көздейді

Машина оқыту және жасанды интеллект

Бұл пән Машиналық оқыту және жасанды интеллект негіздерін оқып үйренуді және нақты қолданбалы есептерді шешу үшін берілген білімді қолдануды көздейді. Пән мұғаліммен және мұғалімсіз оқытудың көптеген тақырыптарын жабады. Машиналық оқыту міндеттерінің үшінші түрі ішінара жабылады, яғни тіркеу арқылы оқыту деп аталады.

Зерттеу практикасы

Зерттеу практикасы

Деректерді талдау бойынша тақырыптық зерттеу (Case study)

Деректерді талдау бойынша тақырыптық зерттеу студенттерге алғашқы оқу жылының құзыретін нақты жобаға қолдануға мүмкіндік беруге арналған. Тақырыптық зерттеу — бұл негізінен аналитикалық және сипаттамалық міндет, оған сәйкес келетін бизнес-үдерісті немесе жұмыс орнындағы өндірістік үдерісті таңдау және талдау кіреді. Бұл процесс сипатталған, үлгілендірілген және жақсарту мақсаттары анықталған. Оқушылар процестер тізбегінде қайда және қандай мәліметтерді жинайтынын шешеді. Олар сондай-ақ тиісті деректер жиынтығын жасайды.

Бейіндеуші пәндер циклі

Таңдау компоненті

Big Data әдістері мен құралдары

«Big Data әдістері мен құралдары» пәнінің мақсаты — магистранттарды Big Data ұғымдар, технологиялар және әдістемелер туралы терең түсінуге, оларды әр түрлі деңгейдегі мәліметтерді өңдеуге, талдауға және алуға мүмкіндік береді.

Деректерге негізделген шешімдер қабылдау

Бұл пән деректермен жұмысты түсіну негіздерін оқып, қажетті ақпаратты деректерден алуды болжайды. «Деректерге негізделген шешімдерді қабылдау» пәні бизнес құрамдастарын зерделеуді көздейді, яғни дұрыс басқару шешімін қабылдау үшін деректерді талдауды қалай қолдануға болады.

Генеративті алгоритмдер

Бұл курс магистранттарді вариативті автокодерлер (VAES), генеративті-қарсылас және автомобильдерлік модельдер сияқты түрлі генеративті модельдеу әдістері мен алгоритмдермен таныстырады. Магистранттар генеративті модельдерді жобалауға, оқытуға және бағалауға, сондай-ақ олардың егістікке қосымшаларды компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу және деректерді синтезі сияқты зерттеуді үйренеді.

Жобаны басқарудағы сервис үлгісі

Курс компания қызметін ұйымдастырудағы сервистік тәсілдің саласын қамтиды; ішкі бөлімшелер және/немесе сыртқы мердігерлер ұсынатын қызмет көрсету құралдары мен қызметтері.

Бизнес-үдерістерді талдау

Бұл пән BPMN 2.0, EPC және т.б. сияқты жобалаудың ең танымал әдістемелерінің көмегімен бизнес-процестерді талдау және жобалау негіздерін оқып үйренуді көздейді.

Жобаның мүдделі тараптарын басқару

і мүдделі тараптарды анықтау мен жүйелеуге, олардың мақсаттарын бағалауға, олар туралы ақпарат жинауға және осы деректерді жобаны басқару процесінде пайдалануға бағытталған жобаның сыртқы және ішкі ортасының негізгі принциптері мен талдауын қарастырады. Ол сондай-ақ негізгі мүдделі тараптардың үміттерін басқарумен бірлесіп жұмыс істеу үшін келіссөздер жүргізу және мүдделі тараптарды тартуды қарастырады

IT жобаларды басқару

Бұл өнімнің өмірлік циклі бойына стратегиялық жоспарлауға, дамытуға және сәтті орындалуына бағытталған пән. Ол тұтынушылардың қажеттіліктерін қанағаттандыратын және бизнес мақсаттарына жауап беретін құнды және сатылатын өнімдерді жасауға бағытталған қызмет пен жауапкершіліктің кең ауқымын қамтиды.

Гетерогенді параллельдеу

Бұл курс гетерогенді, жаппай параллель процессорларды бағдарламалаудың түсінігі, тілдері, әдістері мен өрнектері болып табылады. Ол гетерогенді есептеу архитектураларын, бағдарламалық жасақтаманы бағдарламалау модельдерін, жадты іске қосу әдістері мен параллель алгоритмдерді қамтиды.

Пысықтау арқылы оқып үйрену

Бұл курс студенттерді арматуралық оқытудың негіздерімен таныстырады. Бұл курсты аяқтағаннан кейін студент: Марковтың шешім қабылдау процесі ретінде мәселелерді ресімдей алады; Барлаудың негізгі әдістері мен барлау мен пайдалану арасындағы келісімді түсіну; Оңтайлы шешімдер қабылдаудың әмбебап құралы ретінде құндылық функцияларын түсіну; Өндірістік бақылау мәселелерін шешудің тиімді әдісі ретінде динамикалық бағдарламалауды қалай енгізу керектігін білу.

Магистранттың тәжірибелік-зерттеу жұмысы, тағылымдамадан өту және магистрлік жобаны іске асыру

Магистранттың тәжірибелік-зерттеу жұмысы, тағылымдамадан өту және магистрлік жобаны іске асыру