Анализ больших данных

Big Data Analysis (Анализ больших данных)

6B06103

Образовательная программа «Big Data Analysis» (Анализ больших данных) включает в себя дисциплины по основам ИТ технологий и программных средств, которые позволяют студентам позиционировать себя как профессионалов в области анализа данных, включая сферу разработки и сопровождения систем анализа данных различных масштабов. По результатам обучения студенты свободно овладеют навыками анализа данных, а также несколькими языками программирования, включая язык программирования Python и смогут разрабатывать модели и методы анализа данных для крупных компании, такие как банки, страховые компании, государственные и национальные организации и другие. Программа также позволит развить навыки в разработке для баз данных и веб-приложении.

Профильные предметы: информатика + математика

Контакты

Приемная комиссия

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

Пн-Пт 9:00 — 18:00

Карьерные возможности

— Аналитик в крупных научных, исследовательских и консалтинговых проектах;

— Специалист по машинному обучению;

— Специалист по анализу данных;

— Аналитик в крупных областях промышленности, ритейле, в логистических компаниях аналитик бизнеса;

— Аналитик в банковской сфере, в телекоммуникациях, государственном секторе.

Цель образовательной программы

Целью программы «Big Data Analysis» (Анализ больших данных) является интенсивное обучение студентов теоретическим и практическим аспектам в области анализа данных, а также совершенствование их навыков в смежных отраслях, таких как математика, проектное управление и предпринимательство. После того, как студенты получат степень, они получат квалификацию для работы в качестве младших (junior) / средних (middle) аналитиков данных во многих секторах экономики, включая сферу коммуникаций, финансов, здравоохранения, производства, управления и так далее.

Задачи образовательной программы

  • Обеспечение высококвалифицированными специалистами в области анализа больших данных в частных и государственных компаниях.
  • Предоставление обучающимся широкого спектра компетенции в области анализа больших данных по результатам образовательной программы, необходимых для начала работы в качестве младшего аналитика данных (Junior Data Analyst) в различных компаниях, включая небольшие предприятия до 10 человек, и заканчивая крупными национальными и частными организациями, где работает более 1000 человек.
  • Развитие в студентах гибких (мягких) качеств, требуемых для развития в них лидерских и патриотических сторон, необходимых для формирования их как успешных и целеустремленных лидеров своей отрасли.

6В06 – Информационно-коммуникационные технологии

Код и классификация области образования

057 – Информационные технологии

Группа образовательных программ

061 - Информационно-коммуникационные технологии

Код и классификация направлений подготовки

Требования к оценке результатов обучения образовательной программы

Обучающийся, после освоения всей образовательной программы, должен уметь выполнять следующие пункты:
  • Формулировать и решать задачи, возникающие в ходе производственной деятельности, требующие углубленных профессиональных знаний. Для формулирования задачи могут быть использованы как математический аппарат, так и компьютерные средства;
  • Выбирать необходимые подходы и методы анализа проблем, а также модифицировать существующие и разрабатывать новые, в зависимости из задач конкретного случая;
  • Применять в процессе обучения психологические методы и средства повышения эффективности и качества обучения;
  • Владеть иностранным (английским) языком на профессиональном уровне, позволяющем обучающимся проводить научные исследования на качественно высоком уровне и осуществлять преподавание специальных дисциплин в вузах;
  • Моделировать и проектировать сложные системы используя математические и компьютерные модели и методы;
  • Применять количественные и качественные методы и приёмы для сбора первичной информации для исследования, а также выработки эффективных решений проблем;
  • Анализировать и проектировать программные инструменты анализа данных, а также алгоритмы, модели и методы, требуемые для разработки программных систем, эффективного анализа данных и извлечения знаний из данных;
  • Управлять командой ИТ специалистов в процессе внедрения и развертывания программных систем, а также моделей и методов анализа данных;
  • Выбирать стандарты, методы, технологии, инструменты и технические средства для проведения работ по дальнейшему сопровождению программных систем;
  • Применять методы проектирования и разработки программных систем для решения широкого класса прикладных задач в различных областях, включая междисциплинарные отрасли;
  • Программировать и тестировать различные решения (модели, методы), принимать участие в создании и управлении систем на всех этапах жизненного цикла разработки систем.
  • Создавать реляционные и нереляционные базы данных для эффективного хранения и управления данными в различных крупных организациях, государственных учреждений и других компаниях.
  • Создавать модели анализа структурированных, полуструктурированных и частично неструктурированных данных.
  • Анализировать сложность вычислений и возможность распараллеливания (оптимизации) разрабатываемых алгоритмов и программ.
  • Оценивать основные параметры получаемых параллельных программ, таких как численные показатели требуемых вычислительных ресурсов, ускорение, эффективность и масштабируемость.

Перечень компетенций и результаты обучения образовательной программы:

Перечень компетенций образовательной программы

ОК1. Способность понимать движущие силы и закономерности исторического процесса, место человека в историческом процессе и способность понимания философии как методологии деятельности человека, готовностью к самопознанию, самодеятельности, освоению культурного богатства как фактора гармонизации личностных и межличностных отношений
ОК2. Способность формировать и развивать умения и компетенции в области организации, планирования и управления производством, способность применять полученные знания для осмысления окружающей экологической действительности, способность обобщать, анализировать, прогнозировать при постановке целей в профессиональной сфере и выбирать пути их достижения с применением научной методологии исследования
ОК3. Способность к письменной и устной коммуникации на государственном языке и языке межнационального общения, а также на иностранном (английском) языке. Способность использовать зарубежные источники информации, владеть коммуникативными навыками, к публичным выступлениям, аргументации, ведению дискуссии и полемики на иностранном языке
ОК4. Способность быть компетентным при выборе методов ИКТ и математического моделирования для решения конкретных инженерных задач, способность быть готовым выявить естественнонаучную сущность проблем, возникающих в процессе профессиональной деятельности, и способностью привлечь для ее решения соответствующий математический аппарат

Перечень профессиональных компетенций

ПК1. Способность понимать современные стандарты, нормативную базу, основы экономических знаний, научные представления о проектном управлении и технологическом предпринимательстве.
ПК2. Способность к профессиональной эксплуатации современного компьютерного оборудования, компонентов сети, компьютерных программ и сложных вычислительных систем (в соответствии с целями программы), а также использовать правила техники безопасности, производственной санитарии, пожарной безопасности и нормы охраны труда.
ПК3. Способность обладать навыками использования и применения алгоритмов, структур данных и современных методов для создания (разработки) и дальнейшего сопровождения различных программных систем анализа больших данных.
ПК4. Способность использовать основные положения и методы для решения управленческих задач, способность выполнять проектную документацию в программной среде с использованием компьютерной графики для различных видов проектов.
ПК5. Способность быть компетентным при выборе методов математического моделирования для решения конкретных прикладных задач по анализу больших данных, в том числе готовность выявить естественнонаучную сущность проблем, возникающих в процессе профессиональной деятельности, и способностью привлечь для ее решения соответствующий математический аппарат.
ПК6. Способность проектировать архитектуры компонентов информационных систем, в том числе человеко-машинный интерфейс аппаратно-программных комплексов, выбирать операционные системы и методы защиты информации.
ПК7. Способность разрабатывать информационное и программное обеспечения информационной системы на основе современных методов и средств разработки.
ПК8. Способность сбора, обработки и анализа данных с использованием существующей в организации методологической и технологической инфраструктуры.
ПК9. Способность управлять этапами жизненного цикла методологической и технологической инфраструктуры разработки программного обеспечения, анализа данных, проектирования ИТ инфраструктуры в различных организациях.
ПК10: Способность использовать современные среды программирования для проектирования и реализации программных решений и баз данных для информационно-коммуникационных технологий.
ПК11: Способность применять элементы теории вероятностей и математической статистики, лежащие в основе моделей и методов науки о данных, правильно подбирать методы анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта для решения практических задач.
ПК12: Способность разрабатывать и внедрять безопасные и тестируемые решения, основанные на новых методах и технологиях защиты информации, используемые при работе с информационно-коммуникационными технологиями.

Результаты обучения

РО1. Применять технические средства и программные сервисы для обеспечения непрерывности процесса разработки программных систем.
РО2. Объяснять и понимать нормативную базу, включая документы, процедуры стандартизации и сертификации в области разработки информационно-коммуникационных технологий.
РО3. Применять алгоритмы сбора данных из открытых источников, методы предобработки собранных данных, базовые и продвинутые модели прогнозирования и принятия решений основанных на этих данных.
РО4. Использовать знание закономерностей случайных явлений, их свойств и операций над ними, моделей случайных процессов и современных программных сред для решения задач статистической обработки данных и построения прогнозных моделей.
РО5. Применять отечественные и зарубежные стандарты по разработке программного обеспечения в организациях.
РО6. Демонстрировать знания об архитектуре компьютерных систем, управлять операционными системами.
РО7. Применять математические инструменты анализа программных систем и данных на основе статистических и вероятностных моделей.
РО8. Проектировать, разрабатывать и анализировать алгоритмы решения вычислительных и логических задач, оценивать эффективность и сложность алгоритмов на основе применения формальных моделей алгоритмов и вычисляемых функций.
РО9. Самостоятельно анализировать современные источники, делать выводы, аргументировать их и на основании информации принимать решения.
РО10. Применять методы и алгоритмы искусственного интеллекта, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, нейросетевой и нечеткой обработки данных для решения задач классификации, прогнозирования, кластерного анализа и распознавания различных объектов.

Компетентная модель выпускника AITU

Оценка результатов обучения

Форма экзаменов Рекомендуемая доля, %
1 Компьютерное тестирование 20
2 Письменный 10
3 Устный 5
4 Проект 30
5 Практический 30
6 Комплексный 5

Module Handbook

«Big Data Analysis»

МОДЕЛЬ ВЫПУСКНИКА

«ASTANA IT UNIVERSITY»

Бакалавр по образовательной программе 6B06103 «Big Data Analysis» (Анализ больших данных)

МОДЕЛЬ ВЫПУСКНИКА

«ASTANA IT UNIVERSITY»

Бакалавр по образовательной программе 6B06103 «Big Data Analysis» (Анализ больших данных)

Поступление

ОП бакалавриата

Студенческая жизнь

Инфраструктура

https://ejournal.unperba.ac.id/pages/uploads/sv388/ https://ejournal.unperba.ac.id/pages/uploads/ladangtoto/ https://poltekkespangkalpinang.ac.id/public/assets/scatter-hitam/ https://poltekkespangkalpinang.ac.id/public/assets/blog/sv388/ https://poltekkespangkalpinang.ac.id/public/uploads/depo-5k/ https://smpn9prob.sch.id/content/luckybet89/