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.
Қабылдау комиссиясы
(7172) 64-57-10
info@astanait.edu.kz
Дс-Жм 9:00 – 18:00
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.
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.
Бұл пән педагогиканың негізгі категорияларын, педагогикалық шындық әдістерін, педагогика ғылымының категориялық құрылымы және т.б. қамтиды.
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.
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 – 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Бұл пән қазіргі уақытта ең өзекті Python бағдарламалау тілі және R деректерді статистикалық өңдеу тілі сияқты бағдарламалау технологияларын зерделеуді көздейді.
Бұл курс көмекші педагогикалық жағдайларда оқу процесін орналастыру мен ұйымдастыру үшін инновациялық педагогикалық әдістер мен қолайлы тәсілдерді зерттейді.
Бұл пәндер статистиканың негіздерін, сызықтық алгебра, математикалық талдау және деректер талдауының математикалық негізін қалыптастыру үшін талап етілетін дискретті математиканы оқып үйренуді көздейді
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
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.
«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.
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.
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.
Курс компания қызметін ұйымдастырудағы сервистік тәсілдің саласын қамтиды; ішкі бөлімшелер және/немесе сыртқы мердігерлер ұсынатын қызмет көрсету құралдары мен қызметтері.
Бұл пән BPMN 2.0, EPC және т.б. сияқты жобалаудың ең танымал әдістемелерінің көмегімен бизнес-процестерді талдау және жобалау негіздерін оқып үйренуді көздейді.
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
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.
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.
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