Үлкен деректерді талдау

NoSQL жүйелеріне арналған мәліметтер қорын жобалау әдістемесі. Бұл тәсіл әр түрлі NoSQL жүйелерінің жалпы мүмкіндіктерін пайдаланатын және жүйеге тәуелсіз қосымшаны анықтау үшін қолданылатын NoSQL мәліметтер базасына арналған дерексіз деректердің жаңа моделі NoAM (NoSQL Abstract Model) негізінде жасалған. Тұтастай алғанда, әдістеме келесі буын веб-қосымшаларына қажетті масштабтылықты, өнімділік пен жүйелілікті қолдауға бағытталған.

Курс Java бағдарламалау тілін, оның ішінде JSP (Java Server Pages), Servlet, JDBC (Java Database қосылымы), Java-дан Enterprise Edition (Advanced Java EE) сияқты көптеген негізгі қағидаларды оқып үйренуге арналған

Курс нақты мысалдарға негізделген. Мысалдармен математикалық әдістерді жасау және нақты есептерді шешу үшін алгоритмдер жасау. Курс келесі тақырыптарды қамтиды: рекурсиялар, қосындылар, бүтін функциялар, қарапайым сандар теориясы, биномдық коэффициенттер, функцияларды шығаратын арнайы сандар, дискретті ықтималдық, асимптотика.

Бұл курс компьютерлік алгоритмдерді әзірлеуді және күрделі алгоритмдерді талдауды қамтитын аралық сынып болып табылады. Студенттер алгоритмдердің асимптотикалық өнімділігін талдауды үйренеді және негізгі алгоритмдер мен деректер құрылымдарымен танысады. Олар сондай-ақ әдеттегі инженерлік жобалау жағдайларында тиімді алгоритмдерді синтездеуден басқа, маңызды алгоритмдік дизайн парадигмалары мен талдау әдістерін қолданады. Курстың материалдары студенттерге шешуге болатын және шешуге қиын мәселелердің арасындағы айырмашылықты түсінуге және шешуге қиын стратегиялармен танысуға көмектеседі

Бұл курс сізге мобильді дамудың негіздерін үйретуге арналған. Курсты аяқтау нәтижесінде алынған мобильді қосымшаларды университет репозиторийлерінен жүктеп алуға, сондай-ақ Play Store дүкенінде көрсетуге болады.

Пән студенттерді мәліметтерді сақтау жүйелерін жасау және пайдаланудың негізгі бағыттарымен таныстырады. Пәнді оқытудың мақсаты: практикалық есептерді шешу үшін мәліметтерді жинау мен талдаудың заманауи әдістерін қолдану үшін база құру және жинақталған ақпаратты алу мақсатында студенттердің үлкен деректер жиынын талдау үшін қажетті деректер қоймасының архитектурасын құру қабілетін дамыту.

Нақты әлемдегі мәселелерді шешу және деректер негізінде болжамдар немесе шешімдер қабылдау үшін машиналық оқыту әдістерін практикалық қолдануға бағытталған пән. Ол деректерді алдын ала өңдеу, мүмкіндіктерді таңдау және жобалау, үлгі таңдау және бағалау, бақыланатын және бақыланбайтын оқыту алгоритмдері, ансамбльдік әдістер, терең оқыту және машиналық оқытудағы этикалық ойлар сияқты тақырыптардың кең ауқымын қамтиды. Бұл пәнді оқу арқылы оқушылар машиналық оқытудағы негізгі ұғымдар мен алгоритмдер туралы толық түсінікке ие болады және оларды әртүрлі салалар мен деректер жиындарына тиімді қолдану дағдыларын дамытады. Олар деректерді алдын ала өңдеу және түрлендіру, сәйкес мүмкіндіктерді таңдау, үлгілерді үйрету және бағалау, гиперпараметрлерді оңтайландыру, үлгі нәтижелерін түсіндіру және машиналық оқыту шешімдерін қолдануды үйренеді. Оқыту нәтижелеріне нақты мәселелер үшін қолайлы машиналық оқыту әдістерін анықтау, дәл және сенімді болжамды модельдерді құру және күрделі деректер жиынынан түсініктер алу және негізделген шешімдер қабылдау

Курс үлкен деректермен жұмыс істеу негіздерін және жоғары өнімді есептеу принциптерін үйренуге арналған. Үлкен деректер құрылымдық және құрылымсыз ақпараттың үлкен массивтерінің болуын және оларды тиімді өңдеу және пайдалы ақпаратты алу үшін құралдарды таңдауды білдіреді

Курс компьютердің архитектурасын зерттеуді немесе оны қандай да бір жалпы деңгейде сипаттауды, оның ішінде пайдаланушының бағдарламалау мүмкіндіктерін, командалық жүйені, адрестер жүйесін, жадыны ұйымдастыруды және т.б. сипаттайды, сонымен қатар компьютердің құрылымын зерттейді. компьютердің функционалды элементтерінің жиынтығы және олардың арасындағы қатынастар.

Бұл курста студент Deep Reinforcement Learning негізінде агенттерді енгізу жолын үйренеді. Ол агенттің әрекеттерді орындау және нәтижелерді көру арқылы ортамен қарым қатынас жасауды үйренетін машиналық оқыту түрі. Студенттер қарапайым ойындарда өздігінен үйрену үшін Tensorflow және Pytorch көмегімен агенттер жасайды. Осы әдістерді зерделеу арқылы студент қолданбалы салаларда терең оқытуға негізделген агенттерді жүзеге асыруға кіріседі.

Курс ақпарат қорғау бағдарламаларын зерттеуге арналған.

Үлкен деректер жиынынан пайдалы ақпаратты тиімді шығару және талдау үшін принциптерді, әдістерді және алгоритмдерді зерттейтін пән. Ол құжаттар немесе веб сияқты құрылымдалмаған деректер көздерінен сәйкес ақпаратты іздеуге және алуға бағытталған ақпаратты іздеу және құрылымдық және құрылымдалмаған деректерден үлгілерді, қатынастарды және түсініктерді табуды қамтитын деректерді іздеу сияқты әртүрлі аспектілерді қамтиды. Бұл пән деректерді алдын ала өңдеу, іздеу үлгілері, индекстеу, сұрау тілдері, деректерді кластерлеу, жіктеу, байланыстыруды талдау және бағалау өлшемдері сияқты тақырыптарды қамтиды. Бұл пәнді оқу арқылы студенттер ақпаратты іздеу мен деректерді өңдеуде қолданылатын теориялық негіздер мен практикалық әдістер туралы берік түсінік қалыптастырады. Олар тиімді іздеу және өндіру жүйелерін жобалау және енгізу, олардың өнімділігін бағалау және оларды нақты әлемдегі мәселелерге қолдану дағдыларын меңгереді, бұл оларға деректерге негізделген шешімдер қабылдауға және ақпараттың үлкен көлемінен құнды түсініктер алуға мүмкіндік береді.

Медициналық мәтіндерді талдаудың табиғи тілін өңдеу әдістерін, оның ішінде жіктеу, ақпаратты алу, мәтінді автоматты өңдеу және машиналық оқыту әдістерін зерттеу. Оқыту барысында студенттер медицинадағы табиғи тілді өңдеу әдістерінің жұмыс істеу принциптерімен және қолданылуымен, сонымен қатар медициналық мәтіндерді өңдеуге арналған бағдарламалық құралдармен танысады. Пәнді өткеннен кейін студенттер медициналық мәтіндерді талдау, ақпаратты алу және медициналық жазбалардың сапасын бағалау үшін табиғи тілді өңдеу әдістерін қолдана алады.

Курс ғылыми зерттеулерді енгізу үшін қажетті негізгі әдістер мен құралдарды зерттеуге арналған. Курс сонымен қатар студенттерді Web of Science, Scopus, ScienceDirect және басқа ғылыми мақалалардың іздеу базаларымен таныстырады. Курс барысында студенттер дәйексөз алу және қажетті ғылыми ақпаратты іздеу құралдарымен танысады. V

«Статистика және деректер туралы ғылым» пәнінің бірінші бөлімінде студенттер статистиканың іргелі ұғымдары мен әдістемелерімен танысады. Бұл бөлім үлкен деректермен жұмыс істеу үшін маңызды күшті статистикалық негізді қамтамасыз етуге бағытталған. Олар сипаттамалық статистика, ықтималдықтар теориясы, гипотезаны тексеру және регрессия талдауы сияқты тақырыптарды зерттейді және орталық тенденция, дисперсия және графикалық көріністер өлшемдерін пайдалана отырып, үлкен деректер жиынын қорытындылау және түсіндіруді үйренеді.

«Статистика және деректер туралы ғылым» пәнінің екінші бөлімі студенттер ауқымды деректер жиынынан құнды түсініктерді алу үшін деректер ғылымының әдістерін практикалық қолдануға бағытталған. Бұл бөлім деректерді алдын ала өңдеуді, деректерді визуализациялауды, машиналық оқытуды және деректерді өндіруді қоса алғанда, деректер ғылымының әртүрлі аспектілерін қамтиды. Олар әрі қарай талдау үшін деректер сапасын қамтамасыз ету, жетіспейтін мәндер, шектен шығулар және сәйкессіздіктер сияқты жалпы мәселелерді шешу үшін үлкен деректерді қалай тазартуды, түрлендіруді және алдын ала өңдеуді үйренеді; үлгілерді, трендтерді және аномалияларды анықтауға мүмкіндік беретін үлкен деректерден алынған түсініктерді тиімді ұсыну және жеткізу үшін әртүрлі визуализация әдістерін зерттейді; автоматтандырылған үлгіні тану және болжау мүмкіндігін беретін жіктеу, регрессия, кластерлеу және өлшемді азайту сияқты үлкен деректерді талдау үшін қолайлы машиналық оқыту алгоритмдері мен әдістерімен танысады; шешім қабылдауды жеңілдету және жасырын түсініктерді ашу үшін үлкен деректер жинақтарындағы мағыналы үлгілер мен қарым-қатынастарды табу үшін деректерді іздеудің принциптері мен әдістерін түсінеді.

Курс бітіру жобасын жазу үшін материалдар жинау және талдау болып табылады

Тақырыптар биоинформатикалық мәліметтер базасын, реттелмеген , реттелген және құрылымды туралау және дифференциалды гендік өрнекті талдауды қамтиды (бірақ онымен шектелмейді). Сонымен қатар, студенттер нәтижелерді әр түрлі үлгілер арасындағы қалай салыстыруды үйренеді.

Курс аясында әртүрлі веб-ресурстарға заңды шабуыл жасау мүмкіндіктері қарастырылады. Осы курс аясында студенттер осалдықтарды табуға және оларды пайдалануға үйренеді. Қорғауды айналып өту әдістері, TCP/IP желілік протоколы, Windows ОЖ ішкі құрылғысы, және Python бағдарламалау тілі.

Курс үлестірілген есептеулерді практикалық қолдануға арналған MapReduce моделі. Алгоритмдерді жүзеге асыру үшін Hadoop утилиталарының еркін таратылатын жиынтығы таңдалды, ол деректерді жаппай параллель өңдеу кезінде көптеген жоғары жүктелген веб-сайттардың іздеу және контексттік механизмдерін жүзеге асыру үшін қолданылады. Қазіргі уақытта Hadoop үлкен деректермен жұмыс істеудің негізгі технологияларының бірі болып саналады және экономиканың көптеген салаларында, өнеркәсіпте, сондай-ақ мемлекеттік құқық қорғау органдарында қолданылады.

Икемді және дәстүрлі бизнес ортасында кез келген көлемдегі жобаларға қолданылатын бизнесті талдаудың негізгі принциптері. Бизнес-талдаушыларға жобаның мақсаттарына жетуге және Бизнестің құндылығын қамтамасыз етуге көмектесетін ең жақсы тәжірибелер, құралдар мен әдістер. Фасилитация әдістері мен модельдеу тәсілдері, бизнесті талдауды жоспарлау және бақылау, сондай-ақ талаптарды анықтау құжаттамасы. Agile және Lean тапсырмаларды қою тәсілдері, стратегиялық және тактикалық талдау, жобалық ойлау принциптері және шешімдерді бағалау әдістері. Халықаралық бизнес-талдау институты (IIBA®) жариялаған бизнес-талдау body of Knowledge® (BABOK® Guide) салалық стандартына сәйкес келеді.

Курс студенттердің жобаны, дайын ең аз өнімді орындауға арналған, олар деректерді талдау бойынша әртүрлі жарыстарда (хакатондарда) көрсете алады . Курс дәрістің болуын болжамайды, ал барлық сабақтар дайын өнімнің нәтижесін алуға барынша назар аудара отырып, практикалық-бағытталған болады. Курс барысында студенттер екінші курста алған барлық білімді, соның ішінде дайын қосымшаларды әзірлеу бойынша білімді қолдануы тиіс

Бұл курс бұлттық шешімдерді пайдаланғанда ең жоғары тиімділікті көрсететін бағдарламалық қамтамасыз ету жүйелерін және қолданбаларды әзірлеуге арналған. Студенттер Amazon, Google, Microsoft сияқты әртүрлі бұлттық шешімдер провайдерлерімен жұмыс істеу мүмкіндігіне ие болады. Олар дерекқорларға, деректерді талдауға және машиналық оқытуға арналған бұлттық шешімдерді қолдануды үйренеді. Курс келесі тақырыптарды қамтиды: «Load Balancing», «Scalability, Availability and Fault Tolerance», «BigQuery», «Machine Learning on Unstructured Datasets» және т.б.

Пән жасанды интеллект пен машиналық оқытудағы генеративті модельдердің іргелі тұжырымдамаларымен, әдістерімен және қолданбаларымен таныстырады. Курс генеративті әдістердің ауқымын қамтиды, оның ішінде Вариациялық автокодерлер (VAEs), Генеративті қарсыластық желілері (GANs) және үйренген таратулардан жаңа деректер үлгілерін жасау үшін авторегрессивті модельдер. Студенттер кескін синтезі, табиғи тілді өңдеу және шығармашылық ЖИ сияқты әртүрлі облыстарда генеративті модельдердің практикалық қолданбаларын зерттейді, сонымен бірге танымал машиналық оқыту негіздерін қолдана отырып, осы модельдерді жобалау, оқыту және бағалауда практикалық тәжірибе жинақтайды.

Пәннің мақсаты – жоғары өнімді есептеу (ЖӨЕ) қосымшаларын, жиі қолданылатын ЖӨЕ платформаларын, ЖӨЕ өлшеу, бағалау және талдау әдістерін, әкімшіліктің, жұмыс жүктемесінің, жұмыс жүктемесінің және ресурстарды басқарудың рөлін зерттеу. Студенттер ірі ғылыми мәселелерді шешуде ЖӨЕ әдістерін қолдануға қатысты мәселелермен танысады

Курс студенттерде ақпараттық қауіпсіздік, оның құрамдас бөліктері, негізгі қауіптер, хаттамалар мен қорғаныс құралдары туралы түсінік қалыптастырады. Оқу барысында білім алушылар ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз етудің базалық дағдыларын алады және кәсіби құралдармен және бағдарламалармен танысады.

Биоинформатика – бұл биологиялық мәліметтерді талдау және үйренуге арналған жаңа әдіснамалары мен құралдарын әзірлейтін және жүзеге асыратын пәнаралық ғылым.
Бұл курс биологиялық және есептеу пәндерінің қажетті домендік білімін қамтиды, бұл осы тақырыпта әрі қарайғы зерттеу мен зерттеуді одан әрі зерттеу мен зерттеуді күшейтуге мүмкіндік береді. Биоинформатика туралы алдыңғы білім қажет емес.

Курс жоба контекстіндегі тәуекелді басқару саласын қамтиды; жобалық ортада қолданылатын тәуекелді басқару негізгі теория мен тұжырымдама, соның ішінде жобалық тәуекел жоспарлау, дайындау әрі жауап беруді қамтиды; тәуекелді анықтау, бағалау, мониторинг әрі бақылау саласын қарастырады. Курс аясында тәуекелді сапалық әрі сандық талдау әдісімен танысады.

Бұл курс студенттерге әртүрлі жарыстарда (хакатонаттарда) ұсына алатын жобаны, дайын минималды өнімді аяқтауға арналған. Курс лекцияны білдірмейді, және барлық сабақтар практикалық-бағдарланған болады, дайын өнімнің нәтижелерін алуға көп көңіл бөлінеді. Курс барысында студенттер екінші курста алған барлық білімдерін, соның ішінде дайын қосымшаларды әзірлеу туралы білімдерін қолдануға міндетті.