«Компьютерлік ғылымдар және инженерия» білім беру бағдарламасы оқыту процесінде деректерді талдау, Машиналық оқыту, жасанды интеллект саласындағы заманауи модельдерді, әдістер мен тәсілдерді пайдалануды, сондай-ақ бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуді көздейді. Білім беру бағдарламасы алынған білімді экономика салаларының бірінде қолдануды немесе қолдануды қамтиды, осылайша бағдарламаның ғылыми компонентін ғана емес, сонымен қатар қолданбалы бөлігін де қамтиды. «Компьютерлік ғылымдар және инженерия» білім беру бағдарламасы бойынша оқу нәтижесінде түлектер ғылыми және өндірістік жобаларда әзірлеуші, БҚ архитекторы, процестер инженері ретінде жұмыс істеуге мүмкіндік алады.
Қабылдау комиссиясы
(7172) 64-57-10
info@astanait.edu.kz
Дс-Жм 9:00 – 18:00
Жоғары білікті ғылыми және қолданбалы мамандарды, бағдарламалық жүйелердің сәулетшілерін, сондай-ақ Қазақстан Республикасы экономикасының әртүрлі салаларында ақпараттық технологиялар индустриясы мен пәнаралық салалар үшін бағдарламалық қамтамасыз ету мен ақпараттық жүйелердің менеджерлерін, әзірлеушілерін және басқарушыларын даярлау.
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.
Пән архитектура үлгілерінің негіздерін (Monolitithic Apps, Microservices, SOA, CQRS Event и Sourcing) және олардың қолданылуын Mitigation Strategies, Graceful Degradation Throtting Backpressure Loadshifting зерттейді.
Пән дұрыс басқару шешімдерін қабылдау үшін деректерді талдаудың және қолданылуының бизнес компонентін зерттейді.
Бұл пән UX/UI дизайны, HCI, цифрлық маркетинг, соңғы пайдаланушының мінез-құлқы, гипотезаны қалыптастыру және тестілеу, метриканы енгізу және қадағалау, мүмкіндік/жоба экономикасын есептеу (P/L), өнімді әзірлеудің стратегиялық көрінісі және өнім стратегиясын қалыптастыру, оны ұйымдастыру (Жол картасы, KPI) зерттеуді қамтиды.
Қауіпсіздік қатерлерінен қорғау әдістерін, аутентификацияны, авторизацияны, деректерді шифрлауды, шабуылдарды анықтау жүйелерін және сымсыз желі қауіпсіздігін қамтитын қауіпсіз желілерді құру принциптері мен әдістерін зерттеуге бағытталған. Магистранттар әртүрлі салаларда, соның ішінде корпоративтік қауіпсіздік пен мемлекеттік қауіпсіздікте қолдануға болатын практикалық дағдылар мен терең білім алады.
Жобалық менеджмент бойынша мінез-құлық құзыреттіліктері: Курстың мақсаты – жобаны басқару саласындағы маманның заманауи экономикалық ойлауын қалыптастыру және жобаны басқарудағы әртүрлі тәсілдер аясында жоба менеджерінің рөлі мен мінез-құлық құзыреттілігін анықтау.
Бағдарламалық жасақтаманың қауіпсіздігіне қауіп төндіретін ықтимал осалдықтарды анықтау мақсатында бағдарламалық құралдың бастапқы кодын талдау әдістерін зерттеуге бағытталған. Бұл курста студенттер бастапқы кодты талдау әдістерін, соның ішінде статикалық және динамикалық талдауды, деректер ағынын талдауды және сезімталдықты талдауды, сондай-ақ бағдарламалық жасақтаманың бастапқы кодындағы осалдықтарды анықтауға арналған автоматтандыру құралдарын үйренеді. Студенттер сонымен қатар буфердің толып кету осалдықтары, пішім жолының осалдықтары, жадтың ағып кету осалдықтары және басқалары сияқты осалдықтардың әртүрлі түрлерін зерттейді.
Agile жобаларды басқару технологиялары: Пән Agile тәсілін, SCRUM құрылымын және басқаруды автоматтандыруға арналған жетілдірілген бағдарламалық өнімдерді пайдалана отырып, жобаны басқарудың икемді тәсілдерін жүйелі кәсіби түсінуді қамтамасыз етеді.
Бұл курс студенттерді нейрондық желілердің тұжырымдамаларымен және әдістерімен таныстырады, соның ішінде алға жіберілетін нейрондық желілер, конволюциялық нейрондық желілер (CNN), қайталанатын нейрондық желілер (RNN) және басқа да жетілдірілген архитектуралар. Студенттер әртүрлі оңтайландыру әдістері мен өнімділік көрсеткіштерін пайдалана отырып, нейрондық желі үлгілерін жобалауды, үйретуді және бағалауды үйренеді.
Бұл курс студенттерді статистикалық талдауды, машиналық оқытуды және деректерді визуализациялау әдістерін қоса алғанда, деректерді талдау әдістері мен құралдарының кең спектрімен таныстырады. Студенттер деректерді алдын ала өңдеуді, сәйкес талдау әдістерін таңдауды және әртүрлі контексттерде күрделі деректер жиынынан түсініктер жасау үшін сәйкес құралдарды пайдалануды үйренеді.
Бұл пән сенімді ақауларға төзімді интерфейспен жұмыс істеу, Retry/Authentication/Auto-failover/timeout негіздерін оқуды қамтиды.
Бұл пән қазіргі кездегі ең өзекті NoSQL мәліметтер базасын және т.б. зерттеуді қамтиды. Сондай-ақ, пән аясында реляциялық және реляциялық емес мәліметтер қорын басқару негіздері қарастырылып, оқытылады.
Бұл пән жүктемені тестілеу әдіснамасы негіздерін, HTTP/API көмегімен бизнес-процестерді тестілеуді автоматтандыруды және Chaos Engineering инфрақұрылымын тестілеуді автоматтандыруды қамтиды.
Бұл пән бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу үшін қолайлы бизнес-процесті немесе өндірістік процесті талдауды зерттеуді қамтиды.
Пән қолданбалы жобаны әзірлеуге арналған күрделі жүйелерді модельдеу және жобалауды зерттейді. Бұл бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша Case study жалғасы.
Ғылыми-зерттеу іс-тәжірибесінің міндеттері бітірушілердің дайындық деңгейіне қойылатын талаптарға сәйкес магистранттардың кәсіби іс-әрекет дағдыларын меңгеруіндегі сабақтастық пен жүйелілікті қамтамасыз ету, «Ақпарат және коммуникациялық технологиялар» және бітіру біліктілік жұмысы – магистрлік диссертация құрылымының соңғы нұсқасын дайындау.
Пән жүйенің дамуында шешуші мәнге ие болған сенімділік пен ақауларға төзімділіктің негізгі түсініктерін, соның ішінде ақауларға төзімділікті, жүйе құрамдастарының кез келгені істен шыққан кезде жүйенің жұмысын сақтау қабілетін зерттейді.
Курс жасанды интеллект пен машиналық оқытудың негізгі түсініктерін енгізеді. Мүлдем басқа тапсырмаларды шешу үшін қолданылатын негізгі типтермен, алгоритмдермен және модельдермен танысыңыз.
Бұл курс студенттерді үлкен деректер тұжырымдамаларымен, шеңберлерімен және құралдарымен, соның ішінде таратылған деректерді өңдеу, сақтау және талдау әдістерімен таныстырады. Студенттер ауқымды деректер жинақтарымен жұмыс істеуді, сәйкес үлкен деректер құралдарын таңдауды және нақты әлем қолданбалары үшін масштабталатын деректерді талдау шешімдерін әзірлеуді және енгізуді үйренеді.
Бұл курс студенттерді әртүрлі генеративті модельдеу әдістерімен және алгоритмдерімен таныстырады, мысалы, Вариациялық автокодерлер (VAEs), Генеративті қарсыластық желілері (GANs) және авторегрессивті модельдер. Студенттер генеративті модельдерді жобалауды, оқытуды және бағалауды үйренеді, сонымен қатар олардың компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу және деректерді синтездеу сияқты салалардағы қолданбаларын зерттейді.
Бұл пән нарықты талдау негіздерін зерделеуді қамтиды: мүмкіндіктер, қауіптер, бәсекелестік талдау, кіру/шығу кедергілері (Go To Market strategies), өнімді әзірлеудің стратегиялық және технологиялық көрінісі және өнім стратегиясын қалыптастыру, оны ұйымдастыру (Roadmap, KPI), жобаға/тапсырмаға технологиялық талаптарды әзірлеу, өнімді/мүмкіндік құруды жоспарлау (User Stories, Roadmapping, Brainstorming, CJM, JTBD), себеп-салдар талдауы.
Пән осалдықтарды болдырмауға және бағдарламалық жасақтамаға шабуыл жасау қаупін азайтуға көмектесетін қауіпсіз кодты әзірлеу әдістері мен әдістерін оқытуға бағытталған. Бұл курста студенттер қауіпсіз бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу принциптерін, код қауіпсіздігін сынау әдістерін, қауіпсіздік үшін дизайн үлгілерін пайдалануды және қауіпсіз кодты әзірлеуге арналған құралдар мен технологияларды үйренеді. Олар сондай-ақ аутентификацияны, авторизацияны, енгізуге негізделген бұзуды және басқа қауіпсіздік әдістерін қоса алғанда, қауіпсіз қолданбаларды әзірлеу тұжырымдамалары мен әдістерін үйренеді.
Компьютерлік жүйелер мен желілерге енуді тексеру әдістері мен әдістерін зерттеуге бағытталған. Магистратураның студенттері әртүрлі құралдар мен әдістерді пайдалана отырып, ену тестілеуін жүргізу бойынша практикалық дағдыларға ие болады, сонымен қатар осалдықтарды анықтау және осы осалдықтарды жою шараларын әзірлеу үшін тест нәтижелерін талдауды үйренеді. Бұл білім мен дағдылар әртүрлі салаларда, соның ішінде корпоративтік қауіпсіздік, қоғамдық қауіпсіздік және ақпараттық қауіпсіздік бойынша кеңес беруде қолданылуы мүмкін.
Курс жобаның мүдделі тараптарын (мүдделі тараптарды) басқаруды зерттеуге арналған. Магистранттар негізгі 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.
Курс компания қызметін ұйымдастырудағы сервистік тәсілдің саласын қамтиды; ішкі бөлімшелер және/немесе сыртқы мердігерлер ұсынатын қызмет көрсету құралдары мен қызметтері.
Зерттеудің мақсаты – әрі қарай ғылыми және кәсіби қызметте қажетті кәсіби міндеттерді шешуге байланысты ғылыми-зерттеу жұмыстарын өз бетінше орындау қабілетін дамыту. Ғылыми-зерттеу жұмысы теориялық білімді жүйелеуге, бекітуге және кеңейтуге, жобаны басқарудағы статистикалық әдістерді дамытуға, өз бетінше зерттеу жұмыстарының элементтерін меңгеруге көмектеседі.
Диссертация жазбаша ғылыми жұмыс болып табылады, онда кандидаттың белгілі бір пәндік салалардан алынған күрделі тапсырмаларды шешу үшін ғылыми және практикалық әдістерді өз бетінше қолдана алатындығы, оның ішінде нақты жеке техникалық мәліметтерді ғана емес, сонымен қатар кеңірек әсерлері де құжатталуы керек. Диссертация зерттеу нәтижесінде алынған құзыреттерді біріктіреді және оларды кейс-стади мен жоба сияқты бір компанияда таңдалған диссертация тақырыбына қолданады. Ол білім беру бағдарламасының барлық спектрін және сәйкес ғылыми мәселені қамтитын ғылыми талдау мен талдауды қамтамасыз етеді.