«ML SPECIALIST» МИКРОКВАЛИФИКАЦИЯСЫНЫҢ БІЛІМ БЕРУ БАҒДАРЛАМАСЫ

Білім беру саласы: 6B06 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар
Дайындық бағыты : 6B061 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар
Білім беру бағдарламалары тобы: B057 Ақпараттық технологиялар
Дайындық бағытына лицензия нөмірі : KZ67LAA00019559
Кредит көлемі: 16
Тіркеу нөмірі: MCCE-2022/0003
Тіркеу күні : 10.07.2022 ж.
Оқыту тілдері: орыс, ағылшын
Серіктес ұйым: «Қазақтелеком» АҚ филиалы — «Инфокоммуникациялық технологиялар академиясы» дирекциясы

БББ негізгі бағыты:
Бағдарлама Машиналық оқыту және үлкен деректерді талдау саласындағы мамандарды даярлауға, кәсіби қызметтің жаңа түрін – үлкен деректерді жинау, визуализациялау, талдау (Big data) үшін SQL және Python бағдарламалау тілдерін қолдана білуге және машиналық оқыту модельдерін құруға, нақты аналитикалық және өнімдік тәсілдерді қолдана білуге бағытталған.

МИКРОКВАЛИФИКАЦИЯ БББ мақсаты:
Білім алушыларда Машиналық оқыту міндеттерін талдау және үлкен деректермен жұмыс істеу бойынша қандай да бір шешімді салмақты таңдау дағдыларын қалыптастыру.

МИКРОКВАЛИФИКАЦИЯ БББ міндеттері:
– ақпараттық, техникалық және зерттеу мәдениетін тәрбиелеу;
-ғылыми-техникалық шығармашылыққа, техникаға, жоғары технологияларға қызығушылықты дамыту;
– алгоритмдік және логикалық ойлауды дамыту;
– формальды математикалық модельдерді құру және модельдеу нәтижелерін түсіндіру үшін машиналық оқыту негіздері бойынша теориялық білім қалыптастыру;
– әртүрлі салалардағы қолданбалы есептерді шешуде Машиналық оқыту әдістерін практикалық қолдану бойынша дағдыларды дамыту;
– Машиналық оқыту жүйелерін әзірлеу үшін Python тіл кітапханаларын пайдалану дағдылары мен дағдыларын дамыту.

РО 1. деректерді дұрыс таңдап оны машинада түсінікті форматқа аудару;
РО 2. нейрондық желілерді және машиналық оқытудың басқа модельдерін жобалау және оқыту;
РО 3. нейрондық желілердің өз міндеттерін қаншалықты жақсы орындайтынын бағалау;
РО 4. PyTorch шеңберін, TensorFlow кітапханасын және keras API пайдалану;
РО 5. терең оқытудың практикалық мәселелерін шешу үшін қолда бар білімді пайдалану;
РО 6. үлкен деректер әлемі, Машиналық оқыту және Заттар интернеті ұғымдарын басшылыққа алу;
РО 7. Hadoop, Spark, NoSQL немесе Kafka дистрибутивтерінің әртүрлі нұсқаларының айырмашылықтарын білу;
РО 8. бұлтты шешімдердің нюанстарын анықтау;
РО 9. GMP стандартының не екенін білу;
РО 10. заттардың индустриялық интернетінің ерекшеліктерін анықтау.