Образовательная программа магистратуры «Прикладная аналитика данных»

Applied Data Analytics

7M06103 «Прикладная аналитика данных»

Образовательная программа «Прикладная аналитика данных» предполагает использование в процессе обучения современных моделей, методов и подходов в области аналитики данных, машинного обучения, искусственного интеллекта, а также моделирования и анализа процессов. Образовательная программа предполагает использование или применение полученных знаний в одной из сфер экономики, тем самым покрывая не только научную составляющую программы, но и прикладную часть. В результате обучения по образовательной программе «Прикладная аналитика данных» выпускники получат возможность работать в научных и производственных проектах в качестве аналитика данных, эксперта по бизнес интеллекту, инженера процессов.

Контакты

Приемная комиссия

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

Пн-Пт 9:00 — 18:00

Классификатор направлений

  • Группа образовательных программ: 7M061 – Информационно-коммуникационные технологии
  • Образовательная программа «Прикладная аналитика данных» (Applied Data Analytics)
  • Присваиваемая академическая степень: Магистр технических наук по образовательной программе 7M06103 «Applied Data Analytics» (Прикладная аналитика данных)

Научно-педагогическое направление — 2 года

Цель образовательной программы

Подготовка высококвалифицированных научных и прикладных специалистов и программных инженеров по направлению анализа данных большого объема, а также руководителей и управленцев программно-информационных систем для отрасли информационных технологий и междисциплинарных отраслей связанных с обработкой данных в различных секторах экономики Республики Казахстан.

Задачи образовательной программы

  1. Подготовить высококвалифицированных научных и прикладных специалистов и инженеров по направлению анализа данных большого объема и применения полученных знаний в различных отраслях экономики.
  2. Обучить к проведению научно-исследовательских работ, связанных с объектами профессиональной деятельности и дать способность анализировать существующие алгоритмы, модели и методы анализа данных, а также общие концепции, теорию и подходы к анализу данных;
  3. Выработать у магистрантов умение разрабатывать новые модели и методы анализа данных, а также улучшение существующих методов и алгоритмов обработки данных в информационно-вычислительных системах;
  4. Научить магистрантов применять полученные теоретические и практические знания в решении практических проблем в области информационно-коммуникационных технологий и междисциплинарных отраслях, а также успешно осуществлять управленческую и исследовательскую деятельность.
  5. Привить магистрантом навыки самостоятельной работы, а также показать важность постоянного развития и применения профессиональных знаний, умений и навыков для решения нестандартных задач.
  6. Научить магистрантов применять знания педагогики и психологии высшей школы, требуемых в их профессиональной педагогической деятельности, а также дать способность использовать интерактивные методы обучения для улучшения доступности презентации и материалов.
  7. Ознакомить магистрантов с проведением методов исследования и системного анализа для решения сложных технических проблем и применения результатов анализа для наибольшей оптимизации процесса анализа данных.
  8. Научить магистрантов оптимизировать процесс анализа данных, чтобы при работе с данными получить требуемый результат за минимальное количество итераций и требуемых вычислительных ресурсов.
  9. Обучить магистрантов к обобщению результатов научно-исследовательских и аналитических работ в виде диссертации, научных статей и докладов на научно-технических конференциях, а также предоставить помощь при написании академических отчетов, аналитических записок и других.

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 научно-исследовательской деятельности, требующие углубленных профессиональных знаний;
  • Выбирать необходимые подходы и методы исследования, а также модифицировать существующие и разрабатывать новые, в зависимости из задач конкретного исследования или случая;
  • Применять методологические и методические знания в проведении научного исследования, а также при педагогической и воспитательной работах;
  • 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 обеспечения;
  • Управлять командой в процессе разработки ПО;
  • Выбирать стандарты, методы, технологии, инструменты и технические средства для проведения работ по дальнейшему сопровождению программного обеспечения;
  • Применять методы проектирования и разработки программных систем для решения широкого класса прикладных задач в различных областях, включая междисциплинарные отрасли;
  • Программировать и тестировать программы, принимать участие в создании и управлении ПО 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 и полуструктурированных данных;
  • Применять методы анализа данных для решения различных задач анализа данных и аналитической обработки.

Перечень компетенций и результаты обучения образовательной программы:

Перечень компетенций

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, 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
ПК1. Способен использовать полученные знания для оригинального развития и применения идей в контексте научных исследований.
ПК2. Способен критически анализировать существующие концепции, теории и подходы к анализу процессов и явлений.
ПК3. Способен самостоятельно и постоянно приобретать, развивать и применять профессиональные знания, умения и навыки для решения нестандартных задач (междисциплинарные и др.).
ПК4. Способен применять знания педагогики и психологии высшей школы в своей педагогической деятельности, а также способен применять интерактивные методы обучения.
ПК5. Владеет иностранным языком на профессиональном уровне, позволяющем проводить научные исследования и осуществлять преподавание специальных дисциплин в вузах
ПК6. Способен отбирать и разрабатывать методы анализа объектов профессиональной деятельности на основе общих тенденций развития отрасли анализа данных.
ПК7. Способен применять полученные теоретические и практические знаний в решении практических проблем в области ИКТ, успешно осуществлять управленческую и исследовательскую деятельность.
ПК8. Способен самостоятельно формулировать предметную область при решении задач по анализу данных, определять требования и ожидания конечного пользователя или заказчика, составлять поэтапный план и разрабатывать документацию для программной системы анализа данных и его компонентов.
ПК9. Способен проводить системный анализ для решения сложных технических проблем и применяет результаты анализа для наибольшей оптимизации процесса анализа данных большого объема.
ПК10. Способен применять эффективные методы для управления проектом по аналитике данных в определенной среде, распределять задачи и управлять командой аналитиков.
ПК11. Способен разрабатывать архитектуры программной системы для анализа данных, обладающие высоким уровнем преемственности и качества сложных программных разработок с использованием передовых решений и трендов в области ИКТ.
ПК12. Способен проводить анализ требовании для решения сложных программных (технических) проблем и обеспечивать внедрение наиболее оптимальных решений.
ПК13. Способен внедрять инновационные методы и усовершенствования, усиливающие конкурентоспособность и эффективность моделей и методов анализа данных на всех этапах жизненного цикла разработки программной системы.
ПК14. Способен оптимизировать процесс аналитики данных с минимизацией всех требуемых ресурсов, включая вычислительные ресурсы.
ПК15. Способен обобщать результаты научно-исследовательской и аналитической работы в виде диссертации, научной статьи и докладов на научно-технических конференциях.

Результаты обучения

РО1. Формулировать и решать задачи, возникающие в ходе научно-исследовательской деятельности, требующие углубленных профессиональных знаний.
РО2. Выбирать необходимые подходы и методы исследования, модифицировать существующие и разрабатывать новые, исходя из задач конкретного исследования.
РО3. Применять методологические и методические знания в проведении научного исследования, педагогической и воспитательной работы.
РО4. Применять в процессе обучения психологические методы и средства повышения эффективности и качества обучения.
РО5. Владеть иностранным языком на профессиональном уровне, позволяющем проводить научные исследования и осуществлять преподавание специальных дисциплин в вузах.
РО6. Моделировать и проектировать сложные программные системы.
РО7. Применять качественные и количественные методы и приемы для выработки эффективных решений проблем.
РО8. Анализировать и проектировать программные системы анализа данных.
РО9. Управлять командой в процессе разработки программной системой в проектах по анализу данных.
РО10. Выбирать стандарты, методы, технологии, инструменты и технические средства для проведения работ по сопровождению программных систем для анализа данных.
РО11. Применять методы проектирования и разработки программных систем для решения широкого класса прикладных задач в области анализа в различных областях.
РО12. Программировать и тестировать системы анализа данных. Принимать участие в создании и управлении информационными системами для анализа данных на всех этапах жизненного цикла.
РО13. Создавать реляционные и нереляционные базы данных для эффективного хранения и управления данными различных крупных организаций и государственных учреждений.
РО14. Применять методы анализа данных для решения различных прикладных задач по анализу данных и аналитической обработки.
РО15. Создавать модели анализа структурированных и полуструктурированных данных.
РО16. Разрабатывать программы и приложения для аналитической обработки структурированных и полуструктурированных данных больших объемов.

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

Applied Data Analytics

Документы образовательной программы

«Astana IT University»

Поступление

Трудоустройство

Инфраструктура

Наука

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/