Новая образовательная программа

7M06101 Вычислительная техника и программное обеспечение в AIU

  • Цель образовательной программы Ключевой целью образовательной программы магистратуры специальности «Вычислительная техника и программное обеспечение» является подготовка магистров в области информационно-коммуникационных технологий по образовательной программе «7M06101 Вычислительная техника и программное обеспечение», обладающих высокой культурой, достаточным уровнем знаний и практического опыта, необходимых для профессиональной научной и образовательной деятельности во благо общества, путем обоснования и включения элементов профессиональной деятельности в образовательную программу.
  • Академическая степень Магистратура
  • Языки обучения Русский, Казахский, Английский
  • Срок обучения 2 года
  • Объем кредитов 120
  • Группа образовательных программ M094 Информационные технологии
  • Высокопроизводительные коммуникационные среды и сети
    Кредитов: 5

    Цель дисциплины: формирование у магистров теоретических знаний и практических навыков по использованию современных вычислительных комплексов и программных средств для решения широкого спектра задач в различных областях, а именно: ознакомить студента с кластерными вычислительными системами с массивно-параллельной организацией функционирования на основе общедоступных серверов и микропроцессоров, способами организации и осуществления параллельных вычислений в режиме удаленного доступа, изучение математических моделей, методов и технологий многопроцессорных вычислительных систем, современным коммутационным оборудованием достаточном в объеме для успешного начала работ в области параллельного программирования и проектирования высокопроизводительных сред хранения и об��аботки данных.

  • Иностранный язык (профессиональный)
    Кредитов: 3

    Формирует языковые и коммуникативные компетенции достаточные для общения в бытовой, социокультурной и профессиональной сферах, развивает информационную культуру; расширяет кругозор и повышает общую культуру, воспитывает толерантность и уважение к духовным ценностям разных стран и народов.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Обработка и анализ данных
    Кредитов: 6

    Целью освоения дисциплины является формирование теоретических и практических компетенций в области целостного представления, понимания места и роли, а также применения методов статистического анализа данных, а также обучение студентов современным программным средствам, в которых реализованы модули, осуществляющие решение задач анализа данных.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Облачные вычисления и виртуализация
    Кредитов: 5

    Сформировать у слушателей необходимый объем теоретических и практических знаний о технологии облачных вычислениях, умений и навыков практической реализации выгод облачных технологий в современном бизнесе, изучение инструментальных средств данной технологии.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • История и философия науки
    Кредитов: 3

    Дать магистранту целостное представление о возникновении, функционировании и развитии науки и научного знания в историко-культурном контексте

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Системы мультимедиа и виртуальной реальности
    Кредитов: 5

    Дисциплина имеет своей целью систематическое изучение основ теории и практики мультимедийных систем и систем виртуальной реальности

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Психология управления
    Кредитов: 3

    Психология как наука. Задача и место психологии в системе наук. Психология познавательной деятельности человека в процессе обучения. Психологические методы и средства повышения эффективности и качества обучения в современных условиях. Управление процессом обучения в конфликтных ситуациях. Психология педагогического общения. Профессиограмма и психограмма работника в сфере будущей профессиональной деятельности. Психология деятельности и познавательных процессов. Деятельность и адаптация. Психология и трудовая деятельность. Проблемы надежности профессиональной деятельности. Психология личности и межличностных отношений. Проблемы психодиагностики межличностных отношений в коллективе. Основы психологии управления. Психология менеджмента.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Планирование и организация научных исследований
    Кредитов: 6

    Цель дисциплины – изучение основных понятий и определений из области планирования, организации и управления научными исследованиями и инновационной деятельности в машиностроении. Роль и значение организации, планирования и управления научными исследованиями, инновационной деятельности на промышленных предприятиях, в научно-исследовательских институтах и проектно-конструкторских организациях на современном этапе

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Сетевые технологии
    Кредитов: 5

    Курс направлен на формирование у студентов практических навыков и знаний, связанных с созданием и эксплуатацией локальных вычислительных сетей (ЛВС) в различных условиях. В рамках курса студенты должны познакомиться с основами проектирования и создания ЛВС, техническими и программными средствами, обеспечивающими их работу, а также основами работы в глобальной сети Интернет. Рассматриваются возможности применения Интернет-технологий в ЛВС (создание защищенной Интранетсети). Курс ориентирован на выработку основных навыков по определению требований к ЛВС, организации логической работы сети, разграничения потоков информации и их защите от несанкционированного доступа.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Педагогика высшей школы
    Кредитов: 3

    Предоставить студентам знания о теоретических основах педагогической теории и педагогического мастерства, управлении учебно-воспитательным процессом для преподавания в высшей школе

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Распознавание образов и изображений
    Кредитов: 6

    Цель дисциплины — ознакомление с концептуальными основами теории и практики распознавания образов и изображений; формирование систем знаний о принципах работы систем распознавания; формирование навыков самостоятельной разработки систем распознавания.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Мультиагентные системы
    Кредитов: 5

    Целями освоения дисциплины являются развитие магистрантом навыков реализации различных распределенных вычислительных моделей многоагентного типа на ранее изученном магистрантом языке высокого уровня с использованием современных средств разработки.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Новые телекоммуникационные технологии
    Кредитов: 5

    Эта дисциплина состоит из следующих модулей: Планирование технического обслуживания сложных сетей; Процесс устранения неполадок для сложных корпоративных сетей. Использование обслуживания, устранения неполадок и приложений. Техническое обслуживание и устранение неисправностей коммутатора Campus. Поддержание маршрутизации и устранение неисправностей. Устранение неполадок в линейных службах. Устранение проблем с производительностью сети. Устранение проблем конвергентных сетей. Поддержка и устранение проблем, связанных с сетевой безопасностью. Обзор и подготовка к устранению сложных корпоративных сетей. Курс содержит информацию о методах устранения неполадок, а также об обслуживании сетевых операционных, процедурных и организац��онных аспектов поддержки сети выполняемых процессов. Большая часть курса состоит из практических упражнений, которые позволяют применять свои знания и навыки в тестовой сети. По окончании курса студенты смогут повысить уровень знаний и разработать список стандарт��ых решений для поддержания функционирования с��ти, ��то поможет им в выполнении работы напрямую

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Нейронные сети
    Кредитов: 6

    Цель изучения дисциплины дать систематический обзор моделей нейронных сетей, изучить и освоить способы их применения для обработки информации и распознавания образов

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Параллельные вычисления
    Кредитов: 5

    Параллельные вычислительные модели, измерение и моделирование параллельных алгоритмов и прикладные исследования на параллельных компьютерах. Теоретический анализ параллельных алгоритмов и моделей. Изучение самых быстрых и эффективных параллельных алгоритмов для решения различных задач. Акцент делается на фундаментальных результатах и методах, а также на тщательном анализе алгоритмов. Структуры и отношение между различными сетевыми архитектурами и алгоритмами.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Системы компьютерного моделирования и проектирования
    Кредитов: 5

    После успешного завершения этого курса студенты получат обширные теоретические знания, а также практические навыки, связанные с процессом разработки системы информационных систем. Студенты, успешно завершившие курс, должны иметь возможность: собирать данные для анализа и определения требований к системе, составлять системные компоненты и среды, создавать общие и подробные модели, которые помогают программистам внедрять систему, создавать базу данных для хранения данных и пользовательский интерфейс для ввода и вывода данных, а также элементы управления для защиты системы и ее данных.

    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Машинное обучение
    Кредитов: 5

    Целью данного курса является изучение основ теории обучения машин, включая дискриминантный, кластерный и регрессионный анализ, овладение навыками практического решения задач интеллектуального анализа данных

    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Управление проектами в области ИКТ
    Кредитов: 6

    Дисциплина направлена на обучение базовым знаниям стандартов управления в ИТ, таких как PMBOOK, программное программное обеспечение Agile, технология и отладочное программное обеспечение с использованием новейших технологий и подходов. Обзор инструментов для управления проектами

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Прикладной искусственный интеллект
    Кредитов: 6

    Целью изучения дисциплины является изучение методов построения и использования интеллектуальных информационных систем в экономике, ознакомление с проблематикой и областями применения искусственного интеллекта в экономических информационных системах, освещение теоретических и организационно-экономических вопросов построения и функционирования систем, основанных на знаниях, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний и экспертных систем.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Теория технологии Blockchain
    Кредитов: 6

    Магистранты программы изучают блокчейн-технологии наряду с методами математической физики, теорией информации, квантовыми вычислениями, мультиагентными технологиями и рядом других областей теории информации

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Технологии Big Data
    Кредитов: 6

    Освоить принципы, методы, технологии и инструменты использования больших данных в информационных системах.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Код ON1

    способность к активному общению на иностранном языке в научной, производственной и социально общественной сферах деятельности

  • Код ON2

    владение методическими основами использования современных компьютерных технологии в образовательном процессе и для решения научно-исследовательских и производственно-технологических задач профессиональной деятельности.

  • Код ON3

    готовность действовать в нестандартных ситуациях, нести социальную и этическую ответственность за принятые решения, готовностью к саморазвитию, самореализации, использованию творческого потенциала, способность применять современные методики и технологии организации и реализации образовательного процесса на различных образовательных ступенях в различных образовательных учреждениях

  • Код ON4

    способность формулировать проблемы, задачи и методы научного исследования, получать новые достоверные факты на основе наблюдений, опытов, научного анализа эмпирических данных, реферировать научные труды, составлять аналитические обзоры накопленных сведений в мировой науке и производственной деятельности, обобщать полученные результаты, формулировать выводы и практические рекомендации

  • Код ON5

    знание теории, модели и технологии высокопроизводительных вычисленых систем и умение их использовать в научных исследованиях, автоматизации управления и производства, умение разрабатывать криптографические методы защиты информации и предотвращать несанкционированный доступ к сетевым ресурсам и атак, знание практических правил работы с сетью и умение работать протоколами связи и обменом данных

  • Код ON6

    знание стандартных протоколов и программно-аппаратных средств для постройки вычислительных сетей, умение использовать протоколов стандарта Ethernet и протокола IP для подсетей, уменение работать со специально-коммуникационными аппаратами, маршрутизаторами, знание технологии «сквозной маршрутизации», «защищенный канал», « IP-сеть»

  • Код ON7

    владение теоретическими знаниями и умение использовать разные модели высокопроизводительных вычислении при решении разных и сложных инженерных, промышленных и научных проблем, умение обеспечить бесперебойным соединением, решать проблемы ухудшения качества связи и периодические технические неполадки, умение использовать аппаратные и программные средства телекоммуникационных систем, знать теорию и технологии многоканальных, оптических, мультисервисных, радиотехнических и телевизионных систем

  • Код ON8

    знание теоретических основ нейронных сетей, умение использовать в практике следующие функции нейронных сетей: аппроксимация, интерполяция, распознавания и классификации образов, сжатия данных, прогнозирования, идентификация, управления и ассоциации

  • Код ON9

    знание технологии больших данных и больших систем, умение пользоваться аппаратно-программных комплексов, знание методов класса Data Mining, краудсорсинг, смешение и интеграция данных, владение технологиями искусственных нейронных сетей, сетевых анализов, оптимизации, генетического алгоритма, распознавания образов, умение делать анализ геометрических и географических информации в данных, статистический анализ

  • Код ON10

    знание основных концепции, теории и технологии Blockchain, знание технологии майнинг, bitcoin, умение защитить от несанкционированных изменение данных, совершать обмен данными на прямую, обеспечить прозрачность между участниками сети

  • Код ON11

    знание теории и методики визуализации данных, умение проводить сравнительный анализ и выбор технологий визуализации данных, владение навыками проводения анализа и строения технологических процессов обработки данных в реализации прикладных информационных процессов

Top