6B06112 Деректер ғылымы в Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

Курс құрамына: матрицалар теориясы, сызықты теңдеулер жүйесі, векторлар теориясы, Аналитикалық геометрия, бір айнымалы функциялардың шегі мен дифференциациясы кіреді.

Курс программалау тілдерін құру және пайдаланудың жалпы қағидаларымен танысу арқылы компьютерлік қауіпсіздік саласындағы болашақ мамандардың кәсіби және жалпы білім беру құзыреттіліктерін қалыптастыруға, сонымен қатар бағдарламалық тілде практикалық есептерді шешу алгоритмдерін жобалау және жүзеге асыру дағдыларын дамытуға, қазіргі компьютерлерде ассемблер тілдерін қолдануға арналған.

Курста келесі тақырыптар қозғалады: Кинематика; динамика; айналмалы қозғалыс және гравитация; энергия; импульс; қарапайым гармоникалық тербелістер; айналмалы сәт және айналмалы қозғалыс; электрлік заряд және электр күші; тұрақты ток тізбектері; термодинамика және механикалық толқындар, өріс және потенциал; электр тізбектері; магнетизм және Электромагнетизм индукциясы; геометриялық және физикалық оптика; және кванттық, Атом және ядролық физика және дыбыс.

Курстың мақсаты студенттерді есептеу салаларымен және оның компьютерлік ғылымдардағы қолданылуымен таныстыру. Оқу процесі кезінде студенттер әртүрлі қолданбалы есептерді шешу үшін математикалық әдістер мен құралдарды тани және қолдана білуі тиіс. Сонымен қатар, дифференциалдық және интегралдық есептеулер теориясына негізделген, шексіз шағын айнымалыларды зерттеудің іргелі әдістерімен танысады.

Практика жалпыланған схеманың әрлеу блоктарын нақтылауды, қажетті сыныптар мен әдістерді бөлуді, өзара қисынды байланысқан деректердің жиынтығын (деректер ағындарын) анықтауды, жобаланатын бағдарламаның сервис деңгейін арттыру және көрнекілікті қамтамасыз ету үшін түрлі қосымша құралдарды енгізуді, алгоритмнің жалпылама схемасын әзірлеуді, жобаланған модельді іске асыратын бағдарламаны әзірлеуді және баптауды қамтиды.

Курс кәсіби тақырыптарды: "компьютерлер және жұмыс", "АКТ жұмысы", "компьютерлік жүйелердің типтері", "компьютермен жұмыс істеу негіздері", "Операциялық жүйелер және графикалық интерфейс", "мәтіндерді өңдеу", "киберкеңістік: қауіпсіздік және қылмыс" және т. б. талдауға арналған

Курс ықтималдыққа, сондай-ақ математикалық талдау бөлімін қамтитын пәнаралық оқыту бағдарламасы аясында математикалық және модельдеу, операциялық жүйелер арасындағы өзара байланыстарға арналған.

Дискретті математика дискретті объектілерді зерттеуге арналған математиканың бір бөлігі болып табылады (мұнда жеке немесе өзара байланысты емес элементтерден тұратын дискретті құралдар ). Жалпы мағынада дискретті математика соңғы (немесе есептеу) жинақтар арасындағы қарым-қатынас зерделенгенде және қадамдардың соңғы санын қамтитын үдерістер талданғанда объектілер есептелгенде әр рет қолданылады. Дискретті математика маңызының өсуінің негізгі себебі ақпарат дискретті түрде есептеу машиналарымен сақталады және өңделеді.

Курс орыс тілінің ғылыми стилін меңгерудің білімін, іскерлігін және дағдыларын белсендендіру мен тереңдетуге, кәсіби тілдік құзыреттілікті қалыптастыруға арналған.

Курсқа: Инкапсуляция, мұрагерлік, полиморфизм кіреді. Класстар құру. Нақты клиенттерден немесе жұмыс берушілерден алатын нақты талаптарға негізделе отырып пайдалы клиенттік апплеттер мен автономды қосымшаларды жасау

Курс белгілі бір интегралдың негізгі ұғымдарын және оның қасиеттерін түсіндіреді; интегралдарды бағалау үшін әртүрлі математикалық әдістерді қолдану, қолданбалы есептерді шешу үшін белгілі бір интегралдарды қолдану; сандық интегралдау әдістерін әзірлеу; шексіз қатарлар ұғымдарын, функцияларды жақындату және жинақтылық ұғымдарын анықтау; жақындатылған есептеулерде шексіз қатарларды қолдану.

Тәжірибе ұйымның ақпараттық-аналитикалық орталығының ұйымдастыру құрылымын және техникалық құралдар кешенін зерттеуді қамтиды. ИАК шешуші негізгі міндеттерді анықтау. Таңдалған тапсырманы (тапсырмалар кешені немесе шағын жүйе) ақпараттық қолдауды зерттеу. Таңдалған тапсырмалардың бағдарламалық жасақтамасын зерттеу (тапсырмалар кешені немесе шағын жүйе). Таңдалған тапсырмалардың бағдарламалық жасақтамасын зерттеу (тапсырмалар кешені немесе кіші жүйе). Таңдалған тапсырманы ұйымдық-құқықтық қамтамасыз етуді зерттеу (міндеттер жиынтығы немесе шағын жүйе). емтихан тапсыру үшін қажетті материалдарды жүйелеу және талдау, ғылыми есеп және тәжірибелік сабақ туралы есеп.

Курс дифференциалдық теңдеулерді жіктейді және осы теңдеулерді шешу үшін қажетті әдістерді қолданады; n-ретті сызықтық дифференциалдық теңдеулерді және тұрақты коэффициентті сызықты теңдеулер жүйесін шешуге үйретеді; автономды жүйенің тыныштық нүктелерін табуға; Тұрақты коэффициентті сызықтық біртекті теңдеудің шеткі есептерін шешуге үйретеді; математикалық аппаратты теориялық негіздерді меңгеру және физикалық әдістерді практикалық қолдану үшін қолданады.

Java бірегей архитектурасы бағдарламашыларға бірнеше платформаларда кедергісіз және сенімді жұмыс істей алатын бірыңғай қосымшаны әзірлеуге мүмкіндік береді. Бұл практикалық курста студенттер Java-мен және оның объектілі-бағытталған функцияларымен ауқымды жұмыс тәжірибесін алады. Студенттер сенімді консольдік және графикалық қосымшаларды жасауды, сондай-ақ қатынастардың деректер базасынан деректерді сақтауды және алуды үйренеді

Курсты игерудің мақсаты Python тілінде программалау тілдерін дамыту болып табылады. Пәнді меңгеру нәтижесінде студент Python бағдарламалау тілінің негізгі құрылымдары мен идиомаларын білу және қойылған аналитикалық есепті орындау үшін практикада күрделі емес бағдарлама жасай білуді меңгереді. Бағдарламалау бойынша практикалық тапсырмаларды шешу және формализациялау дағдысы болу.

Курс кез-келген оқиғалар статистикасына, сонымен қатар қазіргі заманғы статистикалық әдістер мен экономикалық теорияны қамтитын пәнаралық оқыту бағдарламасы аясында математика және моделдеу, операциялық жүйелер арасындағы өзара байланыстарға арналған.

Курс әртүрлі есептерді шешу үшін алгоритмдерді және өңдеу бағдарламаларын зерттеуге арналған. Бұл үшін бағдарламалық құрылым, алгоритмдер мен бағдарламаларды құру принциптері, шешу әдістері, Алгоритмдеу, бағдарламалау, баптау және бағдарламалау тілін қолдану арқылы бағдарламаларды жүзеге асыру қарастырылады.

"Бұл практикалық курста студенттер C# бағдарламалық тілімен және оның объектілі-бағытталған функцияларымен жұмыс істеу тәжірибесін алады. C# - Microsoft өнімдерінің экожүйесіндегі ең танымал бағдарламалау тілі. C # коды жылдам жұмыс істеуге және оңай қызмет көрсетуге арналған. C # негізінде біз қарапайым бағдарламаларды жазу үшін C # - мен жұмыс істеуді үйренеміз.. "

Курс алдын-ала модельдерді құру, деректерді визуализациялау және нейрондық желілермен жұмыс істеу үшін өзінің бағдарламалау дағдыларын қалай қолдануды көрсетеді. Курс практикаға бағытталған және сізге деректермен жұмыс істеуге және модельдерді құруға бірден кірісуге мүмкіндік береді.

Мақсаты-экономикалық жүйелерді зерттеудің негізгі түсініктері мен әдістерін меңгеру; әртүрлі деңгейдегі экономикалық жүйелердің математикалық моделдерін дамытудың қазіргі жағдайы мен негізгі бағыттарын зерттеу; модельдер мен модельдеуші алгоритмдерді экономикалық талдау практикасына енгізу және жобалау бойынша өзіндік жұмыс үшін қажетті дағдыларды меңгеру; ойлаудың жүйелік типін игеру.

Курс студенттерге олардың ағымдағы және Болашақ Академиялық зерттеулеріне ағылшын тілін дамытуға көмектесу үшін жасалған. Грамматикалық дәлдік деңгейін арттыру және IELTS форматындағы тыңдалым, оқу, хат және сөйлеу дағдыларын дамыту.

Пәнге: қателік теориясының негіздері, сызықты алгебралық теңдеулер жүйесі, сызықты емес теңдеулер және сызықты емес теңдеулер жүйесі, Интерполяция және ең жақсы жақындау, дифференциалдау және функцияларды интегралдау, Қарапайым дифференциалдық теңдеулер, математикалық физика теңдеулері кіреді.

Курс экономикалық қатынастардың принциптері мен заңдылықтарына шолу жасайды.

Көп қабатты жасанды нейрондық желілер көптеген қолдану аймағында кең тараған құрал болып табылады. Терең оқытудың осы революциясының негізінде қолданбалы және есептеуіш математикадан, әсіресе есептеу, жақындау теориясынан, оңтайландырудан және сызықтық алгебрадан таныс тұжырымдамалар жатыр. Бұл пән қолданбалы математика тұрғысынан терең оқыту негізінде жатқан негізгі идеяларға кіріспе болып табылады. Бұл курс төрт іргелі сұрақтарға арналды: терең нейрондық желі дегеніміз не? Желі қалай оқытылады? Стохастикалық градиент әдісі дегеніміз не? Жеке дифференциалдық теңдеулермен есептерді шешу үшін терең нейрондық желінің алгоритмін қалай пайдалану керек? Курс осы идеяларды желіні баптайтын және үйрететін қысқа MATLAB кодымен суреттейді. Курс сондай-ақ суреттерді жіктеудің үлкен ауқымды есебін шешу үшін заманауи бағдарламалық жасақтаманы пайдалануды көрсетеді.

Талдаушы-нақты аймақты зерттеумен және модельдеумен айналысатын маман. Power BI-әр түрлі ақпарат көздерінен деректерді біріктіретін, оларды түрлендіретін және талдауға ыңғайлы көрнекі түрде ұсынатын талдау жүйесі. BI технологиялары шешімдер қабылдау үшін үлкен құрылымдалмаған деректер көлемін өңдеуге мүмкіндік береді. Power BI-бұл Microsoft бағдарламалық сервистерінің жиынтығы, олар компанияның байланыссыз деректер көздерін тұтас интерактивті есептерге айналдырады. Бұл ретте дерекқор, Excel файлдары, бұлт көздері мен Интернеттен алынған деректер, мәтіндік файлдар және т.б. көз болуы мүмкін. Бұл құрал жағдайды бақылауға және әрбір құрылғыда қол жетімді толық ақпараттық панельдер арқылы сұрақтарға дереу жауап алуға көмектеседі.

Курс алгебра, Статистика элементтерінен, Математикалық талдау элементтерінен (мысалы, градиентті түсу), сандық әдіс және талдау элементтерінен, оптимизациялық есептерге кіріспе, векторлық кеңістік элементтерінен тұрады.

Көптеген есептерде математикалық модельді құру сызықты бағдарламалау есебіне қою мүмкін емес. Нақты объектілерді немесе технологиялық процестерді жобалау есептеріндегі математикалық модельдер оларда өтетін нақты физикалық және, әдетте, сызықты емес процестерді көрсетуі тиіс. Бұл объектілердің немесе процестердің өзгерулері масса немесе энергияны сақтау заңдары сияқты физикалық бейсызық заңдармен байланысты. Олар осы объектінің немесе процестің физикалық іске асырылуын қамтамасыз ететін шекті диапазондармен шектеледі. Нәтижесінде, ғылыми-зерттеу жобаларында және жобалау есептерінде кездесетін математикалық бағдарламалау міндеттерінің көпшілігі-бұл сызықты емес бағдарламалау есептері (СеБ)

Курс теорияда да, математиканың түрлі салаларына қосымшаларда да пайда болатын әртүрлі математикалық есептерді компьютерлерде шешу әдістерін практикада қолдану мен әзірлеудің негізгі тәсілдерін оқып үйренуден тұрады. Курс міндетті түрде сандық әдістер бойынша зертханалық сабақтармен сүйемелденуі тиіс. Нәтижесінде студент зерттелген әдістерді қолдана отырып, белгілі бір есептер жинағын шеше білуі және кең қолданылатын бағдарламалар пакеттерінің негізінде қандай сандық әдістер жататынын түсінуі тиіс.

Практика ұйымның ақпараттық-талдау орталығының (АТО) ұйымдық құрылымы мен техникалық құралдар кешенін зерделеуді қамтиды. АТО шешетін негізгі міндеттерді анықтау. Таңдалған міндетті ақпараттық қамтамасыз етуді зерделеу (міндеттер кешені немесе кіші жүйе). Таңдалған есептің математикалық қамтамасыз етілуін зерттеу (есептер кешені немесе кіші жүйе). Таңдалған есептің бағдарламалық қамтамасыз етілуін зерттеу (есептер кешені немесе кіші жүйе). Таңдалған міндетті ұйымдастыру-құқықтық қамтамасыз етуді зерделеу (міндеттер кешені немесе кіші жүйе). курстық жұмысты, ғылыми баяндаманы және практикадан өту туралы есепті жазуға қажетті нақты материалдарды жүйелеу және талдау.

Курс дерекқор жүйесінің не екенін түсіндіреді, содан кейін реляциялық (немесе кестелік) модельге сәйкес әзірленген дерекқор - реляциялық дерекқор жүйелерін зерттеу үшін оқу материалының көп бөлігіне ауысады. Содан кейін деректер абстракциясынан курс сұрау өнімділігін арттыру бойынша қосымша материалдар бар транзакцияларды басқаруға өтеді. Соңында, деректерді сақтау технологияларының кеңірек тарихында соңғы әзірлемелерді анықтайтын деректер қоры жүйелерін жобалауда қазіргі заманғы үрдістер пайда болды.

ERP қысқаша тарихы. ERP-жүйесі дегеніміз не? Кәсіпорын ауқымында ресурстарды жоспарлау жүйесінің тұжырымдамасы. Келесі ұрпақ тұжырымдамасы ERP-II. Сіз ERP жүйесін не істей аласыз. ERP-жүйесінің функциялары. ERP жүйесінің негізгі мақсаты. Қолдану аясы. ERP жүйелерінің сипаттамалары. ERP жүйесін таңдау. ERP архитектурасы. ERP-жүйелердің жіктелуі. ERP-жүйелер нарығын талдау. Кіріспе. Жаңа үрдістер: ERP-жүйесін жалға алу. SAP R / 3 жүйесіне шолу.

Курс теориялық және эксперименталды зерттеу үшін кәсіби қызметте жаратылыстану-ғылыми пәндердің негізгі әдістерін қолдану мүмкіндігін береді; зерттеу тақырыбы бойынша ақпаратты өңдеу, талдау және жүйелеу үшін тиісті математикалық аппарат пен аспаптық құралдарды қолдану қабілетін береді.

Курс MatLab жоғары деңгейлі есептеуіш ортада бағдарламалауды оқытудан тұрады. Программалау саласындағы практикалық есептерді шешу әдістері мен заманауи компьютерлік технологияларды меңгеру дағдыларын қалыптастыру. Ғылыми зерттеулерде заманауи ақпараттық технологияларды қолдану дағдыларын қалыптастыру. Сигналдарды өңдеудің компьютерлік әдістерін және радиофизикалық жүйелерді математикалық моделдеуді меңгеру.

Студенттерді бұрыс қойылған практикалық тапсырмаларды шешудің негізгі әдістерімен таныстыру. Көп қабатты аймақта жылудың таралу моделі қарастырылады. Жасанды құрылыстың дұрыс емес есептерін шешудің жақындатылған әдістері әзірленеді, кері есептердің әртүрлі түрлерін шешудің алгоритмдері жасалады. Есептеу эксперименттері жүргізіледі, Шығу мәліметтері талданады.

Деректерді зерттеу талдауы заңдылықтарды анықтау, аномалияларды анықтау, гипотезаларды тексеру және жиынтық статистика мен графикалық көріністердің көмегімен болжамдарды тексеру мақсатында деректерді бастапқы зерттеулерді орындаудың аса маңызды процесіне жатады.

Студенттерді кері практикалық есептерді шешу әдістерімен таныстыру. Кері есептерді шешудің жақын әдістері әзірленеді, Алгоритмдер жасалады. Машиналық оқыту арқылы берілген есептерді шешуді болжау. Есептеу эксперименттері жүргізіледі, шығу мәліметтері талданады.

Курс студенттерді машиналық оқытудың теориялық негіздері мен алгоритмдерімен, олардың мүмкін болатын практикалық іске асыруымен және нақты есептерді шешу кезінде қолданылуымен таныстырады. Осы курс аясында студенттер қарастырылып отырған теорияның көмегімен шешілетін міндеттер және кейбір негізгі классификаторларды құру принциптері туралы түсінік алуы тиіс.

Курс оқушылардың тәуелсіз теориялық және практикалық қорытындылар мен тұжырымдарға, ғылыми ақпараттарды объективті бағалау дағдыларына, ғылыми зерттеулердің еркіндігін және білім беру қызметінде ғылыми білімдерді қолдануды, соның ішінде дипломдық жобаны (жұмыстарды) орындау мүмкіндігін дамытуға бағытталған іс-шараларды зерттеуге арналған.

Курс математикалық талдаудың классикалық есептері алдында динамикалық бағдарламалау міндеттерінің айырмашылықтары мен артықшылықтарын ашады, динамикалық бағдарламалау бөлімдерін жіктейді; есептерді құрастырады және есептерді шешу әдістерін жіктейді. Шартты экстремумды анықтаудың классикалық әдісі және Лагранж көбейткіштері әдісі сияқты әдістер барынша толық ашылған.

Бұл курстың мақсаты дискриминанттық, кластерлік және регрессиялық талдауды қоса алғанда, машиналарды оқыту теориясының негіздерін оқып үйрену, деректерді интеллектуалды талдау есептерін практикалық шешу дағдыларын меңгеру болып табылады.

"Курстың мақсаты студенттерді үлкен есептеуіш қуаттарды талап ететін, қиын қалыптасатын есептерді шешудің қазіргі заманғы әдістерін қолдану саласына дайындау болып табылады. Пәнді оқуда студенттерді деректерді өңдеу, математикалық модельдеу, информатика, жоғары кәсіби білім алуға бағытталған. Бітірушіге заманауи компьютерлік технологияларды қолдана отырып, таңдаған қызмет саласында табысты жұмыс істеу. "

Практика мамандықтың оқу пәндері бойынша теориялық білімдерді бекітуді; қазіргі заманғы бағдарламалық қамтамасыз ету мен қазіргі заманғы ұйымдастыру техникасын пайдалана отырып, тікелей жұмыс орындарында мамандық бойынша практикалық дағдыларды, жұмыс технологиясын меңгеруді; практикадан өту кәсіпорын – базасына қатысты қысқа және ұзақ мерзімді кезеңдерде АЖЖ статикасы мен динамикасындағы нақты жағдайды зерделеуді және талдауды; осы нақты кәсіпорындарға қолданылатын қысқа және ұзақ мерзімді кезеңдерде автоматтандыруды енгізудің қол жеткізілген коммерциялық нәтижелерін бағалауды қамтиды.; АЖЖ әзірлеу техникасымен және технологиясымен, нақты кәсіпорындарда автоматтандыру бойынша шешімдерді қабылдау және іске асыру процедураларымен танысу; дипломдық жобаларды орындау үшін материалдар жинау.

Жаңа алгоритмдерді жасай білу.

Нақты уақыт режимінде ақпараттық ағындарды қоса алғанда, барлық мүмкін болатын көздерден қажетті ақпаратты алу.

Заманауи ақпараттық технологиялар әдістерін пайдалана отырып математикалық модельдерді құру.

Алынған ақпаратты талдау.

Әртүрлі процестердің математикалық модельдері мен әдістерін қолдану.

Ақпараттың үлкен көлемін өңдеу.

Еңбек қызметіне, оның ішінде командада жұмыс істеу кезінде коммуникабельділік, бастамашылық және психологиялық дайындық көрсету және басқарушылық және техникалық шешімдер қабылдау.

Озық аналитикалық құралдарды иелену.

Көп өлшемді талдау жүргізу.

Жиналған ақпарат жүйесінде логикалық байланысты көре білу.

Бағдарламалау дағдысын өте жақсы меңгеру .

Жобалаудың негізгі стандарттарын, принциптері мен шаблондарын, әдістері, құралдары мен бағдарламалау тілдерін таңдауды дәлелдеу, соның ішінде заманауи АКТ ақпаратты қорғау жүйелерін құру әдістері мен құралдарын таңдау.