7M06106 Деректер ғылымы в Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

Деректер қоры: Жоғары деңгейлі пәнін игерудің мақсаты студенттерге деректер қорының реляциялық модельдерін жобалау бойынша, деректер қорын басқарудың негізгі жүйелерін (ДҚБЖ) құрудың жалпы принциптері және функционалдық ерекшеліктері бойынша кәсіби дағдыларды дамыту, деректер қорын басқару жүйелерін қолдану арқылы "клиент-сервер" архитектурасы негізінде ақпараттық жүйелерді құру, SQL тілінің ерекшеліктері

ЖОО-да оқытушылық қызметтегі тәжірибелік дағдылар мен құзыреттіліктер; Ғылыми және ғылыми-педагогикалық қызметке жауапкершілік және шығармашылық қарым-қатынас

Жоғары мектептегі оқу-тәрбие үдерісін, оқыту мен тәрбиелеудің жаңа технологияларын ізгілендіру мен демократияландырудың заманауи үрдістерін педагогикалық қызметтің жеке-шығармашылық стиліне бағыттайды. Бұл курстың мазмұны магистранттарды жоғары білім берудің модернизациясы жағдайында заңдылықтарын, ұстанымдарын, мазмұнын, формалары мен әдістері туралы біліммен қаруландыруға бағытталған

Бұл курстың мақсаты - магистранттарды негіздерден бастап, тереңдетіп оқытудың қазіргі заманғы үлгілеріне көшу арқылы компьютерлік көру қабілетімен таныстыру. Біз бейнелердің жіктелуі мен аннотациясын, объектілерді тану мен бейнелерді іздеуді, объектілерді табудың әр түрлі әдістерін, қозғалысты бағалауды, бейнедегі объектілерді бақылау, адамның іс-әрекеттерін тану және, ақырында, бейнені стильдеу, редакциялау және жаңа бейнені генерациялау сияқты видеолар мен бейнелерді тануды қарастырамыз. Курстық жоба шеңберінде магистранттар осы технологияның ішкі механикасын түсіну үшін, компьютерлік көру және жасанды интеллект мысалында фильмдер мен телешоуда ең танымал және жиі көрсетіліп тұратын адамдарды тану және оларды манипуляциялау жүйесін қалай құру керектігін біледі

Курста зерттеу қызметінің негізгі әдістері қарастырылады; философияның негізгі бағыттары, мәселелері, теориялары мен әдістері, сонымен қатар әлеуметтік даму проблемалары туралы қазіргі философиялық пікірталастардың мазмұны.

Сұйықтық және газ динамикасының, физиканың, химияның, биологияның, механиканың, экономика, қаржының негізгі математикалық модельдері негізінен дифференциалдық теңдеулер, дербес туындылардың теңдеулер, стохастикалық теңдеулер, кездейсоқ процестер жүйесінен тұрады. Математиканың заманауи теориялық аппараты жалпы жағдайда бұл модельдердің нақты шешімін алуға мүмкіндік бермейді. Математикалық модельдеу саласында сандық әдістер мен есептеу эксперименттерінің рөлі үлкен. Сондықтан осы курстың мақсаты гидродинамиканың және газ динамикасының әр түрлі қолданбалы мәселелерін шешудің жуықтау әдістерін зерттеу болып табылады. Әрбір әдіс алгоритмді құрастырумен және бағдарламалық өнімді құрумен қатар жүреді. Есептеу эксперименттері негізден әдістің және зерттелетін процестің әртүрлі қасиеттері зерттелді.

Бұл курс PL SQL-мен жұмыс істейтін дерекқорды басқару жүйелерін зерттеумен таныстырады. Курс PL SQL бағдарламалаудың кейбір мүмкіндіктерін көрсетеді. Студенттер құрылымдық мәліметтермен жұмыс жасау кезінде туындайтын кейбір жалпы міндеттерге ие болады. Бұл курс барысында студенттер кіші бағдарламаларды процедуралар мен функциялар ретінде құруды, қарапайым және күрделі мәліметтер түрлерімен жұмыс істеуді, курсорлармен жұмыс істеуді, кодтағы триггерлерді қолдануды үйренеді.

Хабар алмасу интерфейсі стандартын (MPI) қолдана отырып, деректер туралы ғылымға арналған жоғары өнімді есептеулерге (HPC) жұмсақ кіріспе таратылған жад модельдерінде параллель бағдарламалаудың бірінші курсы ретінде жасалынған және тек бағдарламалаудың негізгі ұғымдарын қажет етеді. Екіге бөлінген, бірінші бөлім хабарлама жіберу интерфейсі (MPI) стандарты бар C++ көмегімен жоғары өнімді есептеулерді қамтиды, содан кейін екінші бөлім компьютерлік кластерлерде жоғары өнімді деректерді талдауды қамтамасыз етеді.

Бұл курс машиналық оқыту арқылы шешілетін есептердің негізгі түрлерін зерттейді - негізінен жіктеу, регрессия және кластеризация туралы сөз болады. Машиналық оқытудың негізгі әдістері мен олардың ерекшеліктері туралы білім береді, модельдердің сапасын бағалауға және моделдің нақты есепті шешу үшін сәйкес келетінін анықтауға үйретеді. Талқыланатын модельдер мен олардың сапасын бағалау әдістері жүзеге асырылатын қазіргі заманғы кітапханалармен таныстырады

Дифференциалдық теңдеулерді сандық әдістермен қалай шешуге болатынын және оларды python кодтарына қалай айналдыруға болатынын білу қызықты ма? Бұл курс Сізге 1D (немесе 2D) скалярлық толқын теңдеуіне ақырлы айырмашылық әдісі, псевдоспектральды әдіс, сызықтық және спектрлік элементтер әдісі сияқты әдістерді қолдануға негізгі кіріспе береді. Есептеу алгоритмінің математикалық шығысы Jupyter блокноттарына салынған python кодтарымен бірге жүреді. Бірегей қондырғыда сіз математикалық теңдеулердің компьютерлік кодқа қалай өзгеретінін және нәтижелерді қалай бейнелейтінін көре аласыз. Ол әр түрлі сандық әдістердің негізгі математикалық компоненттерін (мысалы, Тейлор қатарлары, Фурье қатарлары, дифференциация, функциялардың интерполяциясы, сандық Интеграция) және оларды қалай салыстыруға болатындығын суреттеуге бағытталған.

Data science — бүгінгі күні ең маңызды аймақтардың бірі, ал Python - деректерді талдау үшін ең танымал құралдардың бірі. Бұл курста сіз алдын ала модельдерді құру, деректерді визуализациялау және нейрожелілермен жұмыс істеу үшін өз бағдарламалау дағдыларыңызды қалай қолдануға болатынын біле аласыз. Курс практикаға бағытталған және сізге деректермен жұмыс істеу мен модельдерді құруға бірден кірісуге мүмкіндік береді

Бұл курс деректер ғылымы саласындағы қосымшалармен сызықтық емес математикалық оңтайландыруға кіріспе ұсынады. Сызықтық емес оңтайландырудың теориялық негіздері мен іргелі алгоритмдері сызықтық емес регрессия, логистикалық регрессия, тірек векторлық машиналар және терең нейрондық желілерді қоса алғанда, бақыланатын оқыту модельдеріне зерттеледі және қолданылады. Студенттер өздерінің алгоритмдерін Python бағдарламалау тілінде жазады және нақты мәліметтер жиынтығында олардың жұмысын зерттейді.

Курста статистикалық талдаудың негізгі мәселелері қаралады: сенімділік аралықтарын құру, гипотезаны тексеру, дисперсиялық және регрессиялық талдау. Курс сонымен бірге кейбір регрессиялық талдау әдістеріне назар аударады: Гаусс процестеріне негізделген регрессия және жалпыланған сызықтық модельдер.

Курстың мақсаты студенттерге параболалық, гиперболалық және эллиптикалық типтердің теңдеулері үшін қойылған бастапқы-өлкелік есепті шешудің әрине-айырымдық әдістері туралы білім беру.

Үлкен көлемді деректерді өңдеу – Big Data) - еңбекқор процесс. Бұрын, компьютердің тіпті қарапайым тапсырманы орындай алуы үшін бағдарламашы іс-әрекеттің толық алгоритмін жазуға тиіс еді. Бірақ енді нұсқаулықтар құрмай-ақ қоюға болады, тек компьютерді ұсынылған деректер негізінде заңдылықтарды іздеп және тұжырымдар жасай алатындай етіп орнату керек. Бұл процесс машиналық оқыту деп аталады

Киберкеңістікпен және киберқауіпсіздікпен байланысты шақырулар ақпараттық технологиялар саласындағы қауіпсіздікке немесе коммуникация саласындағы қауіпсіздікке жауапты мемлекеттік ұйымдардың жай атауын ғана өзгертуді талап етпейді. Қазіргі заманғы компьютерлік жүйелердің барлық жерде болуы және әртүрлі құралдардың көмегімен, мобильді құрылғылардан алып жүретін компьютерлерге дейін байланысты жүзеге асыру немесе өзара іс-қимыл жасау қабілеті мемлекеттік және мемлекеттік емес субъектілер үшін ажырамас осалдықтар мен шабуылдардың ықтимал векторларын құрады. Бұл осалдықтарды пайдалану тыңшылық, басқару объектілерінің тиімділігін төмендету, зияткерлік меншікті ұрлау және жеке сипаттағы сезімтал ақпарат, елеулі қызметтер көрсетуді және аса маңызды инфрақұрылымның жұмыс істеуін бұзу немесе экономика мен өнеркәсіпке зиян келтіру сияқты әдейі әрекеттер арқылы ұлттық қауіпсіздік үшін кең салдарларға әкелуі мүмкін

Магистрант массивтік деректерді параллель өңдеу, оларды зерттеу және визуализациялау, сондай-ақ алдыңғы қатарлы машиналық оқыту және терең оқыту туралы терең түсінік алады. Машиналық оқытудың және терең оқытудың барлық алгоритмдерінің математикалық негіздерін түсіну. Магистрант білімді практикалық жағдайларда қолдана алады, архитектуралық шешімдерді негіздей алады, әртүрлі алгоритмдердің, құрылымдар мен технологиялардың сипаттамаларын және олардың модельдің өнімділігі мен масштабталуына қалай әсер ететінін түсіне алады

Ғылыми зерттеулердің түрлерін, ғылыми танымның әдіснамасын, зерттеу, тұжырымдар мен тұжырымдарды зерттеу, конференцияда ғылыми мақалалар мен баяндамалар жазу, диссертациядағы зерттеу жұмысының нәтижелерін, оның құрылымы мен мазмұнын жинақтау.

"Ағылшын тілі" курсы ХАТУ магистратура бағдарламасының 1-курс студенттеріне арналған міндетті пән болып табылады. Бір семестрге арналған курс. Пәннің мақсаты - магистратура бағдарламасы студенттерінің кәсіби/ғылыми қажеттіліктеріне қарай ағылшын тілін дамыту. Курс барысында студенттер жеке жобалар мен зерттеу портфолияларын жасайды. Курс нәтижесінде студенттер зерттеу портфолиоларын таныстырады.

Курс статистиканың байестік әдістерімен танысуға және оларды практикалық есептерді шешу үшін қолдану дағдыларын меңгеруге арналған

Психология ғылымның негізгі категориялары мен пәнінің қазіргі заманғы түсіндірмелерімен; кәсіби қызмет жағдайындағы тұлғааралық қарым-қатынас заңдылықтары мен басқарудың психологиялық механизмдерімен таныстыру; адам өміріндегі практикалық мәселелерді шешуде психологиялық білімнің өзектілігін негіздеу; болашақ маманның жүйелі, шығармашылық ойлауын, зерттеу мәдениеті мен үздіксіз өзін-өзі жетілдіру мен өзін-өзі дамыту қажеттілігін дамыту.

Есептеу комбинаторика S ақырлы жиын элементтерінің санын есептеумен байланысты. Оның осы түрдегі анықтамасы бізге бұл пән туралы аз мағлұмат беріп тұр, өйткені кез келген математикалық есеп осы терминдерде тұжырымдалуы мүмкін. Есептеу тапсырмасында S элементтері әдетте қарапайым комбинаторлық анықтамаға ие және қосымша құрылым өте аз. S-да көптеген элементтер бар екені түсінікті, мысалы, нақты элементті табу емес, олардың барлығын есептеу (немесе бағалау) негізгі мәселе болып табылады

Курстың мақсаты студенттерге зерттелетін объектінің таңдалған аймағында болып жатқан процестерді математикалық модельдеуге негізделген Машиналық оқыту арқылы практикада және өндірісте кеңінен қолданылатын кері және дұрыс емес есептерді шешу әдістері туралы білім беру.

Практика магистранттың ғылыми жетекшісі мен ғылыми-зерттеу бөлімшесі басшысының бақылауымен өтеді. Ғылыми-зерттеу практикасының мақсаты: кәсіби білімді жүйелеу, кеңейту және бекіту, магистранттарда өзіндік ғылыми жұмысты, зерттеу және экспериментті жүргізу дағдыларын қалыптастыру.

Нейрондық желілер бойынша бірінші сабақ - тауашаға кіріспе, машиналық оқыту саласындағы әзірлеушінің жолы, нейронның математикалық моделі, нейрондық желіні оқыту принциптері және цифрларды тану мысалында бірінші нейрондық желіні оқыту

Көп мөлшерде есептеулері бар күрделі қолданбалы есептерді шешу қажеттілігі және "классикалық" ЭЕМ максималды жылдамдығының принципті шектеулілігі – фон Нейман схемасы бойынша көппроцессорлық есептеу жүйелерінің (МВС) немесе суперкомпьютерлердің пайда болуына әкелді. Қазіргі уақытта барлық құрылғылар – қалта гаджеттерінен бастап ең қуатты суперкомпьютерлерге дейін-көп ядролы процессорлармен жабдықталған. Егер сіз орталық процессордың түрлі ядролары арасында жұмысты бөлуді қолданбай және векторизацияны жүргізбейінше тізбекті бағдарламаны жазсаңыз, онда сіз орталық процессордың есептеу мүмкіндіктерінің бір бөлігін ғана пайдаланасыз. Осы курсты өткен соң, сіз жалпы және таратылған жады бар жүйелер үшін параллельді бағдарламаларды жазуға мүмкіндік беретін екі стандарттармен (OpenMP және MPI) МВС негізгі архитектураларымен танысасыз. Қарапайым мысалдарда негізгі құрылымдар мен жұмысты бөлу тәсілдері қарастырылатын болады. Практикалық тапсырмаларды орындау сізге параллельді бағдарламаларды жасаудың практикалық дағдыларын меңгеруге мүмкіндік береді

Студенттер Денсаулық сақтау, білім беру және қоршаған орта сияқты нақты әлеуметтік игіліктерде жасанды интеллектінің озық әдістерін зерттеп, қолданатын болады. Бұл сабақтың мақсаты студенттерге осы әдістерді аудиториядан тыс қолдануға мүмкіндік беру болып табылады. Класс регрессияны, тірек векторлар машиналарын (SVM), нейрондық желілерді, ұюды нейрондық желілерді (CNNs) және рекурренттік нейрондық желілерді (RNNs) қоса алғанда, Машиналық оқыту және терең оқыту әдістеріне шоғырланатын болады. Курс Машиналық оқыту теориясы бойынша дәрістермен және пікірталастармен алмасады.

Бұл курстың мақсаты - магистранттарды негіздерден бастап, тереңдетіп оқытудың қазіргі заманғы үлгілеріне көшу арқылы компьютерлік көру қабілетімен таныстыру. Біз бейнелердің жіктелуі мен аннотациясын, объектілерді тану мен бейнелерді іздеуді, объектілерді табудың әр түрлі әдістерін, қозғалысты бағалауды, бейнедегі объектілерді бақылау, адамның іс-әрекеттерін тану және, ақырында, бейнені стильдеу, редакциялау және жаңа бейнені генерациялау сияқты видеолар мен бейнелерді тануды қарастырамыз. Курстық жоба шеңберінде магистранттар осы технологияның ішкі механикасын түсіну үшін, компьютерлік көру және жасанды интеллект мысалында фильмдер мен телешоуда ең танымал және жиі көрсетіліп тұратын адамдарды тану және оларды манипуляциялау жүйесін қалай құру керектігін біледі

Деректер туралы ғылым саласындағы зерттеу әдіснамасын қолдану

Еңбек қызметінде командада жұмыс істеуде тіл табыса білушілік, бастамашылық және психологиялық дайындығын көрсету және басқарушылық және техникалық шешімдер қабылдау

Ақпараттық жүйелердің бағдарламалық, аппараттық, ақпараттық, математикалық, функционалдық қамтамасыз етілуін, оның ішінде ақпараттық қауіпсіздіктің алгоритмдері мен әдістерін әзірлеу және/немесе пайдалану

Деректерді өңдеу және талдау бойынша оларда жасырын тәуелділіктерді анықтау үшін қолданбалы есептерді шешу

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

Ғылым мен техниканың қазіргі заманғы жетістіктерін пайдалана отырып, ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелерін аналитикалық түрде жалпылау және кешенді талдау, деректерді өз бетінше жинау, зерделеу, талдау және қорыту дағдыларын жүргізу.

3D визуализациясын құру

Заманауи ақпараттық технологиялар әдістерін пайдалана отырып математикалық модельдерді құру

Жобалаудың негізгі стандарттарын, принциптері мен шаблондарын, әдістерін, құрал-саймандары мен бағдарламалау тілдерін таңдауды дәлелдеу, соның ішінде заманауи АКТ ақпаратты қорғау жүйелерін құру әдістері мен құралдарын таңдау

Энергетикалық есептердің математикалық моделін құру

Әртүрлі процестердің математикалық модельдері мен әдістерін қолдану