7M06128 Информационные системы в МКТУ им. Ясави

Дисциплины

• Безопасность информационных систем и управление

  Изучение дисциплины системы информационной безопасности; Основные понятия и выводы в системе управления конфликтами; Позволяет познакомиться со способами, структурой и функциональными особенностями управления Компании.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Распределенные информационные системы

  Дисциплина "распределенные информационные системы" рассматривает вопросы, связанные с принципом построения и функционирования выделенных приложений. Большинство сетевых приложений распределены по своему значению: сетевая база данных, файловые системы сетевых операционных систем, системы электронной коммерции и т. д.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление проектами

  Дисциплина посвящена изучению процессов управления IT - проектами на современном этапе, методологией подготовки, согласования и реализации инвестиционного проекта планирования и реализациии IT – проектов, распределения и планирования ресурсов, расчета показателей освоенного объема, применения информационных систем для решения практических задач управления проектами. В результате освоения дисциплины, изучая профессиональные компетенции в части осуществления проектных работ, может разрабатывать с помощью современных технологий новые инструменты и приложения для сбора, хранения, анализа и управления данными.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Неопределенная система и искусственные нейронные сети

  Цель дисциплины научить применять модели неизвестных систем и искусственных нейронных сетей, кластерный анализ данных по выходным параметрам нейронной сети, вычислительные процессы нейронной сети, модели и методы получения данных, модели и методы распознавания отношений. В результате освоения дисциплины магистрант знает и осваивает способы их применения для обработки информации и распознавания образов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Облачные технологии

  Приобретаются навыки по основным классам облачных систем, основным стандартам в области облачных вычислений, веб-технологий и веб-сервисов, принципам применения облачных вычислений для решения прикладных задач. Будут сформированы навыки выбора и использования наиболее подходящих методов и программных средств для решения практических задач в области веб-технологий с использованием облачной инфраструктуры. Будут изучены веб-сервисы и облачные системы с использованием облачной инфраструктуры

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Дисциплина направлена на формирование межкультурно-коммуникативной компетенции и совершенствование устной и письменной иностранной речи магистранта. При изучении дисциплины магистрант приобретает навыки изложения своих идей письменно для оформления статьи, отчетов и других научных трудов, устно при сообщении научному сообществу на иностранном языке. Совершенствует умения чтения научных трудов зарубежных ученых из оригинальных первоисточников и перевода информации, для освоения зарубежного опыта.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Современные волоконно-оптические сети

  Целью дисциплины является освоение принципов системы передачи и обработки оптических сигналов, программных методов и аппаратуры повышения скорости передачи и устойчивости помех), методов эффективного использования канала связи, разработка систем для корпоративного сегмента с моделированием процессов и объектов на основе стандартных пакетов проектирования и исследований. В результате освоения дисциплины обзор оптических кабелей, разъемов и оборудования, определяющий значимость оптических систем связи, раскрывает практическую значимость исследования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение

  Целью дисциплины является разработка и исследование методик построения и прогнозирования систем, способных принимать интеллектуальные решения, близкие по качеству и точности к решениям, принимаемым человеком. В результате освоения дисциплины создает и разрабатывает программное приложение,реализующее постановку задач машинного обучения, предварительную обработку данных, метод опорных векторов,композицию методов классификации, кластеризацию данных,оценку правильности кластеризации, решение задач машинного обучения в многослойных нейронных сетях, алгоритмы машинного обучения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Прикладные методы исследования

  Дисциплина направлена на формирование у магистрантов теоретических знаний и практических навыков в области методологии научного исследования, а также на освоение методов проведения эмпирических и прикладных исследований. В рамках курса рассматриваются этапы планирования исследования, формулировка гипотез, выбор и обоснование методов, анализ и интерпретация данных. Особое внимание уделяется использованию технологий искусственного интеллекта для обработки, анализа и представления научной информации в исследовательской деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Предмет изучает знания о методологических основах всего педагогического процесса в вузе и современных образовательных парадигмах. В ходе изучения дисциплины магистрант узнаёт о роли и значении высшего профессионального образования и основных требованиях, предъявляемых к преподавателям высшей школы, использовании методов исследования в высшей школе, организации и проведении конкретных научно-педагогических исследований.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Основы методики преподавания в сфере ИТ

  Дисциплина направлена на формирование у магистрантов педагогических и исследовательских компетенций в области информационных технологий. Изучаются современные педагогические технологии и интерактивные методы обучения (перевернутый класс, проектное обучение, геймификация, проблемное обучение), а также эффективное использование цифровых образовательных платформ. Освещаются этапы научного исследования: постановка проблемы, формулирование гипотезы, выбор методологии, сбор и анализ данных, требования к написанию научных статей и докладов. Курс способствует развитию методологических и исследовательских навыков подготовки специалистов в сфере ИТ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• История и философия науки

  Дисциплина формирует знание об истории и философии научного мышления, философских основаниях науки, генезисе, сущности, перспективах эмпирических и научных знаний, развивает методологический аппарат, необходимый для проведения научно-исследовательских работ обучающимися. Используемые активные методы обучения, как проблемное обучение, тематические дискуссии, проектный метод направлены на освоение навыков критической оценки современных научных достижений, формирование собственной этической позиции.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Психология управления

  Курс изучает основные понятия психологических теорий управления, эффективные стратегии и теории управления в мире. Магистрант в процессе обучения приобретает навыки умения синтезировать психологические теории организационного поведения, эффективно взаимодействовать в коллективе, формировать команды и организации ее работы с учетом правил психологии управления. Учится проявлять лидерские качества и использовать психологические методы управления конфликтами.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Академическое научное письмо

  Дисциплина направлена на освоение требований академического письма, разработку научных статей с соблюдением норм научной этики и принципов академической честности. Формируются навыки конструирования текста, классификации академических жанров, использования международных научных баз данных и оформления статей в соответствии с редакционными требованиями научных журналов. Изучается процедура подачи публикаций через онлайн-системы журналов. Технологии искусственного интеллекта применяются в анализе научных данных и обработке библиографической информации. Изучается процедура подачи публикаций через онлайн-системы журналов. Технологии искусственного интеллекта применяются в анализе научных данных и обработке библиографической информации. Изучается процедура подачи публикаций через онлайн-системы журналов. Технологии искусственного интеллекта применяются в анализе научных данных и обработке библиографической информации.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Веб - поисковые технологии и системы

  Целью дисциплины является формирование умения анализировать и оценивать возможности различных технологий веб-поиска с помощью аналитических методов, использовать модели получения данных для проектирования веб-поисковых систем. В результате освоения дисциплины магистрант изучает архитектуру поисковых систем, технологии веб-поиска: веб-роботы, технологии разметки, технологии анализа ссылок, технологии анализа профиля пользователя, индексирование и извлечение текстовых файлов по словам, исследование моделей получения данных аналитическими методами, структуру веб-графики, невидимые и специальные веб-поисковые системы, веб-разрабатывает поисковое проектирование и приложения, системы для корпоративного сегмента.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Биоинформация

  Целью дисциплины является формирование системных знаний, умений и навыков в области биоинформации, изучение языков описания, языков запросов, формирование представлений о моделях информационных структур и процессов. В результате освоения дисциплины магистранты анализируют анализ и преобразование исходных данных, концепции, процессы и методы интеграции данных, эффективные методы расчета куба данных на основе стандартных пакетов проектирования и исследования.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы и технологий обработки больших данных

  Целью дисциплины являются методы классов Data Mining (поиск ассоциативных правил, классификация, кластеризация и т. д.) и Machine Learning, искусственные нейронные сети и имитационное моделирование, статистический анализ и т. д. Для обработки больших данных. Он также включает в себя технологии хранения и обработки больших данных, такие как Hadoop, mapReduce. В результате освоения дисциплины анализируются результаты итогового исследования с помощью расширенной аналитики больших данных, облачных приложений и сервисов, методов и технологий обработки больших данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 7
  

• Информационные системы инфраструктуры

  Целью дисциплины является изучение сферы создания, развития и управления инфраструктурой информационных систем предприятия. В результате освоения дисциплины моделируют процессы и объекты путем приобретения практических навыков, позволяющих обосновать оптимальную архитектуру информационных систем, сформулировать требования к системам поддержки, определить и минимизировать затраты на информационные системы.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Нейронные сети

  Формируется навыки ознакомления с основными нейронно-сетевыми парадигмами и областями их применения. Будут рассмотрены основы искусственных нейронных сетей – структура одно-и многослойных нейронных сетей, классификация алгоритмов обучения, Персептроны, Хопфилд и Хэминг, контрапунктные распределительные сети, двунаправленная ассоциативная память, теория адаптивного резонанса, когнитроны (неокогнитроны), процесс анализа проблем емкости и стабильности сети.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 7
  

• Кибербезопасность

  Целью дисциплины является обеспечение системы знаний в области обеспечения кибернетической безопасности, основные способы и методы обеспечения кибернетической безопасности, повышение качества кибер преступности, кибератак. В результате освоения дисциплины-с применением специальных методов и средств обеспечения кибернетической безопасности в компьютерных и инфокоммуникационных системах и сетях, разрабатывает системы для корпоративного сегмента.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 7
  

• Искусственный интеллект

  Дисциплина углубленно изучает основные теоретические и практические аспекты искусственного интеллекта (ИИ), его методологические основы и возможности применения в современных технологиях. В ходе освоения дисциплины магистранты получают глубокие знания по обработке и анализу данных с использованием технологий ИИ, а также по использованию машинного обучения и нейронных сетей, приобретают навыки использования методов искусственного интеллекта в реальных научных исследованиях и прикладных проектах.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 7
  

Профессии

Результаты обучения

• анализирует основные проблемы и современные тенденции развития истории и философии науки, применяя полученные теоретические знания в различных формах научно-исследовательской деятельности
• Применяет навыки устной и письменной коммуникации на иностранном языке в профессиональной деятельности.
• эффективно организует образовательную деятельность в вузе соблюдая правила педагогического такта и этики, демонстрируя навыки лидерства и руководящей деятельности в профессиональной сфере.
• Выполняет комплексный анализ результатов научного исследования с использованием современных аналитических методов и инструментов искусственного интеллекта
• Подготавливает научные труды по результатам исследований с соблюдением норм научной этики и принципов академической добросовестности, используя ресурсы международных научных баз данных и технологии искусственного интеллекта
• моделировать процессы и объекты на базе стандартных пакетов автоматизированного проектирования и исследований.
• моделировать задачи исследования и разрабатывать новые инструменты и приложения для сбора, хранения, анализа и управления данными.
• проводить разработки и исследования методик анализа, синтеза, оптимизации и прогнозирования качества процессов функционирования информационных систем и технологий.
• обрабатывать экспериментальные и статистические данные, вырабатывать навыки установления адекватности математических моделей процессов.
• разрабатывать системы для корпоративного сегмента с применением современных технологий управления проектами

Похожие ОП