7M06128 Ақпараттық жүйелер в Қ.А.Ясауи атындағы Халықаралық қазақ-түрік университеті

Пәндер

• Ақпараттық жүйелердің қауіпсіздігі мен басқару

  Пәнді оқып-үйрену ақпараттық қауіпсіздік жүйесімен танысуға; АҚ жүйесіндегі қақтығыстарды басқару жүйесіндегі негізгі түсініктер мен тұжырымдарды; АҚ басқаруды құру жолдларымен, құрылымымен және функционалдық ерекшеліктерімен танысуға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Үлестірілген ақпараттық жүйелер

  "Үлестірілген ақпараттық жүйелер" пәні бөлінген қосымшаларды құру және жұмыс істеу принципіне байланысты мәселелерді қарастырады. Желілік қосымшалардың көпшілігі өз мәні бойынша бөлінген: желілік деректер базасы, желілік операциялық жүйелердің файлдық жүйелері, электрондық коммерция жүйелері және т.б.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жобаларды басқару

  Пәннің мақсаты қазіргі кезеңдегі IT - жобаларды басқару процестерін, IT – жобаларды жоспарлау мен іске асырудың инвестициялық жобасын дайындау, келісу және іске асыру әдіснамасын, ресурстарды бөлу және жоспарлауды, игерілген көлем көрсеткіштерін есептеуді, жобаларды басқарудың практикалық міндеттерін шешу үшін ақпараттық жүйелерді қолдануды зерттеу болып табылады. Пәнді меңгеру нәтижесінде жобалық жұмыстарды жүзеге асыру бөлігінде кәсіби құзыреттілікті зерттей отырып, деректерді жинауға, сақтауға, талдауға және басқаруға арналған жаңа құралдар мен қосымшаларды заманауи технологиялар көмегімен әзірлей алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Белгісіз жүйе және жасанды нейронды желілер

  Пәннің мақсаты белгісіз жүйелер мен жасанды нейрондық желілердің модельдерін, нейрондық желінің шығыс параметрлері бойынша кластерлік деректерді талдауды, нейрондық желінің есептеу процестерін, мәліметтерді алудың модельдері мен әдістерін, қарым-қатынасты танудың модельдерін мен әдістерін қолдануға үйрету. Пәнді меңгеру нәтижесінде ақпаратты өңдеу және бейнелерді тану үшін оларды қолдану тәсілдерін біледі және меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты технологиялар

  Бұлтты жүйелердің негізгі класстары, бұлтты есептеу, веб-технологиялар және веб-қызметтер саласындағы негізгі стандарттар, қолданбалы есептерді шешу үшін бұлтты есептеулерді қолдану принциптері бойынша дағдылар алынады. Бұлтты инфрақұрылымды пайдалана отырып, веб-технологиялар саласындағы практикалық міндеттерді шешу үшін неғұрлым қолайлы әдістер мен бағдарламалық құралдарды таңдау және пайдалану дағдылары қалыптастырылатын болады. Бұлттық инфрақұрылымды пайдалана отырып, веб-қызметтер мен бұлттық жүйелер зерттеледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Пән магистранттың мәдениетаралық-коммуникативтік құзыреттілігін қалыптастыруға және ауызша және жазбаша шет тілін меңгеруін жетілдіруге бағытталған. Пәнді игеру барысында магистрант өз идеяларын, мақалаларды, есептерді, тағы басқа ғылыми еңбектерді рәсімдеу кезінде жазбаша, ғылыми қоғамдастыққа хабарлау кезінде ауызша түрде шет тілінде жеткізуге машықтанады. Шетелдік ғалымдардың ғылыми еңбектерін түпнұсқа дереккөздерден оқу және шетелдік тәжірибені меңгеру үшін ақпараттарды аудару дағдыларын жетілдіреді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Заманауи талшықты оптикалық желілер

  Пәннің мақсаты тарату жүйесі және оптикалық сигналдарды өңдеу принциптерін, тарату жылдамдығы және оралғыға (бөгеулікке) тұрақтылығын жоғарылату бағдарламалық әдістері мен аппаратурасын, байланыс арнасын тиімді пайдалану әдістерін игерту, жобалау мен зерттеудің стандартты пакеттері негізінде процестер мен объектілерді модельдей отырып, корпоративтік сегментке арналған жүйелерді әзірлеу. Пәнді меңгеру нәтижесінде оптикалық байланыс жүйелерінің маңыздылығын анықтай отырып, оптиталшықты кабельдерге, коннекторлар мен құрал-жабдықтарын зерттеу және процестер мен объектілерді модельдеу зерттеудің практикалық мәнділігін ашады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту

  Пәннің мақсаты сапасы мен дәлдігі бойынша адамның қабылдайтын шешімдеріне жақын интеллектуалды шешімдерді қабылдай алатын жүйелерді құрып, болжау әдістемелерін әзірлеу және зерттеу. Пәнді меңгеру нәтижесінде машиналық оқыту есебінің қойылымын,мәліметтерді алдын ала өңдеуді, тірек векторлар әдісін, жіктеу әдістерінің композициясын,мәліметтерді кластерлеуді, кластерлеудің дұрыстығын бағалауды,машиналық оқыту есептерін көпқабатты нейрондық желілерде шешуді, машиналық оқыту алгоритмдерін жүзеге асыратын программалық қосымшаны құрып, әзірлейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Зерттеулердің қолданбалы әдістері

  Пән магистранттарға ғылыми зерттеудің әдістемелік негіздерін меңгертуді, эмпирикалық және қолданбалы зерттеу жүргізу дағдыларын қалыптастыруды көздейді. Курста зерттеу жоспарын әзірлеу, гипотеза құру, әдістерді негіздеу, деректерді талдау және интерпретациялау қарастырылады. Сонымен қатар, ғылыми ақпаратты өңдеу және талдау үдерісінде жасанды интеллект технологияларын қолдану жолдары меңгеріледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектептің педагогикасы

  Пән жоғары мектептегі тұтас педагогикалық үдерістің әдіснамалық негіздері мен қазіргі білім беру парадигмалары туралы білімдерді зерттейді. Пәнді оқу барысында магистрант жоғары кәсіби білімнің ролі мен маңыздылығын және жоғары мектеп оқытушысына қойылатын негізгі талаптарды меңгере отырып, жоғары оқу орындарында ғылыми-зерттеу әдістерінің түрлерін пайдалануды, нақты ғылыми-педагогикалық зерттеуді ұйымдастыру мен жүргізудің әдістемесін қолдануды үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• IT саласын оқытудың әдістемелік негіздері

  Пән ақпараттық технологиялар саласындағы білімді жоғары оқу орындарында оқыту әдістемесін және ғылыми-зерттеу жүргізу дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Магистранттар заманауи педагогикалық технологиялар, оқытудың интерактивті әдістері (флиппед класс, жобалық оқыту, геймификация, проблемалық оқыту) және цифрлық білім беру платформаларын тиімді қолдануды меңгереді. Сонымен қатар ғылыми зерттеу процесінің кезеңдері, ғылыми мәселені қою, гипотеза жасау, әдіснама таңдау, деректер жинау және оларды талдау, ғылыми баяндама мен мақалалар жазу талаптары қарастырылады. Пән IT мамандарын даярлаудағы кәсіби-әдістемелік және ғылыми-зерттеу құзыреттерін дамытуға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Пән ғылыми ойлаудың тарихы мен философиясы, ғылымның философиялық негіздері, эмпирикалық және ғылыми танымның генезисі, мәні, болашағы туралы білімді қалыптастырады, білімгерлердің ғылыми-зерттеу жұмыстарын жүргізуіне қажетті әдістемелік аппаратты дамытады. Проблемалық оқыту, тақырыптық талқылау, жоба әдісі сияқты оқытудың белсенді әдістері қазіргі заманғы ғылым жетістіктерін сыни тұрғыдан бағалау дағдыларын меңгеруге, өзіндік этикалық ұстанымын қалыптастыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Басқару психологиясы

  Пән басқарушылық қызметтің психологиялық теорияларының іргелі түсініктерін, әлемдегі басқарудың тиімді стратегиялары мен теорияларын зерттейді. Пәнді меңгеру барысында магистрант ұйымдастырушылық мінез-құлықтың психологиялық теорияларын синтездей білу, командада тиімді өзара іс-қимыл жасай білу, команда құру және басқару психологиясының ережелерін ескере отырып, оның жұмысын ұйымдастыру дағдыларын игереді. Көшбасшылық қасиеттерді көрсете білуді және шиеленістік ситуацияларды басқарудың психологиялық әдістерін қолдануды үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Академиялық ғылыми жазба

  Пән академиялық жазылым талаптарын меңгеру, ғылыми этика және академиялық адалдық қағидаттарын сақтау негізінде ғылыми мақалалар дайындау тәсілдерін игеруге бағытталады. Мәтін құрастыру әдістері, академиялық жазбалардың түрлері, халықаралық ғылыми дерекқорларды пайдалану жолдары және ғылыми журналдардың құрылымдық әрі мазмұндық талаптарына сай мақала рәсімдеу дағдылары қалыптастырылады. Мақаланы журналдардың онлайн жүйелері арқылы ұсыну тәртібі үйретіледі. Ғылыми деректерді талдау мен библиографиялық ақпаратты өңдеу үдерісінде жасанды интеллект технологиялары қолданылады. Мақаланы журналдардың онлайн жүйелері арқылы ұсыну тәртібі үйретіледі. Ғылыми деректерді талдау мен библиографиялық ақпаратты өңдеу үдерісінде жасанды интеллект технологиялары қолданылады. Мақаланы журналдардың онлайн жүйелері арқылы ұсыну тәртібі үйретіледі. Ғылыми деректерді талдау мен библиографиялық ақпаратты өңдеу үдерісінде жасанды интеллект технологиялары қолданылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Веб іздеу технологиялары және жүйелері

  Пәннің мақсаты әртүрлі веб-іздеу технологияларының мүмкіндіктерін аналитикалық әдістер арқылы талдау және бағалау, веб-іздеу жүйесін жобалау үшін мәліметтер алу модельдерін пайдалану қабілеттерін қалыптастыру. Пәнді меңгеру нәтижесінде магистрант іздеу жүйесінің архитектурасын, веб-іздеу технологияларын: веб-роботтар, белгілеу технологиялары, сілтемелерді талдау технологияларын, қолданушы профилін талдау технологияларын, мәтіндік файлдарды сөздер бойынша индекстеу және шығаруды, мәліметтерді алу модельдерін аналитикалық әдістер арқылы зерттеуді, веб-граф құрылымын, көрінбейтін және арнайы веб-іздеу жүйелерін, веб-іздеу жүйесін жобалауды және қосымшаларды, корпоративтік сегментке арналған жүйелерді әзірлейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Биоақпарат

  Пәннің мақсаты биоинформация саласында жүйелі білімді, іскерлікті және дағдыларды қалыптастыруға, ақпараттық құрылымдар мен үрдістердің модельдері туралы түсінік қалыптастыра отырып, сипаттау тілдерін, сұраныс жасау тілдерін құру қағидалары туралы білім беруді қарастырады. Пәнді меңгеру нәтижесінде магистранттарбастапқы мәліметтерді талдау және түрлендіруді, мәліметтерді интеграциялау концепцияларын, процестері және әдістерін, мәліметтер текшесін есептеудің тиімді әдістерін қолданады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректерді өңдеу әдістері мен технологиялары

  Пәннің мақсаты Data Mining (ассоциативті ережелерді іздеу, жіктеу, кластерлеу және т. б.) және Machine Learning кластарының әдістері, жасанды нейрондық желілер және имитациялық моделдеу, статистикалық талдау және т.б. үлкен мәліметтерді өңдеу үшін ұсынылады. Сондай-ақ, Hadoop, mapReduce сияқты үлкен деректерді сақтау және өңдеу технологияларын қамтиды. Пәнді меңгеру нәтижесінде кеңейтілген үлкен деректер аналитикасы, бұлтты қосымшалар мен қызметтер, үлкен деректерді өңдеу әдістері мен технологиялары арқылы зерттей отырып, қорытынды зерттеу нәтижелерін талдайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Ақпараттық жүйелердің инфрақұрылымы

  Пәннің мақсаты кәсіпорынның ақпараттық жүйелердің инфрақұрылымын құру, дамыту және басқару саласын зерттейді. Пәнді меңгеру нәтижесінде ақпараттық жүйелердің оңтайлы архитектурасын негіздеуге, қолдау жүйесіне қойылатын талаптарды жасауға, ақпараттық жүйелердің шығындарын анықтауға және азайтуға мүмкіндік беретін практикалық дағдыларды алу арқылы процестер мен объектілерді модельдейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Нейрондық желілер

  Негізгі нейронды-желілік парадигмалармен және олардың қолдану салаларымен таныстыру дағдылары қалыптасады. Жасанды нейрондық желілердің негіздері – бір және көп қабатты нейрондық желілердің құрылымы, оқыту алгоритмдерінің жіктелуі, Персептрондар, Хопфилд және Хэминг, қарсы тарату желілері, екі бағытты ассоциативті жады, адаптивті резонанс теориясы, когнитрондар (неокогнитрондар), желінің сыйымдылығы мен тұрақтылығы мәселелерін талдау үдерісі қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Киберқауіпсіздік

  Пәнінің мақсаты –кибернетикалық қауіпсіздікті қамтамасыз ету саласында білім жүйесін, кибернетикалық қауіпсіздігін қаматамасыз ету негізгі тәсілдері мен әдістері, киберқылмыстық, кибершабуыл қарастырылып, сапасын арттырады. Пәнді меңгеру нәтижесінде – компьютерлік және инфокоммуникациялық жүйелер мен желілерде кибернетикалық қауіпсіздікті қамтамасыз етудің арнайы әдістерін және құралдарын қолдана отырып, корпоративтік сегментке арналған жүйелерді әзірлейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Жасанды интеллект

  Пән жасанды интеллекттің (ЖИ) негізгі теориялық және практикалық аспектілерін, оның әдіснамалық негіздерін және заманауи технологиялардағы қолданылу мүмкіндіктерін тереңдете оқытады. Пәнді меңгеру барысында магистранттар ЖИ пайдаланып деректерді өңдеу және талдау, сондай-ақ машиналық оқыту мен нейрондық желілерді қолдану бойынша терең білім алып, жасанды интеллект әдістерін нақты ғылыми зерттеулер мен қолданбалы жобаларда пайдалану дағдыларын игереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• алынған теориялық білімдерін ғылыми-зерттеу іс-әрекетінің әртүрлі нысандарында қолдана отырып, ғылым тарихы мен философиясы дамуының негізгі мәселелері мен қазіргі даму тенденцияларын талдайды
• Кәсіби қызметінде шет тілінде ауызша және жазбаша қарым-қатынас орнату дағдыларын қолданады.
• педагогикалық такт және этика ережелерін сақтап, кәсіби саладағы көшбасшылық және басшылық іс-әрекеттері мен дағдыларын көрсете отырып, ЖОО-да білім беру іс-әрекетін нәтижелі ұйымдастырады.
• Заманауи аналитикалық әдістер мен жасанды интеллект құралдарын қолдана отырып, ғылыми-зерттеу нәтижелерін кешенді түрде талдайды.
• Халықаралық ғылыми дерекқорлар өнімдерін және жасанды интеллект технологияларын қолдана отырып, ғылыми зерттеу нәтижелерін ғылыми этика талаптары мен академиялық адалдық қағидаттарына сай рәсімдеп, ғылыми еңбектерді әзірлейді.
• автоматтандырылған жобалау мен зерттеудің стандартты пакеттері негізінде процестер мен объектілерді модельдеу.
• зерттеу тапсырмаларын модельдеу және деректерді жинауға, сақтауға, талдауға және басқаруға арналған жаңа құралдар мен қосымшаларды әзірлеу.
• ақпараттық жүйелер мен технологиялардың жұмыс істеу процестерінің сапасын талдау, синтездеу, оңтайландыру және болжау әдістемелерін әзірлеу және зерттеу жүргізу.
• сандық эксперименттерді жоспарлау, нәтижелерді түсіндіру, салалар бойынша зерттеу жұмыстарын жүргізу кезінде қорытындыларды пайдалану.
• Жобаларды басқарудың заманауи технологияларын қолдана отырып, корпоративтік сегментке арналған жүйелерді әзірлеу.

Ұқсас БББ