3

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты: кәсіби қалыптасу процесінде басқару саласының маңызды аспектілерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Курс аясында пән, басқару психологиясының негізгі принциптері, басқарушылық өзара әрекеттесудегі тұлға, жеке тұлғаның мінез-құлқын басқару, топтық құбылыстар мен процестерді басқару психологиясы, көшбасшы тұлғасының психологиялық ерекшеліктері, жеке Басқару стилі, басқарушылық қызметтегі әсер ету психологиясы, жанжал жағдайларын басқару ашылады.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курсының мақсаты магистранттарды генеративті модельдердің негіздерімен және жетілдірілген әдістерімен және олардың кескіндерді генерациялау, мәтінді генерациялау және дауыс синтезі сияқты әртүрлі салаларда практикалық қолдануымен таныстыру болып табылады. Міндеттерге генеративті жасанды интеллект технологияларын қолдана отырып, генерациялау алгоритмдерін зерттеу және жобалар жасау кіреді

3

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты - Тарихи динамика негізінде және тарихи өзгермелі әлеуметтік-мәдени контексте қарастырылады. Арнайы философиялық талдау пәні болып табылатын ғылым феноменінің мәселелерімен таныстырып, ғылымның тарихы мен теориясы, ғылым дамуының заңдылықтары және ғылыми білімнің құрылымы, ғылымның мамандық және әлеуметтік институт ретіндегі ерекшеліктері, ғылымның қоғам дамуындағы рөлі туралы туралы білім қалыптастырады.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Мақсаты: ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру мен жоспарлауда практикалық дағдыларды қолдану, ғылыми зерттеу бағыттары туралы білімдерін жүйелеу және қолдану қабілеттерін қалыптастыру. Пән зерттейді: ғылыми мақалалар мен диссертацияларды жоспарлау, ұйымдастыру және ресімдеудің нысандары мен әдістері; презентацияларда, баяндамаларда, жобаларда, мақалаларда ғылыми зерттеу нәтижелерін қорытындылау түрлері.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты: деректерді өңдеуге арналған қосымшаларды әзірлеу, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу жобасын басқару қабілетін қалыптастырудан тұрады.<br/> Пәннің мазмұны: Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің өмірлік циклі. Бастапқы деректерді алдын ала өңдеу. Деректерді талдау конвейерін құрудың негізгі кезеңдері. Деректерді өңдеу. Деректерден білімді алу әдістері. Деректерді көрнекілеу. Машинамен оқыту фреймвортармен өзара іс-қимыл. Деректерді талдауға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу. Python-дағы параллелизм. Git және GitHub пайдалану.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты деректер ғылымында математикалық әдістерді, соның ішінде ықтималдықты, сызықтық алгебраны, есептеулер мен оңтайландыруды, қарапайым дифференциалдық теңдеулер мен дербес дифференциалдық теңдеулерді қолдану қабілетін дамыту болып табылады.<br/> Курстың/пәннің мазмұны: Сызықтық ең кіші квадраттар және сингулярлық мәннің декомпозициясы. Спектрлік графика теориясы және қолданбалары. Машиналық оқытудағы оңтайландыру. Оңтайлы жағдайлар. дөңес. Градиенттің төмендеуі: конвергенциялық талдау. кері таралу. Логистикалық регрессия үшін стохастикалық градиенттің түсуі. Ықтималдық модельдер: негізгі ұғымдар мен мысалдар.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Мақсаты - жоғары оқу орындарының дидактикасы, тәрбие мен білім беруді басқару теориялары, педагогикалық қызметті талдау және өзін-өзі бағалау білімдері негізінде университетте педагогикалық іс-әрекеттің қабілетін қалыптастыру. Болашақ оқытушының білім беру қызметін ОКТ қолдана отырып жобалауды, Болон процесін жүзеге асыруды,дәріскерлік,кураторлық шеберлікті оқыту/тәрбиелеу және бағалау стратегиялары мен әдістерін қолдана отырып (TLA-стратегиялар) игеруді қарастырылады.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты қолданбалы есептерді шешуде деректерді талдау және визуализациялау үшін машиналық оқыту алгоритмдері мен әдістерін қолдану қабілетін дамыту болып табылады.<br/> Пән шеңберінде келесі аспектілер қарастырылады: Деректерді алдын ала өңдеу және мүмкіндікті инженерия. Функцияны таңдау және өлшемді азайту әдістері. Бақыланатын оқу алгоритмдері. Алгоритмдерді мұғалімсіз оқыту. Модельді бағалау және валидациялау. Жіктеу, регрессия және кластерлеу үшін бағалау метрикасы. Айқас валидация және гиперпараметрлерді баптау. Машиналық оқытудың жетілдірілген әдістері. Практикалық қолданбалар және кейс зерттеулері

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты - реляциялық және реляциялық емес дерекқорларды жобалау және пайдалану, күрделі есептер құру және сұраныстар арқылы деректерді терең талдау қабілетін қалыптастыру.<br/> Пәннің мазмұны: деректердің реляциялық моделі. SQL көмегімен реляциялық мәліметтер базасын талдау және жобалау, енгізу. NoSQL мәліметтер базасын жобалау. NoSQL дерекқорынан деректерді дайындау, зерттеу және алу.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты: үлкен деректерді басқару, үлкен деректермен жұмыс істеуге қажетті құралдарды әзірлеу және енгізу қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: Үлкен деректер экожүйесі. Үлкен деректерді талдау құралдары. Дерекқорды басқарудың үлестірілетін жүйелері. Үлкен деректерді басқару жүйелерін жобалау. Жүйесіз дерекқорлар. Кілт-мәндер қоймалары. Бөлектелген файл жүйелері. Деректерді бөлектелген өңдеу. Ағынды басқару және өңдеу.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты: шетел тіліндегі сөйлеу мәнерінің әртүрлі түрлерінде практикалық дағдыларды қалыптастыру. Оқу курсы қазіргі жаһандық кеңістіктегі ақпаратты қабылдау, түсіну және аудару, өз зерттеулерін сынақтан өткізу үшін ғылыми іс-шараларға қатысу қабілетін қалыптастырады. Пән шетел тілін білім берудің халықаралық стандарттарына сәйкес құзыреттерді жетілдіруге бағытталған.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты - деректердің құпиялылық мәселелерін талдау, деректердің қауіпсіздігі мен құпиялылығын қамтамасыз етудің техникалық тетіктерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: деректерді қорғау ережелері. Деректерді қорғаудың жалпы ережесі. Деректердің құпиялылығын сақтау жолдары. Криптографиялық ұғымдар: шифрлау/ шифрды ашу, хабарламалардың аутентификациясы, деректердің тұтастығы. Деректерге негізделген қосымшаларға қауіп төндіретін модельдер. Деректерді қорғау үшін ашық кілтті криптография.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты орталықсыздандырудың негізгі принциптерін түсіну және орталықтандырылмаған қосымшалардың әртүрлі түрлерін жасау үшін web3 технологияларын қолдану қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: Web3 және орталықсыздандыру. Ethereum және смарт-келісімшарттар. Смарт-келісімшарттардың негіздері және олардың Ethereum-да орталықсыздандырылған қосымшаларды әзірлеудегі рөлі. Web3.js және басқа да кітапханалар. Веб-бағдарламалармен біріктіру. Орталықсыздандырылған функцияларды веб-қосымшаларға біріктіру әдістері.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты – магистранттарға смарт келісімшарт архитектурасының негіздерін үйрету және оларға тиімді және сенімді смарт-келісімшарттарды жобалау принциптері мен әдістері туралы түсінік беру.
Курс келесі аспектілерді қамтиды:
Смарт келісімшарттарға кіріспе. Смарт келісім-шарттар түсінігі және олардың блокчейн технологиясындағы рөлі. Смарт келісімшарттардың негізгі принциптері, олардың құрылымы және негізгі функциялары. Смарт келісімшарттарға арналған бағдарламалау тілдері. Ақылды келісімшарт архитектурасы. Смарт келісім-шарттардың дизайн принциптері мен архитектурасы. Модульдік, мұрагерлік, интерфейстер және икемді және тиімді смарт келісімшарттарды әзірлеуге арналған басқа аспектілер. Мемлекетті басқару және мәліметтерді сақтау. Смарт келісімшарттардағы деректерді сақтау және өзгертуге арналған деректер құрылымы және негізгі операциялар.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты – магистранттарға блокчейн технологиясына қатысты бизнес-модельдердің негіздері мен практикалық аспектілерін үйрету. Мазмұны: блокчейн негізіндегі бизнес үлгілері. Орталықтандырылмаған платформалар, нарықтар, жеткізу тізбегін басқару, қаржылық қызметтер және басқа қолданбалар. Блокчейн экономикасы. Блокчейннің экономикалық аспектілері, экономикалық ынталандырулар мен сыйақылар, блокчейн негізінде дауыс беру және шешім қабылдау механизмдері. Қаржылық модельдер және бизнес үлгілері. Реттеу және құқықтық аспектілері. Әртүрлі салаларда блокчейнді қолдану.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты блокчейн архитектурасының және оның құрамдас бөліктерінің негіздерін түсіну қабілетін дамыту, блокчейнді орналастыру мен енгізуде орталықтандырылмаған желілер мен консенсус механизмдерін қолдану. Мазмұны: блокчейннің негізгі түсініктері. Блокчейн жүйелерінің түрлері. Артылықшылықтар мен кемшіліктер. Блокчейннің архитектуралық құрамдас бөліктері. Хаттамалар және консенсус алгоритмдері. Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Delegated Proof of Stake (DPoS) алгоритмдерінің жұмыс істеу принциптері және т.б. Масштабтау және өнімділік. блокчейн жүйелері. Өзара әрекеттестік және стандарттар. блокчейн жүйелері. Стандарттар мен хаттамалар ERC-20, ERC-721, Hyperledger Fabric және т.б.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты - әр түрлі блокчейн платформалары үшін Solidity көмегімен блокчейн қосымшаларын әзірлеу және орналастыру қабілетін қалыптастыру.
Пәннің мазмұны: блокчейн технологиясына кіріспе. Таратылған тізілімдердің жұмыс принциптері. Блокчейнда қолданылатын консенсус механизмдері. Ақылды келісімшарттар жасау және орналастыру. Блокчейн қосымшаларын құру және орналастыру процесі. Блокчейнда қолданылатын криптографияның негізгі принциптері.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты масштабталатын деректерді өңдеу үшін MapReduce моделін және виртуалды машина есептеу орталарын қолдану қабілетін дамыту болып табылады. Курстың мазмұны: MapReduce көмегімен параллельді бағдарламалау. Қызмет ретінде инфрақұрылымы, платформасы және бағдарламалық жасақтамасы бар бұлттар. Виртуализацияның технологиялары мен құралдары. Бұлтты деректерді сақтау. NoSQL дерекқорлары және параллельді сұрауларды өңдеу. Ағындық деректерді өңдеу.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты: деректерді өңдеуге арналған қосымшаларды әзірлеу, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу жобасын басқару қабілетін қалыптастырудан тұрады.
Пәннің мазмұны: Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің өмірлік циклі. Бастапқы деректерді алдын ала өңдеу. Деректерді талдау конвейерін құрудың негізгі кезеңдері. Деректерді өңдеу. Деректерден білімді алу әдістері. Деректерді көрнекілеу. Машинамен оқыту фреймвортармен өзара іс-қимыл. Деректерді талдауға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу. Python-дағы параллелизм. Git және GitHub пайдалану.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты: деректермен тиімді жұмыс істеу үшін қажетті дағдылар мен білімді қамтамасыз ету. Магистранттар әртүрлі ақпарат көздерден деректерді жинай алады, оларды тазартады және өңдейді, ақпараттық визуализациялар жасайды және құнды түсініктер мен шешімдер қабылдау үшін деректерді талдай алады. Пәннің мазмұны: Мәліметтерді жинау әдістері. Деректерді визуализациялау принциптері мен құралдары. Зерттеу мәліметтерін талдау. Статистикалық талдау әдістері. Мәліметтерді талдау және интерпретациялау. Деректерді өндіру. Деректерге негізделген шешім қабылдау үшін болжамды модельдеу және машиналық оқыту әдістері. этикалық сана. Деректер қауіпсіздігі және құпиялылық.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты-бағдарламалау тілдерін қолдана отырып, деректерді талдау үшін статистикалық процедураларды қолдану қабілетін қалыптастыру.
Пәннің мазмұны: Деректер мен іріктемелерді бөлу. Сенімді аралықтар. Болжамдарды тексеру. Статистикалық эксперименттер және маңыздылығын тексеру. Регрессия және болжау. Регрессияның сызықтық модельдері, дисперсиялық талдау. Жіктеу. Статистикалық машиналық оқыту. Оқытушысыз оқыту.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты: деректермен тиімді жұмыс істеу үшін қажетті дағдылар мен білімді қамтамасыз ету. Магистранттар әртүрлі ақпарат көздерден деректерді жинай алады, оларды тазартады және өңдейді, ақпараттық визуализациялар жасайды және құнды түсініктер мен шешімдер қабылдау үшін деректерді талдай алады. Пәннің мазмұны: Мәліметтерді жинау әдістері. Деректерді визуализациялау принциптері мен құралдары. Зерттеу мәліметтерін талдау. Статистикалық талдау әдістері. Мәліметтерді талдау және интерпретациялау. Деректерді өндіру. Деректерге негізделген шешім қабылдау үшін болжамды модельдеу және машиналық оқыту әдістері. этикалық сана. Деректер қауіпсіздігі және құпиялылық.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты магистранттарға жасанды интеллекттің негізгі ұғымдары мен теориялық негіздерін терең түсінуді қамтамасыз ету болып табылады. Міндеттерге негізгі алгоритмдерді, модельдер мен принциптерді зерттеу және оларды табиғи тілді өңдеу және компьютерлік көру сияқты әртүрлі салаларда интеллектуалды жүйелерді құру үшін қолдану кіреді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты – салалық серіктестермен бірлесе отырып, тәжірибелік деректерді талдау жобаларын жүзеге асыру қабілетін дамыту. Пәннің мазмұны: Зерттеу әдістері. Әдебиет талдау. Жобаның ауқымын бағалау және жоспарлау. Мәліметтерді жинау және алдын ала өңдеу. Зерттеу мәліметтерін талдау. Мәліметтерді талдау алгоритмін таңдау, құрастыру. Функцияларды әзірлеу және таңдау, модельдерді құру және бағалау. Нәтижелерді интерпретациялау және визуализациялау. Мәліметтерді талдау нәтижелерін ұсыну және есеп беру.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты магистранттарды нейрондық желілердің жұмыс істеу принциптерімен және олардың әртүрлі когнитивті жүйелерде қолдануымен таныстыру. Міндеттерге негізгі алгоритмдерді және нейрондық желі үлгілерін, сондай-ақ олардың сигналдарды өңдеуде, күшейтуді оқытуда және жасанды интеллекттің басқа салаларында қолдануларын зерттеу кіреді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты магистранттарды кескінді өңдеу мен талдауға тән терең машиналық оқыту әдістеріне үйрету болып табылады. Міндеттерге терең оқытудың негізгі алгоритмдері мен үлгілерін үйрену және оларды үлгіні тану, кескінді сегменттеу және компьютерлік көрудің басқа мәселелерінде қолдану кіреді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты магистранттарға динамикалық ортада шешім қабылдауға қабілетті автономды агенттерді құру үшін күшейтілген оқытудың негізгі тұжырымдамалары мен алгоритмдерін үйрету болып табылады. Міндеттерге оқыту теориясын нығайту, алгоритмдерді енгізу және оларды әртүрлі практикалық сценарийлерде қолдану кіреді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты магистранттарға үлкен көлемдегі деректерді тиімді талдау, интерпретациялау және пайдалану үшін машиналық оқыту және деректерді талдау саласындағы іргелі білім мен дағдыларды беру болып табылады. Міндеттерге машиналық оқытудың негізгі әдістерін, деректерді талдауды және оларды нақты әлемдегі мәселелерді шешуде практикалық қолдануды үйрену кіреді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты блокчейн технологиясы негізінде орталықтандырылмаған қосымшаларды жобалау, әзірлеу, орналастыру және сынау қабілетін қалыптастыру. Мазмұны: Орталықсыздандыру негіздері. Орталықсыздандыру түсінігі және оны қолданбалы бағдарламаларда жүзеге асырудың әртүрлі тәсілдері. Блокчейн технологиясы. Блокчейн технологиясының негізгі принциптері және оның орталықтандырылмаған қолданбалардағы рөлі. Ethereum, EOS, NEO орталықтандырылмаған қолданбалы платформалар және т.б. Орталықтандырылмаған қосымшаларды әзірлеу. Орталықтандырылмаған қосымшаларды әзірлеу әдістері мен құралдары.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Курстың мақсаты магистранттарды мәтінді өңдеуге арналған интеллектуалды жүйелерді жобалау және енгізу үшін NLP негіздері мен озық әдістерін үйрету болып табылады. Тапсырмаларға тілді көрсету үлгілерін үйрену, көңіл-күйді талдау, машиналық аударма және басқа NLP қолданбалары кіреді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты - үлкен деректерді талдау үшін терең нейрондық желі әдістерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: статистика және машиналық оқыту контекстіндегі терең оқытудың орны. Терең оқыту модельдері және олардың қосымшалары. Терең нейрондық желілердің архитектурасы. Гиперпараметрлерді орнату. Конволюциялық нейрондық желілер. Қайталанатын нейрондық желілер. Конволюциялық нейрондық желілерді оқытуды жеделдету.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты: үлкен деректерді басқару, үлкен деректермен жұмыс істеуге қажетті құралдарды әзірлеу және енгізу қабілетін қалыптастыру. Пәннің мазмұны: Үлкен деректер экожүйесі. Үлкен деректерді талдау құралдары. Дерекқорды басқарудың үлестірілетін жүйелері. Үлкен деректерді басқару жүйелерін жобалау. Жүйесіз дерекқорлар. Кілт-мәндер қоймалары. Бөлектелген файл жүйелері. Деректерді бөлектелген өңдеу. Ағынды басқару және өңдеу.

Защита практики

Тәжірибе мақсаты: өзекті ғылыми мәселені зерттеуде тәжірибе жинақтау, оқу процесінде алған кәсіби білімдерін кеңейту және өз бетімен ғылыми жұмысты жүргізудің практикалық дағдыларын дамыту. Практика экономикалық білімдерді зерттеу, талдау және қолдану дағдыларын дамытуға бағытталған.

Защита практики

Дәрістерді, семинарларды өткізудің практикалық және оқу-әдістемелік дағдыларын қалыптастыру, ғылыми және теориялық білімдерді, шығармашылық қызметтегі практикалық дағдыларды мамандықтардың пәндерінен сабақ өткізу жағдайында пайдалану; өз заманауи кәсіби техникалары қолдану, оқыту әдісі практикада соңғы теориялық, әдістемелік жетістіктерді қолдануға, оқу-әдістемелік құжаттарды жасауға мүмкіндік береді.