Data Science

Образовательная программа «Data Science»

Программа направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов в сфере информационных систем и технологий. По этой причине часть преподавателей по спец. дисциплинам являются практиками, что позволяет давать магистрантам востребованные знания на рынке и реализовывать реальные проекты.

Язык обучения: казахский, русский, английский

Срок обучения:

•  7М06101 - Data Science-н.п.м (2 г.о.)
•  7M06102 - Data Science- п.м (1 г.о)

Миссия образовательной программы «Data Science»: Data Science — В современном мире компания не может быть полностью высокотехнологичной и конкурентоспособной без использования достижений аналитики больших данных. Специалисты, умеющие правильно организовать аналитические процессы и реализовать высокопроизводительные алгоритмы обработки данных в распределенных вычислительных средах, особенно востребованы на рынке в связи с ускоренным развитием информационных технологий. Главная миссия внести вклад в развитие общества, формируя профессиональных IT специалистов с предпринимательским мышлением

Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных специалистов, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии больших данных и машинного обучения для решения современных задач.

 

Образовательные траектории:

Траектории
« Data Science and Business Analytics »	«AI and Machine Learning»
Экономика знаний и цифровая трансформация бизнеса определяют компаниям во всех отраслях новые вызовы эффективности. Конкурентоспособность зависит не столько от наличия материальных и финансовых ресурсов, сколько от способности компании принимать решения на основе анализа больших объемов данных, полученных из цифровой среды.	Машинным обучением обычно называют методы анализа, основанные на байесовской теории, которые используются для распознавания шаблонов и обучения. В основе машинного обучения лежит набор алгоритмов, которые используют предоставленные данные для обучения и прогнозирования, а также кодировка и создание алгоритмов для искусственного интеллекта

Преимущество обучения: 

• Стажировка
• Бизнес-кейсы
• Сильный технический бэкграунд
• Преподаватели-практики

Выпускники  "Data Science" могут работать в следующих должностях:

• Менеджер проекта / продукта в области больших данных, продвинутой аналитики и Data Science
• Бизнес-консультант
• Бизнес-аналитик
• Chief Data Officer
• Chief Innovation Officer
• Chief Product Office

Выпускники работают в таких компаниях как:

• ТОО TDS Media - официальный партнер Google и Яндекс;
• Intel
• Samsung Kazakhstan
• Deloitte
• PWC  
• JetBrains
• Microsoft
• АО Kaspi Bank
• НСК и др.

Содержание образовательной программы: 

Компоненты	Профильное направление, 1 г.о.	Научно-педагогическое направление, 2 г.о.
1.Базовые дисциплины, в т.ч.	10	35
1.1. Вузовский компонент	6	20
1.2. Компонент по выбору	4	15
1.3. Педагогическая практика	-	8
2.Профилирующие дисциплины, в т.ч.	25	49
2.1. Вузовский компонент	5	5
2.2. Компонент по выбору	10	32
2.3. Исследовательская практика	-	12
2.4. Производственная практика	10	-
Экспериментально-исследовательская работа магистранта, включая выполнение магистерского проекта	13	-
Научно-исследовательская работа магистранта, включая выполнение магистерской диссертации	-	24
Итоговая аттестация (ИА)	12	12
Итого	60	120

 

Учебный план подразделен на 4 модуля:

Профильное направление,         1 г.о.	Кол-во кредитов	Научно-педагогическое направление, 2 г.о.	Кол-во  кредитов
Общие модули	10	Общие модули	25
Профессиональный модуль	25	Исследовательский модуль	44
Исследовательский модуль	13	Профессиональный модуль	39
Итоговая аттестация	12	Итоговая аттестация	12

 

Дисциплины учебного плана научно-педагогического направления:

История и философия науки Иностранный язык (профессиональный) Педагогика высшей школы Психология управления Педагогическая практика Бизнес-законодательство Эмоциональный интеллект Методология научных исследований Академическое письмо и исследования Прогнозная аналитика и моделирование данных Математические модели и экономический анализ Научно - исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерской диссертации Исследовательская практика  Аналитика данных в Excel Статистика в науке о данных