«Data Science» білім беру бағдарламасы
Бағдарлама Ақпараттық жүйелер мен технологиялар саласында жоғары білікті мамандарды даярлауға бағытталған. Осы себепті арнайы оқытушылардың бір бөлігі. пәндер практика болып табылады, бұл магистранттарға нарықта сұранысқа ие білім беруге және нақты жобаларды іске асыруға мүмкіндік береді.
Оқыту тілі: қазақ, ағылшын, орыс
Оқу мерзімі:
«Data Science» білім беру бағдарламасының миссиясы: Data Science — қазіргі әлемде компания үлкен деректер аналитикасының жетістіктерін пайдаланбай толығымен жоғары технологиялық және бәсекеге қабілетті бола алмайды. Аналитикалық процестерді дұрыс ұйымдастыра алатын және таратылған есептеу орталарында деректерді өңдеудің жоғары өнімді алгоритмдерін жүзеге асыра алатын мамандар, әсіресе, ақпараттық технологиялардың жедел дамуына байланысты нарықта сұранысқа ие. Басты миссия кәсіпкерлік ойлауы бар кәсіби IT мамандарды қалыптастыру арқылы қоғамның дамуына үлес қосу
Білім беру бағдарламасының мақсаты: қазіргі заманғы міндеттерді шешу үшін үлкен деректер мен машиналық оқыту технологияларын жобалауға, әзірлеуге және тиімді пайдалануға қабілетті жоғары білікті мамандарды даярлау.
Білім беру траекториялары:
|
Траекториялар |
|
|
« Data Science and Business Analytics » |
«AI and Machine Learning» |
|
Білім экономикасы және Бизнестің цифрлық трансформациясы барлық салалардағы компанияларға тиімділіктің жаңа сын-қатерлерін анықтайды. Бәсекеге қабілеттілік материалдық және қаржылық ресурстардың болуына емес, компанияның цифрлық ортадан алынған деректердің үлкен көлемін талдау негізінде шешім қабылдау қабілетіне байланысты. |
Машиналық оқыту әдетте үлгілерді тану және оқыту үшін қолданылатын Байес теориясына негізделген талдау әдістері деп аталады. Машиналық оқыту оқыту мен болжау үшін берілген деректерді пайдаланатын Алгоритмдер жиынтығына, сондай-ақ жасанды интеллект үшін алгоритмдерді кодтауға және құруға негізделген. |
Оқудың артықшылығы:
"Data Science" түлектері келесі лауазымдарда жұмыс істей алады:
Түлектер келесі компанияларда жұмыс істей алады:
Білім беру бағдарламасының мазмұны:
| Компоненттер | Бейіндік бағыт, 1 о.ж. | Ғылыми-педагогикалық бағыт, 2 о.ж. |
| 1.Базалық пәндер, оның ішінде: | 10 | 35 |
| 1.1. ЖОО компоненті | 6 | 20 |
| 1.2. Таңдау бойынша компонент | 4 | 15 |
| 1.3. Педагогикалық практика | - | 8 |
| 2.Жалпыға міндетті модуль, соның ішінде | 25 | 49 |
| 2.1. ЖОО компоненті | 5 | 5 |
| 2.2. Таңдау бойынша компонент | 10 | 32 |
| 2.3. Зерттеу практикасы | - | 12 |
| 2.4. Өндірістік тәжірибе | 10 | - |
| Магистрлік жобаны орындауды қоса алғанда, магистранттың эксперименттік-зерттеу жұмысы | 13 | - |
| Магистрлік диссертацияны орындауды қоса алғанда, магистранттың ғылыми-зерттеу жұмысы | - | 24 |
| Қорытынды аттестаттау (ҚА) | 12 | 12 |
| Барлығы | 60 | 120 |
Оқу жоспары 4 модульге бөлінген:
| Бейіндік бағыт, 1 о.ж. | Кредит саны | Ғылыми-педагогикалық бағыт, 2 о.ж. | Кредит саны |
| Жалпы модуль | 10 | Жалпы модульдер | 25 |
| Кәсіби модуль | 25 | Зерттеу модулі | 44 |
| Зерттеу модулі | 13 | Кәсіби модуль | 39 |
| Қорытынды аттестаттау | 12 | Қорытынды аттестаттау | 12 |
Ғылыми-педагогикалық бағыттағы оқу жоспарының пәндері:
| Ғылым тарихы мен философиясы |
| Шет тілі (Кәсіби) |
| Жоғары мектеп педагогикасы |
| Басқару психологиясы |
| Педагогикалық практика |
| Бизнес-заңнама |
| Эмоциялық интеллект |
|
Ғылыми зерттеулер әдіснамасы
|
| Академиялық жазу және зерттеу |
| Болжамдық талдау және деректерді модельдеу |
| Математикалық модельдер және экономикалық талдау |
| Магистранттың ғылыми-зерттеу жұмысы, оның ішінде тағылымдамадан өту және магистрлік диссертацияны орындау |
| Зерттеу практикасы |
|
Аналитика данных в Excel
|
| Статистика в Data Science |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Бейіндік бағыттағы оқу жоспарының пәндері:
|
