DATA SCIENCE

Оқыту нәтижелері және құзыреттер

• Data Science саласындағы мәселелерді шешу үшін негізгі құралдар мен шеңберлерді пайдалана білу, нейрондық желілердің заманауи архитектурасын түсіну және есептерді шешу үшін оларды тәжірибеде қолдану, Computer Vision / Natural Language Processing есептерін шешу;
• өз бизнесін құру және дамыту үшін бірлескен талдау, жобалау және шешім қабылдау әдістемелерін қолдану; басқару шешімдерін әзірлеу және оларды тәжірибеге енгізу бойынша ұйымдастыру жұмыстарын жүргізу; басқалармен тиімді қарым-қатынас жасай білу, өз ойын жазбаша да, ауызша да жеткізе білу.
• жаратылыстану ғылымдары, әлеуметтік-гуманитарлық, экономикалық және құқықтық пәндер саласында эрудициясы мен ойлау мәдениеті жоғары, кәсіби біліктілігіне сәйкес жан-жақты білімді тұлғаны қалыптастыруға және дамытуға ықпал ететін базалық және қолданбалы білімге ие болу
• кәсіби қызметте ғылыми зерттеу әдістерін, академиялық жазу дағдыларын және инклюзия принциптерін пайдалану, сондай-ақ денсаулықты сақтау және еңбекке қабілеттілікті арттыру үшін дене шынықтыру және спорт құралдарын қолдану
• математикалық талдау және модельдеу, теориялық және эксперименттік зерттеулер әдістерін қолдана отырып, жаратылыстану ғылымдарының негізгі заңдылықтарын кәсіби қызмет барысында қолдана білу; кәсіптік қызмет барысында туындайтын мәселелердің жаратылыстану ғылымының мәнін анықтауға, оларды шешуге тиісті физика-математикалық аппараттарды тарта білу;
• тұлғааралық қарым-қатынас және топта жұмыс жасау технологияларын қолдану, топты дамытуда жұмысты басқару; ақпараттық жүйелер мен желілерді жобалау, әзірлеу, өндіру, енгізу және қолдау үшін мемлекеттік ережелерді, бұйрықтарды, бұйрықтарды, стандарттарды, ережелерді, математикалық үлгілерді, әдістерді, әдістер мен технологияларды тәжірибеде пайдалану;
• техникалық тапсырманы әзірлеу, есептердің оңтайлы шешімін таңдау, жобаның кезеңдерін жоспарлау, пәндік саланың құрылымын модельдеу; жүйе құрамдастарына функционалдық және өнімділік талаптарын анықтау;
• әртүрлі шешімдерді (модельдерді, әдістерді) бағдарламалау және сынау, барлық жоспарланған дамудың өмірлік циклдерінің жүйелерін әзірлеуге және басқаруға қатысу;
• қазіргі заманғы стандарттарға сәйкес машиналық оқыту мәселелерін шеше білу, негізгі машиналық оқыту және математикалық бағдарламалау алгоритмдерін қолдану, үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеу кезінде тұжырымдамалар мен құралдарды қолдану;
• кәсіби қызмет және тұлғааралық қарым-қатынас саласында шетел (ең алдымен ағылшын) тілін меңгеру; мемлекеттік, орыс және ағылшын тілдерінде Талдамалық құжаттаманы ресімдей және ұсына білу;
• деректерді талдаудың бағдарламалық құралдарын, сондай-ақ бағдарламалық жүйелерді әзірлеу, деректерді тиімді талдау және деректерден білім алу үшін талап етілетін алгоритмдерді, модельдер мен әдістерді талдау және жобалау;
• компьютерлердің архитектурасы мен түрлері, операциялық жүйелер, бағдарламалау тілдері, бағдарламалау технологиялары, деректер базасының үлгілері, есептеу жүйелерінің өзара әрекеттесу хаттамалары, мәліметтерді талдау үлгілері мен түрлері, жасанды интеллект принциптері мен үлгілері, модельдеу әдістері, жүйелердің композиция мен декомпозициясы, ақпараттық қауіпсіздік, жүйелілік пен тұтастық принциптері, жүйелік/құрылымдық талдау әдістері, бағдарламалық қамтамасыз етудің өмірлік циклі туралы білімдерін практикада қолдану;