Докторантура
Информатика

Информатика

БIЛIКТIЛIГІ

  • Ғылыми - педагогикалық бағыт - Информатика мамандығы бойынша PhD докторы
  • Бейіндік бағыт - Информатика мамандығы бойынша PhD докторы

БАҒДАРЛАМА СИПАТТАМАСЫ

Халықаралық аккредитация: жоқ
Бағдарлама: 6D060200 – Информатика
Оқыту деңгейі: PhD докторантура
Емтихандар: Ағылшын тілі(тест), мамандық бойынша түсу емтиханы (жазбаша)
Оқыту формасы: күндізгі
Оқыту мерзімі: 3 жыл

«6D070400 – Информатика» PhD докторы бағыты, келесі түрдегі кәсіби қызметтерді атқаруға дайындайды:

• ғылыми зерттеу институттарда, ғылыми зерттеу орталықтарда, жобалық және ғылыми-зерттеу ұйымдарда, аға ғылыми қызметкер, зерттеу тобының жетекшісі, инженер-программист, ақпаратты қорғау инженері ретінде ғылыми-зерттеу және эсперименталды зерттеу қызметтерін атқаруға;
• жоғары, жоғары оқу орнынан кейінгі білім беру жүйелері мекемелерінде және ғылыми зерттеу секторларында оқытушы, аға ғылыми қызметкер ретінде ғылыми-педагогикалық қызмет атқаруға дайындайды.
• мемлекеттік басқару органдарында, қызмет көрсету, әкімшіліктік басқару, бизнес құрылымдары салаларында, ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз ету адмиистраторы рендінде, жобаларды басқару департаменті жетекшісі, ақпаратты қорғау инженері аналитик-сарапшы ретінде ұйымдастыру-басқару қызметін атқаруға;
• өнеркәсіптік кәсіпорындарда, жобалармен айналысатын ұйымдарда, сонымен қатар компьютерлік технологиялар мен информатика салаларындағы жаңа ғылыми жетістіктерді енгізу және зерттеу мен айналысатын ұйымдарда ғылыми зерттеу, әзірлеу бөлімінің жетекшісі, программалық қамтама мен қосымшаны әзірлеуші және аналитик, инженер программист ретінде жобалау-конструктивті қызмет атқаруға дайындайды.
• Профильді пәндер: алгоритмдерді зерттеу және талдау, Ғылыми есептеу тапсырмалары үшін сандық әдістер, Үлгiлер мен модельдер негiзінде бағдарламалық қамтамасыз етудi әзiрлеу, Озық жасанды интеллект, Үлкен есептеу жүйелерінің теориясы мен қосымшалары, Жоғары өнiмдi жүйелерге гидродинамиканың инженерлiк мiндеттерiн есептеу алгоритмдар, Компьютерлік жүйелердің сенімділігі мен тұрақтылығы, Есептеу тұрақтылығы облысындағы тақырыптар, Үлкен деректердегі деректер қорының жүйесі және деректердi интеллектуалдық талдау, Рекурсивті функциялар және тиімді есептеу, Көпядролы проссормен және графикалық процессорлармен жоғарыөнімді бағдарламалау, Адам мен компьютер арасындағы озық өзара байланыс, Корпоративті үлестірілген есептеу, Кеңейтілген алгоритмдер мен деректер қоры, Advanced algorithms and Data Structures, Программаны талдау және тексеру әдістері, Сервисті-бағдарланған архитектуралар және олардың қосымшалары.

Білім берудің артықшылықтары:
• ағылшын тілінде оқу;
• үздік шетелдік жоғары оқу орындарының бірінде ғылыми тағлымдамадан өту;
• алгоритмдерді талдау, программалау тілдері, ғылыми есептеулер сияқты дәстүрлі салалар білімдерін терең меңгеру арқылы жасанды интелект, жоғары өнімділікті есептеу технологиялары, қауіпсіздік жүйелері, машиналық оқыту сияқты салаларды зерттеу фокусы;
• міндетті оқу курстарының саны салыстырмалы түрде аз зерттеу бағытындағы программаның болуы және таңдау бағытының ғылыми-зерттеу, эксперимантальды-зерттеу қызыметі түрінде жүруі;
• информатика саласындағы және оның дамушы қоғамның қажеттіліктеріне байланысты, жақын арадағы және алдағы болашақтық міндеттерін анықтайтын негізгі мәселелерді тереңінен зерттеу.

Халықаралық байланыс: докторант академиялық шетелдік серіктес ЖОО-ында ғылыми тағлымдамадан өту мүмкіндігіне ие:
ИТМО (Сангкт-Петербург, Ресей), НГТУ (Новосибирск, Ресей), Питтсбург университеті (Питтсбург, АҚШ), Стамбул университеті (Стамбул, Түркия), Токио университеті Денки (Токио, Жапония), Калифорния университеті (Беркли, США), Таллинн техникалық университеті (Таллин, Эстония), Тегеран университеті (Тегеран, Иран), Халифа университеті (Абу Даби, БАӘ), Сеул ұлыттық университеті (Сеул, Корея Республикасы), Корея ғылым және технология институты (Сеул, Корея Республиксы), НАСА ғылыми зерттеу орталығы Ленгли (Хэмптон, АҚШ), Луизиана штаты университеті (Луизиана, АҚШ), Карлсруэ технологиялық институты (Баден-Вюртемберг, Германия), Штутгарт университеті (Штутгарт, Германия), Аэродинамика институты (Ахен, Германия), Манчестер университеті (Манчестер, Великобритания), Вена университеті (Вена, Австрия), Вена техникалық университет (Вена, Австрия). Кингс колледжі (Лондон, Ұлыбритания), Ньюкасл университеті (Ньюкасл Ұлыбритания), Люблин технологиялық университеті (Люблин, Польша).
Жұмысқа орналасу мүмкіндігі мен практикадан өту орындары: математика және механика ҒЗИ, ҚР БҒМ Ғылым комитетінің математика институты, ҚР БҒМ Ғылым комитетінің информатика және механика, ҚР БҒМ Ғылым комитетінің информатика және басқару мәселелері институты, ҚР БҒМ Ғылым комитетінің математика институты, ҚР ұлттық инженерлік академия, ҚР БҒМ Ғылым комитетінің Академик Ө.А. Жолдасбеков атындағы Механика және машинатану институты, «Ғарыштық техника және технологиялар институты», «Ұлттық ғарыштық зерттеулер мен технологиялар орталығы» акционерлік қоғамы, , «Хоум Кредит банк» АҚ, «ҚазМұнайГаз» АҚ, «Қазақтелеком» АҚ, «Самұрық-Қазына» АҚ , «Қазатомпром» АҚ, KAZ Minerals компаниясы, Қазцинк компаниясы, Қазкоммерцбанк, Қарашығанақ Петролиум Оперейтинг Б.В консорциумы

Оқу бағасы мен оқу жылдардың санын калькуляторы:

Оқу түрі - күндізгі

Оқу деңгейі - Ғылыми - педагогикалық бағыт

Сіз


  

Бағдарлама паспорты

Мамандығы
Информатика
Мамандық шифры
6D060200
Факультеті
Ақпараттық технологиялар
Оқу деңгейлері
Ғылыми - педагогикалық бағыт
Оқу түрлері
күндізгі
Өту балы
ҚАЗ
170
ОРЫС
170

пәндер

Алгоритмдерді талдау және зерттеу
  • Кредит саны - 3
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты уақыт пен кеңістікті пайдаланудың қатаң теориялық шектеулері бар нақты есептердің алгоритмдік шешімдерін ұсыну үшін қажетті құралдар мен әдістерді қолдану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: - деректердің кілттік құрылымын салыстыру, сәйкестендіру және қолдану: ағаштар, тізімдер, стектер, кезектер, хеш-кестелер және графтарды ұсыну; - алгоритмдерді талдау және олардың ең нашар және орташа жағдайларда мінез-құлқын бағалау (қарапайым жағдайларда); - деректер құрылымы мен алгоритмдерінің уақытша қиындықтарын теориялық салыстыру және талдау; - функциялық және процедуралық стильдерде алгоритмдердің сипаттамасын құру; - нақты есептерді шешу үшін жаңа және бар іргелі алгоритмдер мен деректер құрылымын әзірлеу және қолдану. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бөлу және басқару әдісі. Рекурренттік қатынас әдісі. Сызықтық уақыт ішінде медианы табу. Графтарда іздеу. Дейкстра Алгоритмі. Бағытталған графтардағы байланыстылық. Сараң алгоритмге кіріспе. Ең аз қалқан ағаштар. Краскал алгоритмдері және қиылыспайтын жиындар жүйесі. Жолдарды қысу және кластерлеу. Рандомизацияланған алгоритмге кіріспе. Жылдам сұрыптау. Ықтималдықтар негізінде тәсілдерге шолу. Хеширлеу. Теңдестірілген іздеу ағаштары және рұқсатнамасы бар тізімдер. NP-толық есептер.

2016-2019 жылдардағы мәліметтер көрсетілген

пәндер

Адам мен компьютер арасындағы озық өзара байланыс
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Ақпараттық ресурстарды басқару
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Ғылыми есептеу тапсырмалары үшін сандық әдістер
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты алгоритмдерді құруды және практикалық қызығушылық тудыратын сызықты емес дифференциалдық теңдеулерді сандық шешу әдістерін талдауды орындау қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: - сандық талдау және ғылыми есептеулер саласындағы іргелі тәсілдерді сипаттау; - жаңа есептеу алгоритмдерін әзірлеу; - қысқа мерзімде нақты шешімді қамтамасыз ету үшін әдістерді талдау; - жеке туынды теңдеулерді пайдалана отырып, оңтайлы басқару есептерін тиімді шешу; - параллельді және жоғары тиімді есептеулерді қолданып ғылыми есептеу есептерін шешу Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Қарапайым дифференциалдық операторлардың айырымдық аппроксимациясы. Ақырлы-айырымдық сұлбаларды құрудың әр түрлі әдістері. Конвергенция. Келісу. Тұрақтылығы. Жаппай ортада массаның таралу тығыздығы. Навье-Стокс Теңдеулері. Навье-Стокстың өлшемсіз теңдеулері. Турбулентті ағыстарды модельдеу әдістері. Рейнольдс Саны. Цилиндрлік координаттар жүйесіндегі Навье-Стокс теңдеулері. Координаттардың сфералық жүйесіндегі Навье-Стокс теңдеулері. Толқындық теңдеу. Екі сатылы Лакс-Вендрофәдісі. Жылу теңдеуі. Қарапайым айқын әдіс. Ричардсон әдісі. Қарапайым емес әдіс. Кранка-Николсон әдісі. Бюргерс Теңдеуі. Физикалық параметрлер бойынша ыдырату әдісі. Шекаралық қабаттағы процестерді есептеудің сандық әдістері.

Есептеу тұрақтылығы облысындағы тақырыптар
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Жоғары өнімді есептеулер модельдері
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты көппроцессорлық есептеу кешендерінде параллельді есептеулерді ұйымдастыру технологияларын тарату немесе жалпы оперативті жадымен басқару қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру:  көппроцессорлық есептеу жүйелерінің құрылымын логикалық ұсыну әдістерін қарастыру;  қолда бар Есептеу сызбаларын талдауды орындау және олардың декомпозициясын жүзеге асыру;  деректер берудің негізгі операцияларының еңбек сыйымдылығын талдау;  параллельді бағдарламаларды моделдеу;  есептеу жүйесінің моделін қалыптастыру. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: деректер беру механизмдерінің жалпы сипаттамасы.Деректердіберудің негізгі операцияларының еңбек сыйымдылығын талдау. Деректерді бір процессордан барлық қалған желі процессорларына жалпылама беру. Барлық процессорлардан барлық желі процессорларына деректерді жалпылама жіберу.Коммуникациялық орта топологиясын логикалық ұсыну әдістері. Кластерлік жүйелер үшін деректерді беру операцияларының еңбек сыйымдылығын бағалау. Параллельді бағдарламаларды модельдеу. Параллель алгоритмдерді өңдеу әдістемесі. Процессорлар арасындағы тапсырыстарды бөлу ақпараттық байланыстардың болуы үшін орындалуы тиіс. Жеке туынды дифференциалдық теңдеулерді шешу әдістері. Жалпы жады бар жүйелер үшін параллель есептеулерді ұйымдастыру. Есептеу жүйесінің моделін қалыптастыру. Есептеу Есебін қою және шешудің параллель әдісін таңдау. Параллельді есептеу процесін бақылаудың графикалық формаларын анықтау.

Жоғары өнімді жүйелердегі гидродинамиканың инженерлік есептеуіш алгоритмдері
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты есептеуіш алгоритмдерді және жоғары өнімді жүйелерде программалауды пайдалана отырып инженерлік есептер үшін Навье-Стокс және Эйлер теңдеуін шешу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: - дербес туындылардағы теңдеулердің математикалық сипаттамаларын сипаттау – ; - есептеу әдістерінің: нақтылықтың, тұрақтылықтың, келісімділіктің негізгі қасиеттерін анықтау;; - Эйлер мен Навье-Стокс теңдеулерін есептеу; - жоғары өнімді жүйелерде гидродинамика есептерін параллельдеу әдістерін қолдану; - жоғары өнімді жүйелердегі гидродинамиканың инженерлік есептерін шешу үшін программалық кешендерді құру. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: математикалық модельдің аналитикалық сипаттамаларына арналған математикалық құралдар. Үлестірілген жады бар машиналарды және программалық қамтаманың тиісті стандарттарын пайдалана отырып параллель есептеулердегі сызықтық теңдеулер жүйесі. Параллель сызықты алгебра. Сұйықтық ағынын басқаратын теңдеулерді шығару. Сығылмайтын ағынға арналған теңдеу және шекаралық шарттар. Ақырлы-айырымды аппроксимациялар. Сығылатын ағындарға арналған Навье-Стокс шешімі. Сығылмайтын ағыстар үшін Навье-Стокс теңдеулерін шешу

Кеңейтілген алгоритмдер мен деректер қоры
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Компьютерлік жүйелердегі өңдеуді басқару
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Компьютерлік жүйелердегі сипаттама
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Компьютерлік жүйелердің сенімділігі мен тұрақтылығы
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Корпоративті үлестірілген есептеулер
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Көпядролы және графикалық процессорлармен жоғарыөнімді бағдарламалау
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты базалық есептеу платформасын білу және оның программалармен өзара әрекеттесуінің арқасында программаларды орындаудың әлеуетті өнімділігіне қол жеткізу тәсілдерін талдау қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: - Intel жаңа ядросы мен жады иерархиясы, көп ядролы кэш және графикалық процессорлар; - белгісіз коды және кірістірілген функциялары бар кеңейтілген командалар жиынтығын пайдалану; - жоғары жүктеу алу үшін күрделі жабдықты программалау; - заманауи жоғары өнімді процессорлар үшін программалы қамтаманы құру; - көп ядролы және графикалық процессорларда матрицалық операциялар және Фурье тез түрленуі сияқты қосымшалардың көмегімен программалау әдістерін бағалауды орындау. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: жоғары өнімді есептеу концепциялары. Параллелизм деңгейлері. Параллельді есептеу модельдері. HPC архитектурасы. CUDA параллельді бағдарламалау. Жоғары өнімді есептеуіш архитектурадағыпрограммалау модельдері. Нақты транзакция үшін жады иерархиясы және жады дизайны. Параллель есептеулердегі жобалаудың негізгі мәселелері. Параллельді алгоритмдерді параллельді архитектурадакөрсету, параллельді алгоритмдердің өнімділігін талдау. Параллель есептеулердің алдында тұрған негізгі шектеулер. Энергия үнемдеу байланысы. Кванттық компьютерлер.

Мәліметтерді талдау мен басқарудың мультиагенттік технологиялары
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Нақты уақыт жүйелеріндегі енгізілген моделдер
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Озық жасанды интеллект
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Программаны талдау және тексеру әдістері
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Рекурсивті функциялар және тиімді есептеу
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Сервисті-бағдарланған архитектуралар және олардың қосымшалары
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Телекоммуникациялардағы басқару модельдері
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Үлгiлер мен модельдер негiзінде бағдарламалық қамтамасыз етудi әзiрлеу
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Үлестірілген жүйелердегі сенімділік
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты таратылған есептеу жүйелері үшін сенімді алгоритмдік, техникалық және бағдарламалық қамтамасыз етуді құру тәсілдерін, принциптерін және әдістерін қолдану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру:  таратылған жүйелердің сенімділігін бағалау және қамтамасыз ету үшін қазіргі заманғы аспаптық зерттеу құралдарын, модельдерін және әдістерін меңгеру;  сенімділік есебін орындау, берілген сенімділікті қамтамасыз ету тұрғысынан бөлінген жүйелердің жұмысын болжау;  тиімді жұмыс істейтін бағдарлама кешендерін құру үшін модельдер мен әдістерді әзірлеу;  бөлінген жүйелердің сенімділігі мен істен шығуына әсер ететін факторларды талдау және бағалау жүргізу;  тиімді жұмыс істейтін бағдарлама кешендерін құру процесінде әдістерді, модельдерді және құралдарды іске асыру. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Қазіргі әлемдегі сенімділік мәселесі. Сенімділік терминологиясы. Сенімділіктің сандық көрсеткіштері. Үздіксіз және дискретті сенімділік заңдары. Байланысты үлестірім. Жылдамдатылған режимде сенімділікке сынау. Толық емес ақпарат жағдайында сенімділікті есептеу. Байесовский тәсілі. Қалпына келтірілмейтін жүйелердің сенімділігі. Логикалық алгебраның көмегімен есептеу. Резервтеу сенімділігін арттыру әдісі ретінде. Элементтер мен сұлбаларды таңдау. Резервтелген объектілердің құнын оңтайландыру. Сенімділігі восстанавливаемых жүйелер. Дайындық коэффициенттерін есептеу. Алдын алу шаралары берілген сенімділік деңгейін қолдау құралы ретінде. Түрлері сақтандыру. Оптималды стратегиялар мен ТНЖ графиктерін таңдау. Негізгі жабдықтың оңтайлы қызмет мерзімін бағалау. Детерминирленген және стохастикалық тәсіл. Марков процестері және динамикалық бағдарламалау. Мінсіз және нақты профилактика тиімділігі. Жабдықты пайдалану тиімділігін арттыру. Бағдарламалық қамтамасыз етудің сенімділігін бағалау. Бағдарламаларды бақылау, пысықтау және қабылдау. Сыртқы жеткізілімдер жағдайында және жөндеу базасы болған жағдайда қосалқы элементтермен қамтамасыз ету. Сенімділікті қамтамасыз етудің ұйымдастырушылық мәселелері.

Үлкен деректердегі деректер қорының жүйесі және деректердi интеллектуалдық талдау
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Үлкен есептеу жүйелерінің теориясы мен қосымшалары
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы -

Үлкен мәліметтерді талдау
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты өнеркәсіпке бағытталған есептерді шешу үшін машиналық оқыту тәсілдері мен үлкен деректерді талдауды қолдану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: - деректер жиынтығының сипаттамаларын анықтау және әртүрлі қосымшалар үшін тривиальды деректер мен үлкен деректерді салыстыру. - қарастырылатын қосымшалар үшін қолайлы машиналық оқыту және есептеу ортасын таңдау және енгізу; - пакеттік оқумен және онлайн-оқумен, сондай-ақ жоғары өлшемділік, динамикалық өсіп келе жатқан деректер және атап айтқанда масштабталу мәселелері сияқты үлкен деректердің сипаттамаларымен байланысты мәселелерді шешу; - машина оқытудың кеңейтілген әдістерін қолдану және олармен байланысты есептеуіш құралдар мен технологияларды қолдану; - машиналық оқытудың түрлі әдістері үшін модельдің қолайлы параметрлерін таңдаудың түрлі тәсілдерін тану және жүзеге асыру Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Концептуализация және жалпылау: деректерді ұсыну. Машиналық оқыту техникасын модельдеу. Үлкен деректерді өңдеу технологиясын қолдану. Үлкен деректерге қарсы тривиальды деректер: репрезентативті оқыту. Ашық қол жетімді деректер жиынтығы. Масштабтау және масштабтау әдістері. Үлкен деректерді өңдеу ортасы: Деректерді талдаудың заманауи технологиялары. Үлкен деректерді талдауға арналған программалау тілдері: Python, Java және C.Үлкен деректерге бағытталған машинамен оқытуға арналған scikit-learn кітапханалары. Matlab немесе R сияқты программалық платформалар. Машиналық оқытуды масштабтау. Үлкен деректердіңмашиналық оқыту модельдері.

2016-2019 жылдардағы мәліметтер көрсетілген

ТӘЖІРИБЕЛЕР

Thomson Reuters, Scopus базасына енетін немесе ККСОН ұсынатын мерзімді баспасөздердегі жарияланымдар
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы -

Web of Science, Scopus базасына енетін немесе ККСОН ұсынатын мерзімді баспасөздердегі жарияланымдар
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы - Web of Science, Scopus базасына енетін немесе ККСОН ұсынатын мерзімді баспасөздердегі жарияланымдардың мақсаты: докторанттардың CCSON ұсынған немесе Thomson Reuters, Scopus деректер қорларына енгізілген мерзімді басылымдарда зерттеу және жариялау нәтижелерін ұсынудағы дағдыларын қалыптастыру. Курсты оқу барысында докторант төмендегідей білімдерді меңгереді: 1. мақаланың негізгі талаптарына журналдың редакциясында жариялауға және CCSON ұсынған немесе Thomson Reuters, Scopus деректер қорларына енгізілген мерзімді басылымдарда импакт-фактор индексінің анықтамасын негіздеуге қабілетті; 2. автордың мақаласын CCSON ұсынған немесе Thomson Reuters, Scopus дерекқорларына енгізілген мерзімді басылымдарда жариялау; 3. мақаланы жариялау үшін техникалық шет тілін қолдануға; 4. таңдалған тақырып бойынша шетелдік ғалымдардың әзірленген және эксперименттік деректерін талдау; 5. зерттелетін аймақтың эксперименттік деректерін пайдалана отырып, қойылған мәселелерді шешудің нәтижелері мен берілген әдістемесін бағалауға қабілетті. Web of Science, Scopus базасына енетін немесе ККСОН ұсынатын мерзімді баспасөздердегі жарияланымдарды оқу нәтижесінде докторанттар төмендегі мәселелерді қарастырады: CCSON ұсынған немесе Thomson Reuters, Scopus дерекқорларына енгізілген мерзімді басылымдар импакт-факторын мұқият талдау жүргізіңіз. Ағымдағы тақырыпты таңдау және ғылыми жаңалықты көрсету. Олардың нәтижелерін әлеммен салыстырмалы талдау жүргізу. Мақаланың әдеби аудармасы. Мақаланы жазу және жіберу. Мақаланы қарау.

Ғылыми тағылымдама
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы - Ғылыми тағылымдаманың мақсаты: докторанттарда шетел университеті негізінде заманауи зерттеу әдістерін және ақпараттық-коммуникациялық технологияларды пайдалана отырып, кәсіби салада ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарды жүргізуге қабілеттілігін қалыптастыру. Курсты оқу барысында докторант төмендегідей білімдерді меңгереді: 1. ғылыми зерттеулерді жүргізу әдістемесінің негіздерін, ғылыми тәжірибені жоспарлау мен ұйымдастыруды, ғылыми деректерді өңдеуді негіздеу; 2. ғылыми және практикалық мәселелерді, оның ішінде пәнаралық бағыттарды шешу әдістерін талқылау; 3. зерттеу және практикалық міндеттерге балама шешімдерді талдау және осы нұсқаларды іске асырудың әлеуетті артықшылықтарын бағалау; 4. заманауи компьютерлік технологияларды қолдану арқылы ақпаратты жинау, сақтау, өңдеу және беру әдістері туралы теориялық білімдерді қолдану; 5. тыңдаушылардың әртүрлі контингенттері үшін ақпарат беру әдістері мен әдістерін таңдау. Ғылыми тағылымдаманы оқу нәтижесінде докторанттар төмендегі мәселелерді қарастырады: Ғылыми зерттеулерді жүргізу әдістемесінің негіздері, ғылыми тәжірибені жоспарлау және ұйымдастыру, шетел университеті негізінде ғылыми деректерді өңдеу. Ағымдағы ғылыми проблема бойынша тәуелсіз зерттеу жүргізу. Зерттеу нәтижелерін дайындау және таныстыру: конференцияларға, семинарларға қатысу, баяндамалар, тақырып бойынша жарияланымдар. Ғылыми тағылымдамадан өту және оны қорғау нәтижелері туралы есеп дайындау.

Докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы (Ғылыми семинар ІI)
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы -

Докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы (Ғылыми семинар IIІ)
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы -

Докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы (Ғылыми семинар V)
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы -

Докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы (Ғылыми семинар VІ)
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы -

Докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы (Ғылыми семинар І)
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы -

Докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы (Ғылыми семинар ІV)
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы -

Докторлық диссертацияны орындау
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы - Докторлық диссертацияны орындау мақсаты: «8D075 -Стандарттау және сертификаттау (салалар бойынша) білім беру бағдарламасы бойынша докторлық диссертацияны қорғауға дайындық. Курсты оқу барысында докторант төмендегідей білімдерді меңгереді: 1. ғылыми-зерттеу жұмыстарының барысында пайда болатын және тереңдетілген кәсіби білімді талап ететін мәселелерді шешудің прогрессін көрсету; 2. міндеттер шеңберінде теориялық немесе тәжірибелік зерттеулер жүргізуді, оның ішінде математикалық (имитациялық) эксперимент жүргізуді талап ету; 3. зерттеудің қажетті әдістерін таңдай алады, қолданыстағы әдістерді өзгертуге және белгілі бір зерттеудің міндеттеріне негізделген жаңа әдістерді әзірлеуге болады; 4. нормативтік көздер мен ғылыми әдебиеттер бойынша өзіндік жұмыс үшін шет тілдерін пайдалану; 5. диссертациялық зерттеудің мақсаттары мен міндеттерін тұжырымдайды, ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелерінің ғылыми жаңалығы мен практикалық маңыздылығын анықтайды; зерттеу жұмыстарының құрылымдық әдіснамалық схемасын әзірлеу. Докторлық диссертацияны орындауды оқу нәтижесінде докторанттар төмендегі мәселелерді қарастырады: Диссертацияның презентациясы және алдын ала сараптамасы. Өтініш берушінің ісін Университеттің Ғылыми кеңесінде тіркеу. Тезистерді қорғау туралы хабарландыру. Авторефератты жариялау және жіберу. Диссертацияны қорғаудан кейін құжаттарды рәсімдеу.

Зерттеу
  • Бақылау түрі - Защита практики
  • Сипаттамасы - Зерттеу тәжірибесі

Педагогикалық
  • Бақылау түрі - Защита практики
  • Сипаттамасы - Педагогикалық

Халықаралық конференциялар материалдарындағы жарияланымдар
  • Бақылау түрі - ҒЗЖ қорғау
  • Сипаттамасы - Халықаралық конференциялар материалдарындағы жарияланымдардың мақсаты: ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелерін ғылыми қоғамдастыққа ұсыну, кері байланыс алу және кәсіптік қызмет саласында тәжірибе алмасу мүмкіндігі туралы докторанттар қалыптастыру. Курсты оқу барысында докторант төмендегідей білімдерді меңгереді: 1. ғылыми зерттеулердегі қазіргі үрдістерді көрсету; 2. ғылыми журналдарда, халықаралық конференциялар мен симпозиумдардағы материалдардағы зерттеулердің аннотирленген нәтижелерін айқындау; 3. теориялық және қолданбалы міндеттерді шешуге мүмкіндік беретін жаңа, ғылыми негізделген, теориялық немесе тәжірибелік нәтижелерді қолдануға болады; 4. таңдалған кәсіби қызмет саласындағы ғылыми нәтижелерді, әріптестер мен қарсыластардың деректерін талдау; 5. қызметтің кәсіби саласын ғылыми зерттеуде ұсынылған әзірлемелерді пайдалану идеяларын қалыптастыру. Халықаралық конференциялар материалдарындағы жарияланымдарды оқу нәтижесінде докторанттар төмендегі мәселелерді қарастырады: Ғылыми және халықаралық конференциялардың рейтингін талдау. Қатысу түрлері бойынша ғылыми конференциялар. Халықаралық және жергілікті конференциялар. Редакциялық кеңестің талаптарына сәйкес ғылыми мақаланы жариялау.

2016-2019 жылдардағы мәліметтер көрсетілген