Наука о данных

Наука о данных

КВАЛИФИКАЦИЯ

  • Первое высшее образование - бакалавр в области информационно- коммуникационных технологий

МОДЕЛЬ ВЫПУСКНИКА

1.Анализировать особенности социальных, политических, культурных институтов в контексте их роли в модернизации казахстанского общества, описывать этапы становления независимой казахстанской государственности в контексте всемирного и евразийского исторического процесса.
2. Уметь понимать и применять современные методы управления, интеллектуального анализа и анализа больших данных в различных областях.
3. Применять концепции и методы науки о данных для решения проблем в реальных условиях и будут эффективно сообщать об этих решениях, навыки управления данными.
4. Определять подходящие инструменты и методы для решения основных классов задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками.
5. Использовать современные компьютерные технологии, такие как машинное обучение, искусственный интеллект, параллельное и распределенные вычисления, информационная безопасность для решения практических задач, характеризуемых крупномасштабными данными
6. Получение навыков профессиональной работы с большими данными и построения аналитических моделей для финансового сектора экономики.
7. Выполнять проектирование, разработку и тестирование программного обеспечения, разрабатывать веб-приложения с эргономичным пользовательским интерфейсом на основе гибкой методологии.
8. Применять методы искусственного интеллекта при решении задач и принятии решений, проводить тестирование, внедрение и сопровождение систем искусственного интеллекта.
9. Использовать процесс сбора данных для обеспечения полноты и взаимосвязанности данных из разных источников и для выработки решений по оптимизации текущих процессов.
10. Моделировать логические структуры данных, определяя состав данных, структуру и источники данных, обеспечивая защиту данных.
11. Проводить анализ больших данных, проектировать и разрабатывать программные средства для хранения, обработки и анализа больших данных, использовать службы облачных платформ для поддержки современных архитектур приложений.
12. Работать в команде, толерантно воспринимая социальные, этнические и культурные различия, критически оценивать свою деятельность, деятельность команды.

Паспорт программы

Название
Наука о данных
Шифр
6B06107
Факультет
Информационных технологий

дисциплины

Алгоритмы и структуры данных
  • Количество кредитов - 9
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности анализировать и оптимизировать алгоритмы для решения сложных задач, разрабатывать эффективные программные решения с использованием подходящих структур данных. Будут рассмотрены следующие аспекты: Сортировка и поиск. Стек и очередь. Связные списки. Деревья и графы. Хеширование. Алгоритмы на графах: обход, кратчайшие пути. Анализ сложности алгоритмов.

Безопасность данных
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности обеспечивать защиту данных в состоянии покоя, во время обработки и при передаче в приложениях, управляемых данными. Будут рассмотрены следующие аспекты: Криптографические концепции. Шифрование/дешифрование, аутентификация сообщений, целостность данных. Классификация атак. Закрытый ключ. Открытый ключ. Модели угроз для приложений, управляемых данными. Криптография с открытым ключом для защиты данных.

Бизнес аналитика и визуализация данных
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности оперировать возможностями инструментов для проведения бизнес-анализа и построения визуальных моделей данных для анализа состояния бизнеса. Введение в бизнес-аналитику и визуализацию данных. Большие данные в торговле. Безопасность больших данных. Большие данные в банковском деле. Большие данные в рейтинговой системе.

Введение в инженерию данных
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности производить сбор, обработку, анализ и визуализацию данных, позволяющие эффективно принимать решения и действовать в отношении данных. В рамках дисциплины отображаются следующие аспекты: Жизненный цикл инженерии данных. Экосистема инженерии данных. Типы хранилищ данных. Витрины данных и озера данных. Процессы ETL и ELT. Конвейеры данных. Платформы интеграции данных. Большие данные. Аспекты безопасности. Управление жизненным циклом данных. Соблюдение правил конфиденциальности данных.

Введение в науку о данных
  • Количество кредитов - 9
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять основные концепции и методы науки о данных для анализа и интерпретации данных. Будут рассмотрены следующие аспекты: Математический инструментарий науки о данных. Программный инструментарий науки о данных. Основные алгоритмы машинного обучения и их применение. Инструменты и техники визуализации данных. Этика и правовые аспекты работы с данными.

Веб-программирование
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности проектировать и разрабатывать веб-приложения для визуализации и анализа данных, интегрировать и защищать данные в веб-приложениях. Будут рассмотрены следующие аспекты: Основы создания веб-страниц. Динамическая визуализация данных. Фреймворки для создания интерактивных пользовательских интерфейсов. Создание серверной части для обработки данных. Интеграция и работа с данными. Защита данных и приложений.

Военная подготовка
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - РК
  • Описание - Военная подготовка

Высшая математика
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности использовать знания разделов высшей математики в прикладных задачах. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Элементы линейной алгебры. Матрицы и определители. Системы линейных алгебраических уравнений. Векторы. Уравнения прямой. Уравнения второго порядка. Предел функции. Непрерывность функции. Производная функции. Правила дифференцирования. Функции нескольких переменных. Экстремальные функции нескольких переменных. Неопределенный интеграл. Основные методы интегрирования. Определенные, несобственные интегралы. Приложения определенного интеграла.

Глубокое обучение
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать и применять глубокие нейронные сети для решения сложных задач анализа данных и искусственного интеллекта. Будут рассмотрены следующие аспекты: Основы нейронных сетей. Методы обучения нейронных сетей. Архитектуры глубоких сетей. Регуляризация и оптимизация моделей. Фреймворки и библиотеки для глубокого обучения. Применение глубокого обучения в различных областях.

Дискретная математика и математическая логика
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель - формирование знаний и умений будущих специалистов по использованию аппаратов и методов дискретной математики при анализе, управлении и программировании современных процессов и систем и формирование умения использовать математическую логику для исследования математических объектов.

Иностранный язык
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель:сформировать совершенствование знания иноязычной коммуникативной компетенции. Рассматриваются основные методы речевых навыков и умений иноязычного общения как базы для развития коммуникативной компетенции; развитие профессионально значимых умений и опыта иноязычного общения во всех видах речевой деятельности; реализация приобретённых речевых умений в процессе поиска, отбора и использования материала на английском языке.

Интеллектуальный анализ данных
  • Количество кредитов - 9
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы интеллектуального анализа данных для извлечения полезной информации и знаний из больших объемов данных. Будут рассмотрены следующие аспекты: Методы предварительной обработки данных. Алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации. Ансамблевые методы. Методы машинного обучения. Визуализация результатов анализа данных. Использование инструментов и платформ для интеллектуального анализа данных.

Информационно-коммуникационные технологии
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель: формирование нового «цифрового» мышления, критического понимания роли и значения ИКТ, способности применять ИКТ в различных видах профессиональной деятельности. Изучаются: Роль ИКТ в ключевых секторах развития общества. Архитектура компьютерных систем. Программное обеспечение. Microsoft Office Интернет-технологии. Облачные и мобильные технологии. Мультимедийные технологии. Электронное обучение. Информационные технологии в профессиональной сфере.

Исследование операций и методы оптимизации
  • Количество кредитов - 9
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы поиска оптимальных решений на основе математического моделирования и различных эвристических подходов решения практических задач. Методы математического программирования. Понятие о выпуклых множествах. Теоремы о выпуклых множествах. Общая задача линейного программирования. Основные теоремы линейного программирования.

История Казахстана
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+ ГЭК] (100)
  • Описание - Цель дисциплины – дать объективные знания об основных этапах развития истории Казахстана с древнейших времен по настоящее время. Ожидаемые результаты обучения: 1) демонстрировать знание и понимание основных этапов развития истории Казахстана; 2) соотносить явления и события исторического прошлого с общей парадигмой всемирно-исторического развития человеческого общества посредством критического анализа; 3) владеть навыками аналитического и аксиологического анализа при изучении исторических процессов и явлений современного Казахстана; 4) уметь объективно и всесторонне осмысливать имманентные особенности современной казахстанской модели развития; 5) Систематизировать и давать критическую оценку историческим явлениям и процессам истории Казахстана. При изучении дисциплины студенты будут изучать следующие аспекты: Древние люди и становление кочевой цивилизации, Тюркская цивилизация и Великая степь, Казахстан в Новое время (XVIII - начало ХХ вв.), Казахстан в составе советской административно-командной системы, Казахстан в мировом сообществе (1991-2022 гг.).

Казахский (русский) язык
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель: обеспечение качественного усвоения казахского (русского) языка как средства социального, межкультурного, профессионального общения через формирование коммуникативных компетенций. Изучаются: система фонетических, лексических, грамматических средств языка, представления о языке как феномене культуры и о специфике культуры речи; язык как элемент национальной языковой картины мира; статус казахского (русского) языка в мировом пространстве.

Компьютерные сети
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Целью дисциплины является организация компьютерных сетей, приобретение студентами знаний и умений в развитии локальной сети, решение задач, практическое применение средств, позволяющих осуществлять, отлаживать и запускать на практике. По дисциплине рассматриваются следующие аспекты:. Протоколы сетевого уровня. Маршрутизаторы. Настройка роутера. IPv4 сетевые адреса. IPv6 сетевые адреса. Расчет маски. Протоколы TCP и UDP.

Культурология
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины: сформировать у студентов бакалавриата понимание специфики развития отечественной культуры в контексте мировой культуры и цивилизации, необходимости сохранения культурного кода казахского народа, умение в самостоятельной профессиональной деятельности проводить стратегию сохранения культурного наследия казахского народа в динамично изменяющемся мультикультурном мире и социуме.

Математика-1 (математический анализ)
  • Количество кредитов - 9
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Целью освоения дисциплины “Математика-1” является изучение методов, задач и теорем математического анализа , овладение умениями их применения к решению задач прикладной математики и информатики. Дисциплина направлена на формирование навыков в решении математических и прикладных задач естествознания, на развитие логического мышления, способность анализировать применение теории в разных ситуациях, сравнивать, сопоставлять результаты.

Математика-2 (алгебра и дискретная математика)
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности использовать знания алгебры и дискретной математики в прикладных задачах. Комплексные числа. Матрицы и определители. Системы линейных алгебраических уравнений. Многочлены. Множества и отношения и операции над ними. Элементы теории чисел и комбинаторики. Элементы теории графов и булевые функции.

Машинное обучение
  • Количество кредитов - 9
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать, обучать и применять модели машинного обучения для анализа данных и автоматизации процессов. Будут рассмотрены следующие аспекты: Методы машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением. Линейные модели. Нелинейные модели. Алгоритмы для решения задач классификации, регрессии, кластеризации. Методы снижения размерности. Оценка и валидация моделей. Оптимизация гиперпараметров и модели.

Методы оптимизации и исследование операций
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы поиска оптимальных решений на основе математического моделирования и различных эвристических подходов решения практических задач. В рамках дисциплины отображаются следующие аспекты: Методы математического программирования. Понятие о выпуклых множествах. Теоремы о выпуклых множествах. Общая задача линейного программирования. Основные теоремы линейного программирования. Метод последовательного улучшения плана. Теория двойственности в линейном программировании. Распределительный метод. Модель и теорема о разрешимости задачи. Параметрическое линейное программирование. Дискретное программирование. Целочисленное программирование. Динамическое программирование. Нелинейное программирование.

Модуль социально-политических знаний (Культурология)
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Модуль социально-политических знаний (Культурология)
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - РК1+РК2 (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Модуль социально-политических знаний (Политология)
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Модуль социально-политических знаний (Политология)
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - РК1+РК2 (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Модуль социально-политических знаний (Психология)
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Модуль социально-политических знаний (Психология)
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - РК1+РК2 (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Модуль социально-политических знаний (Социология)
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Модуль социально-политических знаний (Социология)
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - РК1+РК2 (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Модуль социально-политических знаний (Социология/ Политология/ Культурология/ Психология)
  • Количество кредитов - 8
  • Тип контроля - РК + Экз (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности объяснить и интерпретировать предметные знания во всех областях науки, формирующих учебные дисциплины. Будут изучены: социология и социологические перспективы, социальная структура; форма политики, организационная структура, институты, система правовых и организационных норм, содержание, цели, ценности политики; понятие и сущность культуры, семиотика культуры; психология личности, психология межличностного общения.

Операционные системы
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности работать со структурами и механизмами различных операционных систем, а также в операционной системе Linux. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - обеспечивать базовую настройку операционной системы в среде ее функционирования - знать основные архитектурные концепции построения и дистрибутивы операционных систем - проводить выбор дистрибутива операционной системы и установку его на персональный компьютер - знать управление правами доступа ,утилиты обработки текста и текстовые редакторы в LINUX. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Linux . Функции и архитектурные требования к ОС. Общие принципы управления ресурсами. Процессы. Архитектура файловых систем. Управление памятью. Управление вводом. Система управления данными. Сетевые операционные системы.

Операционные системы и компьютерные сети
  • Количество кредитов - 9
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности работать со структурами и механизмами различных операционных систем, а также в операционной системе Linux. Linux. Функции и архитектурные требования к ОС. Общие принципы управления ресурсами. Процессы. Архитектура файловых систем. Управление памятью. Управление вводом.

Операционные системы и сети
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать, управлять и оптимизировать операционные системы и сети для обеспечения их эффективного и безопасного функционирования. Будут рассмотрены следующие аспекты: Функции, компоненты, архитектура операционных систем. Управление процессами и потоками. Алгоритмы планирования, синхронизации, взаимоблокировки. Управление памятью. Виртуальная память. Файловые системы. Локальные и глобальные сети. Сетевое оборудование и адресация. Безопасность операционных систем и сетей. Методы защиты, межсетевые экраны, антивирусы.

Основы искусственного интеллекта
  • Количество кредитов - 9
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель курса состоит в формировании способности разрабатывать и внедрять компоненты систем искусственного интеллекта для повышения скорости и качества обработки данных и принятия решений. Базовые понятия искусственного интеллекта. Интеллектуальные агенты. Байесовская теория принятия решений. Параметрические методы. Задача кластеризации. Непараметрические методы. Деревья решений.

Политология
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Дисциплина «Политология» формирует знания о законах и закономерностях мировой политики и современных политических процессов, объясняя суть и содержание политики национальных государств, на основе обеспечения национальной безопасности и реализации национальных интересов. Изучение данной дисциплины содействует пониманию внутренних и внешних связей и отношений, основных тенденций и закономерностей, действующих в различных политических системах.

Прикладная статистика
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять статистические методы и инструменты для анализа данных и поддержки принятия решений. Будут рассмотрены следующие аспекты: Основные понятия и методы прикладной статистики. Описательная статистика. Визуализация данных. Статистическое моделирование. Линейная и нелинейная регрессия. Анализ временных рядов. Применение прикладной статистики для решения практических задач.

Проект по прикладной науке о данных
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины это интенсивный курс, в котором основное внимание уделяется практической реализации и управлению проектами по науке о данных. Будут рассмотрены следующие аспекты: управление и реализация проектов по науке о данных. Методы решения проблем на основе данных. Командная работа и управление проектом в контексте науки о данных. Применение методов науки о данных к реальным сценариям. Жизненный цикл проекта.

Психология
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель изучения дисциплины – обеспечение научно - обоснованной подготовки высококвалифицированных специалистов на основе изучения фундаментальных понятий психологии управления, создание необходимых предпосылок для теоретического понимания и практического применения важнейших проблем сферы управления в процессе профессионального становления в рамках обладать современной научной информацией об основах психологической науки и практики.

Социология
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - В курсе представлены общие вопросы теории и истории социологии. Данный курс направлен на формирование социологического воображения у студентов, основных представлений о предмете и методах социологического исследования, актуальных проблемах и отраслях социологии. Он предлагает вниманию студентов основные концепты социологической теории и эффективные технологии изучения разных сфер современного общества.

Теория баз данных
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности осуществлять концептуальное, логическое и физическое проектирование баз данных; использовать языки создания запросов для организации и управления данными. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Абстракция данных и введение в управление данными. Инфологическое моделирование и модель «сущность-связь». Даталогическое проектирование и реляционная модель данных. Язык манипулирования данными SQL. Проектирование и тестирование реляционной базы данных. Обеспечение целостности данных. Данные в нереляционной форме и знания. Современные технологии доступа к данным.

Теория вероятностей и математическая статистика
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности научного представления о методах исследования случайных явлений и применение изученных методов для построения вероятностно- статистических моделей. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Функция распределения случайной величины. События и случайные величины. Моменты случайных величин. Условные вероятности. Распределение Пуассона и некоторые другие распределения. Исследование выборками. Интервальные оценки. Дисперсионный анализ. Совместная функция распределения нескольких случайных величин. Цепи Маркова.

Технологии программирования
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать прикладные программы с использованием методологии, основных парадигм и современных языков программирования. Будут рассмотрены следующие аспекты: Концепции и классификация технологий программирования. Парадигмы программирования. Языки программирования. Основные концепции структур данных и алгоритмов. Жизненный цикл разработки программного обеспечения. Методы тестирования и отладки программ. Паттерны проектирования. Современные тенденции в программировании.

Физическая культура
  • Количество кредитов - 2
  • Тип контроля - РК(с оценкой)
  • Описание - Цель дисциплины формирование социально-личностных компетенций студентов, обеспечивающих целевое использование соответствующих средств физической культуры и спорта для сохранения, укрепления здоровья и подготовки к профессиональной деятельности. В результате изучения дисциплины выпускник должен знать: роль физической культуры в развитии человека; основы государственной политики в области физической культуры и спорта, основы тренировок.

Философия
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель:сформировать системные представления о философии и об основных ее проблемах и методах в контексте будущей профессиональной деятельности. Рассматриваются основное содержание онтологии и метафизики в контексте исторического развития философии; классифицировать методы научного и философского познания мира; обосновать роль и значение ключевых мировоззренческих понятий в современном мире.

Экосистемы больших данных
  • Количество кредитов - 6
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности работать с большими объемами данных, используя современные экосистемы и инструменты для их хранения, обработки и анализа. Будут рассмотрены следующие аспекты: Виды экосистем обработки больших данных. Архитектура экосистем больших данных. Хранилища данных. Платформы для обработки больших данных. Потоковая обработка данных. Управление данными. Инструменты анализа и визуализации данных. Безопасность и защита данных в экосистемах больших данных.

Приведены данные за 2021-2024 гг.

дисциплины

Аль-Фараби и современность
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины: формирование у студентов представлений о научно-философском наследии великого тюркского мыслителя Абу Насра аль-Фараби в контексте развития мировой и национальной культуры. Будут изучены особенности наследия аль-Фараби и его влияние на формирование тюркской философии, характер влияния восточной философии на Европейский Ренессанс; традиционные и современные проблемы истории национальной и мировой философии.

Анализ данных в приложениях
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы и инструменты анализа данных для решения практических задач. Будут рассмотрены следующие аспекты: Анализ предметной области для выявления ключевых концепций, процессов и требований. Построение моделей текущих процессов и данных. Обработка больших данных. Визуализация данных. Специализированные библиотеки и инструменты анализа данных. Разработка рекомендаций и предложений для оптимизации процессов и систем в предметной области.

Базы данных NoSQL
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать, использовать и администрировать базы данных NoSQL. Будут рассмотрены следующие аспекты: Введение в базы данных NoSQL. Типы NoSQL баз данных. Моделирование данных в NoSQL. Запросы и индексация в NoSQL. Обеспечение консистентности и доступности данных. Масштабирование и распределенные системы. Безопасность и резервное копирование в NoSQL системах.

Введение в архитектуру смарт-контрактов
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности создавать блокчейн приложения, которые автоматизируют взаимодействие сети участвующих субъектов. В рамках дисциплины отображаются следующие аспекты: Экосистема Ethereum и язык программирования Solidity для создания смарт-контрактов. Создание, развертывание смарт-контрактов. Транзакции в смарт-контрактах. Задачи идентификации и защиты учетных записей пользователей. Эталонная архитектура децентрализованного приложения. Проблема масштабируемости технологий распределенного реестра и способы их решения. Реализация смарт-контрактов в сети и вне сети.

Введение в бизнес модели блокчейн
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности описывать бизнес-модели, связанные с блокчейн, использовать блокчейн технологии в различных бизнес-сценариях. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - Описывать различные бизнес-модели блокчейна. - Определить конкретные деловые ситуации, в которых технология блокчейна может быть развернута для решения важных проблем. - Выбрать конкретную технологию блокчейна, которая имеет наилучшие шансы на успех в решении конкретной проблемы. - Применять принципы управления цифровыми активами, проведения безопасных и прозрачных транзакций, создания децентрализованных приложений и многое другое. - Детализировать риски, связанные с технологией блокчейн, и применять механизмы безопасности блокчейна. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Концепция бизнес-моделей и их роль в контексте блокчейна. Различные типы бизнес-моделей. Модель сетевого эффекта. Модель токеномики. Децентрализованные автономные организации (DAO). Решения для масштабирования блокчейна. Сетевая безопасность. Безопасность узла. Введение в Hyperledger. Безопасность в блокчейне. Механизмы безопасности блокчейна.

Введение в блокчейн
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности описывать концептуальные принципы технологии блокчейна. Будут рассмотрены следующие аспекты: История цифровых денег. Децентрализация. Понимание основ блокчейна. Византийская отказоустойчивость. Узлы в блокчейне. Технологии распределенного реестра. Криптография в блокчейне. Алгоритм консенсуса и майнинг блоков. Введение в блокчейны EVM. Понимание криптовалюты. Введение в смарт-контракты. Технологические платформы блокчейна. Варианты использования и приложения блокчейна. Блокчейн-примитивы.

Инженерия признаков
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины предоставить студентам всеобъемлющее понимание инженерии признаков, важной части машинного обучения и науки о данных. Будут рассмотрены следующие аспекты: Основные концепции и техники инженерии признаков. Предварительная обработка данных. Ввод отсутствующих данных. Масштабирование и нормализация признаков. Извлечение признаков. Методы выбора признаков. Методы преобразования признаков. Влияние признаков на выбор модели машинного обучения.

Инструменты Business Intelligence
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности использования программных средств технологий анализа данных при решении задач интеллектуальной поддержки управленческих решений. Функции бизнес-аналитики: идентификация, моделирование, прогнозирование, оптимизация решений, анализ чувствительности. Методы бизнес-аналитики. Платформы бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI). Методики обнаружения нового знания в хранилищах данных (KDD). Аналитические приложения в корпоративных информационных системах.

Классификация и кластеризация
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности использовать алгоритмы классификации и кластеризации для анализа и интерпретации сложных наборов данных и разработки прогностических моделей. Будут рассмотрены следующие аспекты: Основные методы классификации. Основные методы кластеризации. Отбор признаков. Методы снижения размерности. Методы оценки качества классификации и кластеризации. Метрики оценки. Визуализация и интерпретация результатов.

Компьютерное зрение
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать и применять методы и алгоритмы компьютерного зрения для анализа и интерпретации визуальных данных. Будут рассмотрены следующие аспекты: Представление и описание изображений. Методы фильтрации, улучшения качества, обнаружения краев изображений. Методы сегментации изображений. Методы классификации, локализации объектов. Методы обнаружения объектов. Глубокое обучение для компьютерного зрения. Методы трекинга объектов.

Менеджмент бизнес-процессов
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности управления производственной, маркетинговой, инновационной, кадровой и финансовой деятельностью предприятия на основе методологии менеджмента бизнес-процессов. Будут рассмотрены следующие аспекты: Введение в менеджмент бизнес-процессов. Методология и принципы менеджмента бизнес-процессов. Методы анализа и реинжиниринга бизнес-процессов. Оценка различных типов менеджмента и последствий их применения. Моделирование бизнес-процессов. Методы оптимизации бизнес-процессов.

Методы научных исследований
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель - сформировать навыки в познавательной деятельности в сфере науки. Использовать методы научных исследований для понимания и усвоения информации. Уметь описывать объект исследования. Владеть методами поиска, обработки научной информации, систематизации, анализа, синтеза для получения объективного содержания научного знания. Применять аналитические и практические методы исследования и системы аргументации для обоснования, утверждения, оценки.

Методы научных исследований
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель: формирование методологической и научной культуры, системы знаний, умений и навыков в организации и проведении научных исследований. Изучаются общенаучные методы исследования, в том числе методы поиска, обработки, систематизации, анализа, синтеза, обобщения и аргументации научной информации для получения объективного содержания научного знания.

Модели и методы практической предиктивной аналитики
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности у обучающихся знаний по применению методов предиктивной аналитики для прогнозирования будущего поведения объектов и. субъектов в бизнес-сфере. Big Data и традиционные выборки. Классификатор инструментов предиктивной аналитики по типу решаемой задачи.

Моделирование больших данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать и применять методы и инструменты для моделирования и анализа больших данных. Будут рассмотрены следующие аспекты: Архитектуры и платформы больших данных. Hadoop и экосистема Hadoop. Apache Spark. Параллельная и распределенная обработка данных. Парадигма MapReduce. Хранилища данных и базы данных для больших данных. Облачные хранилища данных. Методы верификации и валидации данных. Вопросы конфиденциальности и защиты данных. Этические вопросы при анализе данных.

Мониторинг банковских процессов
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности освоения теоретических основ моделирования бизнес-процессов, методов анализа бизнес-процессов, а также получение знаний в области управления бизнес-процессами в банковских процессах. В рамках дисциплины отражаются следующие аспекты: Управление бизнес-процессами представляет собой системный подход для отражения, проектирования, выполнения, программирования, документирования, измерения, мониторинга и контроля как автоматизированных, так и неавтоматизированных процессов, для достижения целей и бизнес-стратегий компании.

Облачные вычисления
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять концепции, технологии, архитектуры и приложения облачных вычислений для исследования и решения современных фундаментальных задач. В рамках дисциплины отражаются следующие аспекты: Основные тенденции развития облачных вычислений и технологий. Архитектура облачных технологий. Способы и особенности проектирования облачных сервисов. Основные модели предоставления услуг облачных вычислений.

Облачные технологии в Data Science
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности использовать облачные технологии для обработки, анализа и хранения больших данных в рамках проектов Data Science. В рамках дисциплины отражаются следующие аспекты: Концептуальные основы облачных технологий. Модели обслуживания IaaS, PaaS, SaaS. Облачные платформы. Хранение данных в облаке. Облачные инструменты для Data Science. Развертывание моделей машинного обучения в облаке. Контейнеризация. Безопасность и управление доступом в облачных системах.

Облачные хранилища данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности управлять облачными хранилищами данных для эффективного хранения данных и создания облачных программных средств. В рамках дисциплины отражаются следующие аспекты: Основные облачные провайдеры. Типы облачных хранилищ данных. Реляционные и NoSQL облачные базы данных. Data Lake и Data Warehouse. Интеграция и управление данными. Вопросы безопасности и защиты данных в облачных хранилищах.

Обработка естественного языка (NLP)
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать и применять методы обработки естественного языка (NLP) для анализа текстовых данных и создания интеллектуальных систем. Будут рассмотрены следующие аспекты: Предобработка текстовых данных. Модели представления текстовых данных. Классификация текстов. Распознавание именованных сущностей. Анализ тональности текста. Рекуррентные нейронные сети для NLP. Трансформеры и BERT. Чат-боты и виртуальные ассистенты.

Обработка интернет данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности обработывать интернет данные с помощью Google Analitics и Yandex Metrics. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Введение в обработку интернет данных. Обзор методов обработки интернет данных. Управление процессами. Взаимоисключения и синхронизация. Управление обработкой информации. Управление вводом-выводом. Цели обработки интернет данных. Управление безопасностью. Принципы обработки интернет данных. Защита интернет данных. Изучение конкретных примеров: Google Analitics, Yandex Metrics.

Основы децентрализованных приложений
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности использовать основные компоненты и инструменты технологии блокчейн для разработки децентрализованных приложений. Будут рассмотрены следующие аспекты: Децентрализованные приложения. Введение в DApps и смарт-контракты. Разработка смарт-контрактов с помощью Solidity. Расширенные возможности Solidity. Введение в ethers.js. Интеграция с веб-фреймворками. Введение в hardhat. Введение в GraphQL. Создание децентрализованного приложения web3 с полным стеком. Обновляемые смарт-контракты.

Основы финансовой грамотности
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины - сформировать у обучающихся рациональное финансовое поведение на основе понимания финансовой информации, а также способности критически оценивать и анализировать процессы, связанные с защитой их прав и интересов в качестве потребителей финансовых услуг посредством использования финансовых инструментов в том числе цифровых технологий.

Параллельные вычисления для науки о данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать и применять методы параллельных вычислений в проектах Data Science. В рамках дисциплины отражаются следующие аспекты: Архитектуры параллельных систем. Параллельное программирование. Модели программирования MPI, OpenMP. Программирование на графических процессорах. Параллельные алгоритмы для обработки данных. Вопросы оптимизации и балансировки нагрузки. Оценка производительности и эффективности вычислительных процессов. Применение параллельных вычислений для обучения моделей машинного обучения.

Поисковые системы
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности обеспечить механизм полнотекстового поиска и анализа в реальном времени с открытым исходным кодом. Функциональные возможности Elastic Stack. Об эффективном построении конвейеров данных, позволяющих загрузить в Elasticsearch и Logstash терабайты и петабайты информации для поиска и логирования.

Правовые основы противодействия коррупции
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины: сформировать ответственное отношение, способность демонстрировать на практике применение принципов, норм антикоррупционного законодательства в целях предупреждения коррупционных правонарушений, формирования нетерпимости к коррупционным проявлениям, антикоррупционной культуры, гражданской ответственности. Будут изучены: антикоррупционное законодательство, система и деятельность субъектов противодействия коррупции, причины и условия, способствующие коррупции, антикоррупционная политика, международный опыт борьбы с коррупцией.

Предпринимательство
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель: формирование практических навыков осуществления предпринимательской деятельности на основе изучения теории и практики предпринимательства. Студент будет способен: использовать возможности рынка, соответствующие их личным интересам и способностям; принять первоначальное решение о начале бизнеса; эффективно работать в рамках действующих правовых норм; определять и оценивать потенциальные рыночные возможности стартапа.

Прикладная наука о данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы и инструменты науки о данных для разработки решений, направленных на решение прикладных задач. Будут рассмотрены следующие аспекты: Технологии сбора и систематизации данных. Конвейеры обработки данных. Подбор моделей машинного обучения для предметной области. Настройка и оптимизация моделей для специфических задач. Оценка адекватности и качества моделей. Метрики оценки моделей. Интерпретируемость и объяснимость моделей. Валидация и оценка производительности. Интеграция моделей в производственные системы.

Проект Python для разработки данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в представления концепций и пакетов Python, которые полезны для решения прикладных задач подготовки данных, применения методов машинного обучения и построения нейронных сетей. Пакеты NumPy, SymPy, Pandas. Визуализация данных: Matplotlib, seaborn, plot.ly. Git/GitHub. Рекомендации по стилю кодирования. Реляционные базы данных. SQL запросы.

Проектирование и конструирование ПО
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности применять, основные методы и средства проектирования Интернет банкинга/мобильного банкинга с использованием объектно-ориентированного подхода и реализации ее с различными СУБД. Объектно-ориентированный анализ Интернет банкинга/мобильного банкинга. Основные элементы ООП: абстрагирование, инкапсуляция, модульность, иерархия, типизация, параллелизм, устойчивость

Проектирование и разработка программного обеспечения
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности выполнять все этапы жизненного цикла разработки программного обеспечения, писать воспроизводимый, надежный, масштабируемый код для проектов по науке о данных. В рамках дисциплины отображаются следующие аспекты: Модели программных процессов. Гибкая модель разработки. Разработка требований к программному обеспечению. Моделирование системы. Архитектурные проекты программного обеспечения. Проектирование системы реального времени. Инжиниринг на основе компонентов. Тестирование программного обеспечения. Оценка стоимости программного обеспечения.

Рекомендательные системы
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать и применять рекомендательные системы для персонализированного предоставления информации и услуг. В рамках дисциплины отражаются следующие аспекты: Архитектура рекомендательных систем. Методы разработки рекомендаций. Методы коллаборативной фильтрации. Методы контентной фильтрации. Матричная факторизация и латентные модели. Рекомендательные системы на основе нейронных сетей. Оценка качества рекомендаций. Метрики оценки качества рекомендательных систем.

Статистические вычисления и анализ данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности организации и проведения статистического наблюдения, статистическими методами обработки и анализа статистических данных. Введение в статистику. Предмет, метод и задачи статистики. Этапы проведения и программно-методологические вопросы статистического наблюдения. Формы, виды и способы организации статистического наблюдения.

Технология блокчейн
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности обосновывать, проектировать и применять технологию блокчейна в практической работе. Архитектура программного обеспечения и ее связь с технологией блокчейна. Различные способы определения технологии блокчейна. Проектирование блокчейна. Основные концепции управления правом владения с помощью блокчейна. Документирование права владения. Хэширование данных. Защита хранимых данных.

Технология распределенной потоковой передачи данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать, внедрять и оптимизировать системы распределенной потоковой передачи данных в режиме реального времени. Будут рассмотрены следующие аспекты: Модели обработки потоков данных. Технологии и платформы для потоковой обработки данных. Технологии Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming, Google Dataflow. Архитектура и компоненты распределенных систем. Отказоустойчивость и масштабируемость в распределенных системах. Безопасность и защита данных в потоковых системах.

Управление базами данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности построения систем реляционных баз данных, принципах проектирования структур БД на основе (Oracle, PL SQL), методах приведения структур БД к нормальным формам, изучение основ языка SQL и выполнение основных операций по работе с данными.

Учение Абая
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины – сформировать у будущих специалистов способности к самопознанию, использованию учения Абая как основы духовности и интеллектуальности современного Казахстана, применению своих профессиональных знаний, пониманий и способностей через призму гуманизма и просвещения в целях укрепления единства страны и гражданской солидарности общества. Будут изучены: понятие об учении Абая; источники учения; составные части учения Абая; категории учения Абая; измерительные приборы учения Абая; сущность и значение учения Абая.

Экология и безопасность жизнедеятельности человека
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель – сформировать ряд ключевых компетенций, базирующихся на современных концепциях природопользования, реализующих принципы гармоничной оптимизации условий взаимодействия человека с природой. Будут изучены: принципы устойчивого развития, сохранения и воспроизводства природных ресурсов для обеспечения безопасности жизнедеятельности человека, способы оценки и минимизации рисков, защиты от опасностей, мероприятия по ликвидации последствий аварий, катастроф, стихийных бедствий, охране окружающей среды и рациональному природопользованию.

Экосистемы больших данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности создания и использования информационных технологий нового поколения, предназначенных для экономически эффективного извлечения полезной информации из больших объемов разнообразных данных путем высокой скорости их сбора, обработки и анализа для обеспечения информационно-аналитической деятельности, поддержки принятия решений, а также создания инновационных продуктов и услуг в целях повышения эффективности управления и конкурентоспособности организаций любых отраслей экономики.

Приведены данные за 2021-2024 гг.

ПРАКТИКИ

Преддипломная
  • Тип контроля - Защита практики
  • Описание - Цель: закрепить теоретические знания, приобрести навыки аналитической и управленческой работы на основе изучения работы организации, учреждения, в котором проходят практику. Сбор материала для дипломной работы. Будут закреплены навыки: анализа эффективности деятельности предприятий, достоинства и недостатки предприятий, составление картотеки партнеров, договоров, контрактов; проведения совещаний, встреч, переговоров; подбора персонала,

Преддипломная
  • Тип контроля - Защита практики
  • Описание - Цель практики – сформировать способность интегрировать теорию и методологию технологических и химических дисциплин для решения практических задач, связанных с будущей профессиональной деятельностью. Практика направлена на формирование самостоятельного решения реальных задач в области химической технологии неорганических веществ с применением компетенций, полученных в ходе освоения образовательной программы.

Производственная
  • Тип контроля - Защита практики
  • Описание - Целью практики является формирование профессиональных знаний в сфере избранной специальности, закрепление полученных теоретических знаний по дисциплинам направлениям и специальным дисциплинам программы, овладение необходимыми профессиональными компетенциями по избранному направлению специализированной подготовки. Практика призвана создать условия для формирования практических компетенций.

Профессиональная (учебная)
  • Тип контроля - Защита практики
  • Описание - Цель - практики сформировать способность применять в полевых условиях на практике свои знания и умения, сформированные в ходе освоения дисциплины «Геодезия», в максимально приближенных к производственным условиям выполнения землеустроительных работ. В результате прохождения практики студент будет способен: 1. пользоваться геодезическими инструментами; 2. производить поверку теодолитов, нивелиров, тахеометров и их установку в рабочее положение; 3. проложить теодолитный ход; 4. произвести нивелирование; 5. произвести тахеометрическую съемку; 6. произвести камеральную обработку полевых измерений; 7. составить план, продольный и поперечный профили и другие необходимые чертежи. Практика по геодезии относится к циклу учебных практик. При прохождении практики будут проделаны следующие виды геодезических работ: поверка теодолитов, нивелиров, тахеометров и их установка в рабочее положение: центрирование, горизонтирование; измерения теодолитом, нивелиром, тахеометром; проложение теодолитного хода вдоль границы землепользования и проверка допустимости ошибок измерений; при превышении ошибок измерений допустимых значений производяться повторные измерения; нивелирование и проверка допустимости ошибок измерений; съемка местности и изготовления плана.

Учебная
  • Тип контроля - Защита практики
  • Описание - Закрепление полученных теоретических знаний, профессиональная ориентация студентов; ознакомление и изучение организации деятельности, структуры, направлений научной деятельности кафедры, факультета, университета. - использовать знания физических законов и теорий для объяснения строения вещества, сил и взаимодействий в природе, происхождения полей;использовать приобретенные знания в практической деятельности и в повседневной жизни;

Приведены данные за 2021-2024 гг.