Смагулова Асемгуль Сериковна

Структуры данных и алгоритмы их обработки

Дисциплина направлена на формирование у студентов теоретических знаний и практических умений в области организации структур данных, алгоритмов их обработки, применяемых в программировании, их спецификации и реализации, анализа этих алгоритмов, взаимосвязи алгоритмов и структур данных. Курс представлен разделами: структуры данных и алгоритмы, простые структуры данных, статические, полустатические, динамические структуры данных, связанные списки, нелинейные структуры данных.

Компьютерные сети

Дисциплина направлена на формирование знаний о принципах организации, функционирования и управления сетями. Основные разделы включают следующие темы: виды топологий, модели OSI и TCP/IP, сетевые протоколы, устройства и технологии передачи данных, среда передачи данных.

Сетевые технологии

Целью дисциплины является получение знаний и умений по современным сетевым технологиям. Курс представлен разделами: компьютерные сети; сетевые протоколы; безопасность и защита сети; методы доступа в канал; спецификация физического уровня модели ОSI; высокоскоростные сетевые технологии. Курс ориентирован на подготовку квалифицированных специалистов, обладающих знаниями в области сетевых технологий, сетевого программирования и навыками их практического использования.

Администрирование компьютерных сетей

Дисциплина направлена на формирование знаний и умений в сфере управления компьютерными сетями. Курс представлен разделами: настройка и администрирование сетевых устройств, управление IP-адресацией, мониторинг производительности, обеспечение безопасности, управление трафиком, а также настройка сервисов и протоколов для эффективной работы сети.

Сетевое администрирование серверов

Проектирование компьютерных сетей

Дисциплина направлена на формирование знаний и умений в области проектирования, обеспечения работоспособности компьютерной сети, структурной кабельной сети (СКС), умений работать с сетевыми ОС на ядре Linux, Windows. Курс представлен разделами: реализация сетевых технологий на основе физических сред и сетевого оборудования; стандарты реализации СКС; сетевые протокола на базе ОС для администрирования работой вычислительной сети.

Методы статистической обработки данных

Дисциплина – теоретическая основа подготовки магистрантов по обработке данных научных и промышленных экспериментов. Курс представлен разделами: Основные положения математической статистики: чистка и фильтрация данных, устранение ошибок; эмпирические распределения данных, теоретическое распределение, сравнение статистик, оценки качества анализа. Регрессионный и корреляционный анализ. Анализ последовательностей и временных рядов.

Экспериментально-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерского проекта

Педагогическая практика

Педагогическая практика ориентирована на подготовку обучающихся к педагогической деятельности по соответствующей специальности. На педагогической практике обучающиеся знакомятся с конкретными условиями педагогической деятельности в вузе; с объемом и характером педагогических поручений; требованиями, которые предъявляет преподавателю реальная педагогическая деятельность в вузе.

Научно-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерской диссертации (НИРМ)

Научно-исследовательская работа магистранта направлена на разработку плана научного исследования, выбор необходимых методов исследования и сбор данных, обработку полученных результатов исследования. Основной целью НИРМ является умение составлять отчеты по результатам экспериментально-исследовательской деятельности, оформление документации на получения патента и права на интеллектуальную собственность.

Проектирование компьютерных сетей

Дисциплина направлена на изучение основных принципов, методов и технологий, связанных с проектированием, настройкой и управлением компьютерными сетями. Содержание основных разделов: Архитектура компьютерных сетей. Изучение основных сетевых протоколов, таких как TCP/IP, Ethernet, DNS, DHCP. Настройка и управление сетевым оборудованием. Развертывание и поддержка компьютерных сетей. Изучение методов диагностики и устранения сетевых проблем и сбоев.

Исследовательская практика

Основной целью исследовательской практики магистранта является изучение теоретических, методических и технологических достижений отечественной и зарубежной науки, а также закрепления практических навыков применения современных методов научных исследований, обработки и интерпретации экспериментальных данных в магистерском диссертационном исследовании.

Научно-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерской диссертации (НИРМ)

Целью научно-исследовательской работы является интеграция образовательного процесса с развитием профессиональной сферы деятельности по направлениям подготовки магистров. НИРМ ориентирована на формирование научно-исследовательского, инновационного мышления, творческого потенциала, профессионального мастерства; умений осуществлять научные исследования, экспериментальные работы в научной сфере, связанной с направлением магистерской диссертации, решение профессиональных задач.

Проектирование прикладных геоинформационных систем

Дисциплина направлена на формирование теоретических знаний и практических умений в области обработки моделей пространственных данных и обработки их программными средствами, основных принципов организации геоинформационных систем. Курс представлен разделами: представление и обработка географических и атрибутивных данных; построение геоинформационных системах для решения прикладных задач.

Интеллектуальные информационные системы и технологии

Дисциплина направлена на формирование теоретических знаний и практических умений в области построения моделей представления знаний, подходов и техники решения задач искусственного интеллекта, информационных моделей знаний, методов представления знаний. Курс представлен разделами: модели представления знаний; практические методы извлечения знаний; экспертные игры; методы работы со знаниями; нечеткая логика; нейронные сети.

Аппаратное обеспечение современных технологий передачи сигналов

Дисциплина составляет теоретическую и практическую основу подготовки профессиональной деятельности выпускников. Курс представлен разделами: Технологии передачи информационного сигнала, Методы модуляции, Методы кодирования, Передача циркулярных сигналов, Аппаратное обеспечение и средства коммуникаций, Методы обработки и передачи сигналов в спутниковых системах. Изучение курса ориентировано на формирование у студентов навыков в области аппаратное обеспечение современных технологий передачи сигналов.

Администрирование компьютерных сетей

Дисциплина направлена на формирование у студентов профессиональных знаний в области освоения общих принципов построения сетей, умений по установке и настройке операционных систем, прокладке и тестированию сетевых коммуникаций, подключению в сеть устройств различных уровней. Курс представлен разделами: настройка управляемых коммутаторов и маршрутизаторов; создание виртуальных сетей и их защита от внешних угроз.

Теоретические основы информационных процессов

Дисциплина составляет основу подготовки профессиональной деятельности выпускников в области исследования и разработки математических моделей и методов моделирования, применяемых в сфере информационных технологий. Изучение курса ориентировано на формирование у магистрантов знаний и умений по созданию моделей системы, как дискретных, так и стохастических, классов моделей, конечных автоматов, сетей Петри, систем массового обслуживания

Современные технологии программирования

Дисциплина направлена на формирование профессиональных знаний и умений в области освоения современных технологий разработки программных продуктов, компонентного подхода построения программного обеспечения; применения инструментальных средств ускоренной разработки программ и современных технологий программирования. Курс представлен разделами: объектно-ориентированные среды; программирование компонентов и быстрая разработка приложений; технологии организации доступа к данным.

Интеллектуальный анализ данных

Дисциплина изучает современные методы и способы реализации инструментов интеллектуального анализа данных в корпоративных системах и приложениях для получения знаний. Курс представлен разделами: методы предварительной обработки данных, методы классификации, кластеризации, прогнозирования, деревья решении, последовательные методы. Изучение курса ориентировано на формирование навыков исследования различных процессов на компьютере, практического применения методов Data Mining для решения различных научных и технических задач

Языки программирования для анализа данных

Дисциплина изучает современные методы программирования для решения прикладных задач анализа и обработки данных. Курс представлен разделами: алгоритмы и средства обработки данных для решения научно-исследовательских и прикладных задач Изучение курса направлено на формирование у обучающихся знаний и умений в области разработки алгоритмов, методов и технологий решения практических задач, применение современных методов программирования.

Решения Big Data

Дисциплина составляет фундаментальную основу профессио-нальной подготовки выпускников. Изучение курса направлено на формирование у магистрантов знаний и умений в области разработки и оптимизации сложных SQL запросов на принципах хранения и чтения данных из СУБД. Курс представлен разделами: работа с большими данными, технологии Big Data, работа с SQL и внутренними системами аналитики.

Программирование для Data Science

Дисциплина составляет основу разработки и внедрения компонентов системы искусственного интеллекта для повышения скорости и качества обработки данных и принятия решений. Курс представлен разделами: компоненты системы искусственного интеллекта; обработки данных и принятия решений; визуализация данных; построение аналитических моделей. Изучение курса ориентировано на формирование способности к знанию возможности Data Science и технологии машинного обучения, осуществления проверки статистических гипотез, подготовки исходных данных, строить аналитические модели, оценивать аналитические модели, визуализировать данные.