Білім беру бағдарламасы

Код – Мамандық 7M06106 - Үлкен деректер жүйелері (Big data)
Білім беру бағдарламасының мақсаты

методологиялық және технологиялық шешімдерге негізделген күрделі ақпараттық жүйелерді жобалаудың, әзірлеудің және қолдаудың жүйелік қағидаларын қолдануға, үлкен деректері бар жүйелерде білімді анықтау үшін инновациялық ғылыми зерттеулер жүргізуге қабілетті мамандарды даярлау.

Түлектің біліктілік сипаттамасы Мамандар лауазымдарының тізбесі:

- үлкен деректер аналитикасы саласында зерттеулер жүргізу, стохастикалық оңтайландыру, - болжалды модельдеу, болжау, кәсіпорын деректерін басқару, бизнес-талдау, үлкен деректер технологиялары мен құралдарды таңдау, бағалау, талдау және пайдалану үшін математикалық және технологиялық білімдер мен дағдыларды қолдану;
- жүйелік талдау бойынша жұмыстарды жоспарлау және олардың орындалуын бақылау;
- үлкен деректер технологиясы негізінде үлкен деректер мен сервистер жүйелерін енгізу саласындағы басқару қызметі
Кәсіби қызмет объектісі:

- жасанды интеллект технологияларына және үлкен деректерді талдаудың зияткерлік әдістері мен машиналық оқыту саласындағы ғылыми жетістіктеріне негізделген ақпараттық жүйелерді, зияткерлік өнімдер мен сервистерді әзірлеуді және пайдалануды жүзеге асыратын әртүрлі меншік формасы, индустрия және бизнес формасындағы ұйымдар;
- жоғары білім беру ұйымдары, кәсіптік білім беру ұйымдары;
- деректерді зияткерлік талдау міндеттерін шешумен байланысты ғылыми, ғылыми-зерттеу, ғылыми-өндірістік ұйымдар;
- мемлекеттік билік органдары
- мемлекеттік билік органдары
Кәсіби қызмет түрлері:

- ғылыми-зерттеу;
- ұйымдастырушылық-басқарушылық қызмет;
- жобалау-технологиялық;
- жобалау-конструкторлық;
- өндірістік-технологиялық;
- эксперименттік-зерттеу;
-сервистік-пайдалану және т. б .
Кәсіби қызметінің функциялары:

- үлкен деректер технологиясының мүмкіндіктерін ескере отырып, кәсіпорынның ақпараттық инфрақұрылымының жаңа модельдерін әзірлеу;
- кәсіпорында үлкен деректер құралдары мен технологияларды енгізу және тиімділігін бағалау;
- технологияларға негізделген үлкен деректерді талдау және шешім қабылдауды қолдау құралдарын енгізу және қолдану, шешімдерді басқаруды жүзеге асыру
Маманның құзыреттілік картасы
Қалыпталатын негізгі құзыреттер Оқыту нәтижелері
1. Деректерді тарату өңдеу және сақтау технологияларын қолдану қабілеті. Kubernetes негізгі принциптерін білу. CLI арқылы Kubernetes қосымшаларын ашу қабілеті Деректерді үлестірілген өңдеу және сақтау технологияларын қолдану. Kubernetes негізгі принциптерін білу. CLI арқылы Kubernetes қолданбаларын ашу.
2. Философия және ғылым әдіснамасы саласындағы негізгі мәселелерді анықтау қабілеті; АТ саласындағы қазіргі заманғы өзекті әдістемелік, әдіснамалық және философиялық мәселелерді сипаттау Философия және ғылым әдіснамасы саласындағы негізгі мәселелерді анықтау; АТ саласындағы қазіргі заманғы өзекті әдістемелік, әдіснамалық және философиялық мәселелерді сипаттау
3. Бұлтты есептеу технологиясын білу: бағдарламалық сәулет, виртуализация және контейнер. VPS және VPN серверін теңшеу қабілеті, Docker негізінде қолданбаларды іске қосу Бұлтты есептеу технологиясын білу: бағдарламалық сәулет, виртуализация және контейнер. VPS және VPN серверін теңшеу, Docker негізінде қолданбаларды іске қосу
4. MapReduce, Hadoop, NoSQL, R, Python тілдері сияқты типтік технологиялар мен деректерді талдау құралдарын пайдалану қабілеті MapReduce, Hadoop, NoSQL, R, Python тілдері сияқты типтік технологиялар мен деректерді талдау құралдарын пайдалану
5. Деректерді визуалдаудың қолданыстағы әдістерін талдау, қолда бар технологиялар мен құралдарды пайдалана отырып, деректерді визуалдау қосымшасын құру қабілеті Деректерді визуалдаудың қолданыстағы әдістерін талдау, қолда бар технологиялар мен құралдарды пайдалана отырып, деректерді визуалдау қосымшасын жасау
6. NL-де ұсыныстар мен дискурстардың семантикалық мазмұнын формальды түрде ұсыну қабілеті NL-де ұсыныстар мен дискурстардың семантикалық мазмұнын формальды түрде ұсыну, Semantic Web RDF және RDFS жобасы тілдерінің көмегімен объектілердің әртүрлі кластарын сипаттау
7. Үлкен деректер жүйесінің архитектурасын және бағдарламалық-аппараттық инфрақұрылымды әзірлеу қабілеті Үлкен деректер жүйесінің архитектурасын және бағдарламалық-аппараттық инфрақұрылымды әзірлеу, Scala және Spark арқылы үлкен деректер массивін талдау
8. Басқарушылық қызмет процесінде психологиялық мәселелерді шешу, басқарушылық шешімдер қабылдау, олардың ықтимал салдарын бағалау қабілеті Басқарушылық қызмет процесінде психологиялық мәселелерді шешу, басқарушылық шешімдер қабылдау, олардың ықтимал салдарын бағалау
9. Зерттеу тақырыбы бойынша ғылыми-техникалық ақпаратты жинауды, талдауды және жүйелеуді ұйымдастыру, зерттеу қызметінде ғылыми әдістерді қолдану қабілеті Зерттеу тақырыбы бойынша ғылыми-техникалық ақпаратты жинауды, талдауды және жүйелеуді ұйымдастыру, зерттеу қызметінде ғылыми әдістерді қолдану
10. Шет тілін С1-С2 халықаралық стандарттар деңгейінде және ғылыми стильдің грамматикалық сипаттамаларында меңгеру; интернационалдық ортада жұмыс істеу қабілеті Шет тілін С1-С2 халықаралық стандарттар деңгейінде және ғылыми стильдің грамматикалық сипаттамаларында меңгеру; халықаралық ортада жұмыс істеуге қабілетті болу
11. Жоғары мектепте Педагогика және психология бойынша базалық білімдерді меңгеру, жоғары білімнің заманауи парадигмасын білу Жоғары мектепте Педагогика және психология бойынша базалық білімді меңгеру, жоғары білім берудің қазіргі парадигмасын білу
12. Деректерді интеллектуалды талдаудың негізгі әдістері мен технологияларын білу. Нақты есептерді шешуге деректерді талдау есептерін шешудің тәсілдері мен алгоритмдерін қолдану қабілеті. Деректерді интеллектуалды талдаудың негізгі әдістері мен технологияларын білу. Нақты есептерді шешуге деректерді талдау есептерін шешудің тәсілдері мен алгоритмдерін қолдану.
13. Үлкен деректер массивтерін талдауды орындау үшін қазіргі заманғы орта мен бағдарламалау тілдерін (R, Python) қолдану арқылы бағдарламалық шешімдерді әзірлеу және қолдану қабілеті Үлкен деректер массивтерін талдауды орындау үшін қазіргі заманғы орта мен бағдарламалау тілдерін (R, Python) қолдана отырып бағдарламалық шешімдерді әзірлеу және қолдану
14. Үлкен деректерді талдау процесінің негізгі элементтерін білу, әртүрлі көздерден деректерді интеграциялау қабілеті, есептер контекстінде түсіндіру, нәтижелерді талдау Үлкен деректерді талдау процесінің негізгі элементтерін білу, әртүрлі көздерден деректерді интеграциялау, есептер контекстінде түсіндіру, нәтижелерді талдау
15. Нәтижелерді болжау және бағалау үшін оқытушымен оқыту алгоритмдерін қолдану қабілеті; деректерді талдау және нәтижелерді бағалау міндеттеріне мұғалімсіз оқыту алгоритмдерін қолдану Нәтижелерді болжау және бағалау үшін мұғаліммен оқыту алгоритмдерін қолдану; деректерді талдау міндеттеріне мұғалімсіз оқыту алгоритмдерін қолдану және нәтижелерді бағалау