Машиналық оқыту және деректерді талдау

Сипаттама: Осы курс аясында магистранттар деректерді талдау негіздерін меңгереді, соның ішінде деректерді түрлендіру және тазарту, жетіспейтін мәндермен жұмыс, корреляциялық талдау. Белгілерді таңдаудың әртүрлі әдістерін меңгереді. Олар деректердің өлшемін азайту, кластерлеу, жіктеу, регрессияның әртүрлі мәселелерін шешуді үйренеді. Курс сөйлеуді тану, нысанды тану, суретті іздеу және т. б. сияқты жүйелерді құру үшін алгоритмдерді қолдануға бағытталған.

Кредиттер саны: 6

Пререквизиты:

• Бағдарламалау технологиясы

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Жұмыс түрлері	сағат
Дәрістер	30
Практикалық жұмыстар
Зертханалық жұмыстар	30
СӨЖО	30
СӨЖ	90
Қорытынды бақылау нысаны	емтихан
Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны

Компонент: ЖОО компоненті

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат

• магистранттарда машиналық оқыту негіздері бойынша теориялық білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру, Машиналық оқыту құралдарын, модельдері мен әдістерін игеру, сондай-ақ деректерді зерттеуші (data scientist) және деректерді талдау әдістері мен алгоритмдерін әзірлеуші дағдыларын игеру

Міндет

• формальды математикалық модельдерді құру және модельдеу нәтижелерін түсіндіру үшін машиналық оқыту негіздері бойынша теориялық білімді қалыптастыру;
• әр түрлі салаларда қолданбалы есептерді шешуде машиналық оқыту әдістерін практикалық қолдану дағдыларын дамыту;
• Машиналық оқыту жүйесін әзірлеу үшін Python тіл кітапханаларын қолдану шеберлігі мен дағдыларын машықтандыру

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• бастапқы деректерді зерттеу әдістерінің негізгі принциптерін түсіндіру
• Машиналық оқытуды қолданудың негізгі ұғымдарын, мақсаттары мен міндеттерін; машиналық оқыту алгоритмдерін қолданудың әдіснамалық негіздері білу

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• бизнес-аналитика және зерттеулер саласында Data Mining технологиясын пайдалана отырып, қолданбалы есептерді шешудің тиімді әдістерін таңдай білу
• үлкен жүйелердің бөлігі ретінде деректерді таңдаудың интеллектуалды технологияларын пайдалану үшін деректерді интеллектуалды талдау және деректер базасының модельдерін жасау
• Машиналық оқыту алгоритмдерінің жұмыс нәтижелерін визуалдай білу, зерттеу тапсырмасына сәйкес машиналық оқыту әдісін таңдау, алынған нәтижелерді интерпретациялау

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• бизнес-аналитика және зерттеулер саласында Data Mining технологиясын пайдалана отырып, мәселелерді шешуге және жаңа бірегей идеялар мен жобалау тәсілдерін іздеуде стандартты емес тәсілдер туралы түсінік қалыптастыру мүмкіндігі;

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• IT бойынша әдебиеттерді оқып, аудара білу, ағылшын интерфейсімен майнинг саласындағы бағдарламалық қосымшалармен жұмыс істеу

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• кәсіптік және қосымша білім беру саласында жаңа білім алу дағдылары