Деректерді талдауға арналған Математика және Python

Сипаттама: Пән деректерді талдау міндеттерін шешуде математикалық талдау, сызықтық алгебра, ықтималдықтар теориясы, математикалық статистика және оңтайландыру әдістерін қолдану бойынша теориялық білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыруға бағытталған. Курс аясында деректерді талдаудың математикалық негіздері, сондай-ақ Python бағдарламалау тілі мен деректерді өңдеу, талдау және визуализациялауға арналған мамандандырылған кітапханалардың мүмкіндіктері қарастырылады. Data Science және машиналық оқыту саласындағы қолданбалы есептерді шешуде математикалық әдістерді практикалық қолдануға ерекше назар аударылады.

Кредиттер саны: 6

Пререквизиты:

• Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар

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

• Математикалық талдау әдістерін, сызықтық алгебраны, оңтайландыру әдістерін, деректерді талдау есептері үшін ықтималдықтар теориясын қолдануда теориялық және практикалық дағдыларды алу, сонымен қатар арнайы Python деректер талдау кітапханаларымен жұмыс істеудің негізгі дағдыларын алу.

Міндет

• 1. деректерді талдау үшін қолданылатын негізгі математикалық түсініктерді түсіну және қолдану 2. сызықтық алгебра, математикалық талдау, оңтайландыру және ықтималдықтар теориясы әдістерін практикада қолдану 3. деректерді талдау үшін тәжірибеде қолданылатын негізгі кітапханалармен жұмыс істеудің практикалық дағдыларын алу: NumPy, SciPy, Matplotlib және Pandas 4. деректерді талдауда негізгі практикалық дағдыларды алу

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• 1. деректерді талдау үшін қолданылатын негізгі математикалық түсініктерді білу 2. NumPy, SciPy, Matplotlib және Pandas кітапханаларын білу

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• 1. деректерді талдау үшін қолданылатын негізгі математикалық түсініктерді қолдану 2. сызықтық алгебра, математикалық талдау, оңтайландыру және ықтималдықтар теориясы әдістерін практикада қолдану 3. мәліметтерді талдаудың негізгі кітапханасымен жұмыс істеудің практикалық дағдыларын меңгеру 4. Python тілінде деректерді талдаудың негізгі практикалық дағдыларын алу

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• 1. деректерді талдау үшін қолданылатын математикалық әдістер туралы пайымдауларды қалыптастыру 2. сызықтық алгебра, математикалық талдау, оңтайландыру және ықтималдықтар теориясы әдістері туралы пайымдауларды қалыптастыру 3. деректерді талдау үшін NumPy, SciPy, Matplotlib және Pandas кітапханаларының практикалық қолданылуы туралы пікір қалыптастыру

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• 1. оқушылардың коммуникативтік қабілеттерін дамыту және жетілдіру; 2. қазіргі әлемдегі жасанды интеллект жүйелерінің рөлі мен маңызы, жасанды интеллект жүйелеріндегі әртүрлі салалар бойынша сындарлы диалогқа қатысу дағдыларын дамыту

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• 1. ғылыми-зерттеу жұмыстарын орындау үшін жасанды интеллект жүйесі саласында дағдыларды қалыптастыру 2. сызықтық алгебра, математикалық талдау, оңтайландыру және ықтималдықтар теориясы әдістерін қолдану дағдыларын дамыту 3. білім қоғамын құру мүддесі үшін академиялық және кәсіби контексттерде технологиялық, әлеуметтік немесе мәдени дамуға үлес қосу мүмкіндігі