Аналитика Big data в UIB

Описание образовательной программы 6B06104 Аналитика Big data в UIB

Образовательная программа направлена на формирование специалистов, способных осуществлять обработку и анализ огромных объемов данных. Ее цель заключается в приобретении базовых знаний в области математики, которые будут основой для успешного освоения предметов, связанных с анализом данных, машинным обучением и искусственным интеллектом. Кроме того, в рамках программы студенты овладеют навыками разработки как корпоративных, так и мобильных приложений. Все это позволит выпускникам быть готовыми к решению сложных задач, связанных с обработкой и анализом больших массивов данных, а также созданию инновационных программных решений.

Языки обучения: русский, казахский.
Двудипломная ОП, вуз-партнёр: Wyższa Szkoła Biznesu — National Louis University
Срок обучения: 4 года.

Вузовский компонент — обязательная общеобразовательная дисциплина.

• Экономическая теория и Микроэкономика. Экономическая теория и микроэкономика — это дисциплина, которая изучает поведение людей, фирм и государств в процессе производства, распределения и потребления ресурсов. В рамках этой дисциплины анализируются законы рынка, спроса и предложения, механизмы ценообразования, конкуренция и монополия, а также влияние экономических решений на общественное благосостояние. Экономическая теория включает в себя широкий спектр знаний о функционировании экономики в целом, рассматриваются макроэкономические процессы, такие как инфляция, безработица, экономический рост, денежная политика и многое другое. Раздел микроэкономика изучает поведение отдельных субъектов экономики — потребителей, производителей и посредников, а также взаимодействие между ними. Дисциплина помогает понять, как экономика функционирует в целом, какие факторы влияют на ее развитие и как она взаимодействует с другими общественными сферам.

Вузовские компоненты — перечень базовых учебных дисциплин для освоения образовательной программы.

1. Алгебра и геометрия. В процессе изучения дисциплины «Алгебра и геометрия» прививаются навыки современных видов математического мышления, умения использовать математические методы и основы математического моделирования в практической деятельности. Курс обучает основным математическим методам алгебры и геометрии, необходимым для анализа и моделирования процессов, явлений и устройств, при поиске оптимальных решений прикладных задач и выборе наилучших способов реализаций этих решений.
2. Алгоритмизация и программирование на языке С++. Знакомство с основными принципами программирования, методами размещения данных в памяти вычислительных машин, обучение построению новых методов, применяемых к основным алгоритмам, описание типов данных, динамических структур, основных операторов языков высокого уровня, составления программ, стиля программирования, обработки программ. Подготовка к эффективному использованию языка C++ в будущей профессиональной деятельности студентов.
3. Введение в методы научных исследований. Дисциплина изучает: основной категориальный аппарат; методологию научных исследований; принципы, методы, этапы проведения научных исследований. Рассматривается методическая база научных исследований, классификация научных методов, их характеристика, в т.ч. особое внимание уделяется экономическим методам исследований
4. Дискретная математика и математическая логика. Освоение дискретной математики и математической логики необходимо для эффективного использования возможностей современной вычислительной техники, изучения программирования и информатики.
5. Казахский (русский) язык 3. Дисциплина базируется на предусмотренной университетской программе по казахскому (русскому) языку согласно объема языковой и речевой компетенции, а также на требованиях работодателей к знанию современной технической терминологии к уровню коммуникативно-речевой подготовки молодых специалистов. В процессе обучения студенты узнают использование казахского (русского) языка как профессионального инструмента. Профессиональный словарный запас, накопленный в ходе обучения курса, способствует дальнейшему формированию языковых навыков устной и письменной формах речи в профессиональной деятельности.
6. Казахский (русский) язык 4. Дисциплина предназначена для овладения студентами профессиональным казахским/русским языком на уровнях LSP — язык для специальных целей. Дисциплина направлена на развитие коммуникативных способностей в профессиональном общении. В процессе освоения дисциплины у студентов формируются, необходимые будущему специалисту коммуникативные и языковые компетенции на основе языка специальности.
7. Математический анализ. Освоение математического анализа необходимо для изучения всех дисциплин высшей математики и компьютерных наук. Методы математического анализа находят широкое применение в физике, химии, биологии, экономических теориях. Курс математического анализа должен научить студента осознанному применению его методов, развитию твердых технических навыков дифференциального и интегрального исчислений. Без знания дифференциального и интегрального исчислений, таких понятий как бесконечно малая величина, производная и интеграл, бесконечный ряд и другие невозможно решение задач о касательной, площади, объеме и других. С помощью дифференциальных уравнений успешно преодолеваются задачи, выдвигающиеся механикой, физикой и техникой.
8. Операционные системы. Данный курс посвящён описанию концепций, структуры и механизмов различных операционных систем, а также их возможности и скорости работы машин, их назначении и требования, которые предъявляются к их системному обслуживанию. В курсе дано описание основополагающих принципов устройства операционных систем, возможности применения фундаментальных концепций от достигнутого технологического уровня и специфических требований к конкретной реализации, их взаимосвязь с различными новациями в этой области, а также с современными направлениями развития операционных систем .
9. Основы права и антикоррупционной культуры. Дисциплина «Основы права и антикоррупционной культуры» является целостной междисциплинарной системой знаний для всех специальностей и направлений бакалавра, рассматривает вопросы основных отраслей права (конституционного, административного, гражданского, уголовного и т. д.), которые дают общее представление о роли тех или других правовых норм, представляют необходимые знания для того, чтобы ориентироваться в решении правовых проблем. Цель дисциплины состоит в формировании начального фундамента правовой культуры, развитии навыков и умения для последующей ориентации в государственно-правовых вопросах.
10. Теория вероятностей и математическая статистика в машинном обучении. Дисциплина предполагает изучение вероятностных закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов, массовых однородных случайных явлений в науке и жизни общества, а также математических методов систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Теория вероятностей лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения
11. Управление бизнес-информацией. Целью изучения курса является изучение теоретических основ развития управления бизнес-информации и бизнес-процессов, методологии проектирования и разработки автоматизированных информационных систем с помощью пакета финансовых, логических, математических и статистических функций в электронных таблицах.
12. Физика. Физика является фундаментальной учебной дисциплиной, преподавание которой должно обеспечивать специалисту IT основу теоретической и практической подготовки в области физики. Содержание: Кинематика поступательного и вращательного движения. Прямолинейное равномерное и равнопеременное движение. Динамика поступательного движения. Динамика твердого тела в инерциальных и неинерциальных системах. Механическая работа и мощность силы. Кинетическая и потенциальная энергия. Механические колебания и волны. Уравнение состояния идеального газа. Изопроцессы. Электрическое поле. Основы классической электронной теории электропроводности металлов. Законы Ома и Джоуля-Ленца. Закон полного тока Магнитное поле постоянного электрического тока. Световая волна. Световой поток. Элементы геометрической оптики. Закономерности в атомных спектрах. Модели атома Томсона и Резерфорда. Постулаты Бора. Правила квантования круговых орбит. Теория атома водорода по Бору.
13. Foreign language 3. Курс нацелен на развитие у студентов четырех языковых навыков (чтение, письмо, говорение и слушание) в бизнес контексте, а также навыков критического и аналитического мышления. С этой целью курс предоставляет возможность читать простые бизнес статьи, эффективно слушать несложные бизнес беседы, презентации, также критически мыслить, вести основную деловую коммуникацию и переписку с международными партнерами, с особым упором на соответствующее использование самой необходимой языковой структуры и лексики. По окончанию курса студенты осваивают первую часть одного уровня соответствующий Общеевропейским компетенциям владения иностранным языком.
14. Foreign language 4. Деловой английский направлен на формирование и развитие у студентов умении слушать, говорить, читать и писать по английскии по темам связанным с логистикой. С этой целью курс предоставляет возможность самостоятельно читать бизнес статьи повышенной сложности, эффективно слушать бизнес повышенного уровня презентации и лекции, также критически мыслить, вести профессиональную деловую коммуникацию и переписку с международными партнерами, с упором на использование более сложной языковой структуры и лексики.
15. Foreign language 5. Foreign Language 5 — профессиональный курс английского языка, предлагаемого студентам 3-го курса УМБ, включает в себя основные навыки слушание, говорение, чтение и письмо по темам профессионального интереса учащихся. Курс разработан для основания профессиональной языковой осведомленности студентов, улучшения их речевых навыков и коммуникативных знаний в рамках профессионального английского языка по их специальности. Задания курса дают возможность развить способности критического мышления, также, как и успешно развить навыки академического письма. Обучение языку осуществляется по коммуникативному, интерактивному, студенто-ориентированному, результативному подходам и в большой степени базируется на самостоятельной работе студентов. По окончанию курса студенты осваивают первую часть изучаемого уровня соответствующий Общеевропейским компетенциям владения иностранным языком.
16. Foreign language 6. Профессиональный курс английского языка, предлагаемого студентам 3-го курса УМБ, нацелен на дальнейшее развитие навыков слушания, говорения, чтения и письма согласно специфике организации. Курс разработан для повышения профессиональной языковой компетенции студентов, улучшения их речевых навыков и коммуникативных знаний в рамках профессионального английского языка по их специальности. Задания курса дают возможность дальше развить способности критического мышления, также, как и успешно реализовать навыки академического письма согласно специфике организации. Обучение языку осуществляется по коммуникативному, интерактивному, студенто-ориентированному, результативному подходам и в большой степени базируется на самостоятельной работе студентов

Компоненты по выбору – перечень базовых учебных дисциплин, которые можно выбрать самостоятельно.

1. Анализ данных и прогнозирование в экономике. Курс «Анализ данных и прогнозирование экономики» предусматривает ознакомление с основными методами анализа и прогнозирования экономических данных. Студенты учатся подбирать среди разных моделей подходящий вид модели, которая позволяет получить более точные прогнозы. В курсе студенты ознакомятся с разными методами прогнозирования, основанному вероятностной природе экономических величин, на трендовом анализе, тренд-сезонной модели, сглаживания простого и экспоненциального, на регрессионном анализе. Помимо этого студенты изучат кластерный анализ, факторный анализ. Все расчеты на практике осуществляются с использованием программы MS Excel, IBM SPSS Statisics
2. Базы данных и системы управления базами данных. В курсе рассматривается современное состояние предметной области, типовая организация систем управления базами данных, модели данных, принципы построения информационно-управляющих систем на основе технологий баз данных, основы реляционных баз данных и применение языка SQL, организация интерфейсов для работы с базами данных и взаимодействия с функциональными блоками системы управления.

Вузовские компоненты

1. Архитектор решений AWS: продвинутый уровень. В этом курсе основное внимание уделяется передовым методам работы с облаком AWS, применимым ко всем решениям. В нем также рекомендуются различные шаблоны проектирования, которые помогут учащимся продумать процесс создания оптимальных ИТ-решений на AWS. На протяжении всего курса студенты будут изучать сценарий, который дает студентам возможность создавать различные инфраструктуры с помощью AWS на практических занятиях. Содержание: Защита доступа пользователей и приложений. Внедрение эластичности, высокой доступности и мониторинга. Автоматизация вашей архитектуры. Кэширование содержимого. Создание разделенных архитектур. Создание микросервисов и бессерверных архитектур. Планирование стихийных бедствий (Disaster Recovery). Подготовка к сертификации. После прохождения этого курса вам будет рекомендовано сдать экзамен «AWS Certified Solutions Architect — Associate» и получить официальную сертификацию AWS (https://aws.amazon.com/certification/certified-solutions-architect-associate/).
2. Архитектура решений AWS: основы. Курс охватывает основы построения ИТ-инфраструктуры на AWS. Курс учит студентов, как оптимизировать использование облака AWS, понимая сервисы AWS и то, как они вписываются в облачные решения. Содержание: Введение в AWS Academy Cloud Architecting. Знакомство с облачной архитектурой. Добавление уровня хранения. Добавление вычислительного уровня. Добавление уровня базы данных. Создание сетевой среды. Подключение сетей. После прохождения этого курса вам будет рекомендовано сдать экзамен «AWS Certified Solutions Architect — Associate» и получить официальную сертификацию AWS (https://aws.amazon.com/certification/certified-solutions-architect-associate/).
3. Основы облачных технологий AWS. Курс предназначен для студентов, которые стремятся к общему пониманию концепций облачных вычислений, независимо от конкретных технических ролей. В нем представлен подробный обзор облачных концепций, основных сервисов AWS, безопасности, архитектуры, цен и поддержки. Курс можно рекомендовать не только студентам технических специальностей, но и студентам специальностей бизнеса и менеджмента. После прохождения этого курса вам будет рекомендовано сдать экзамен «AWS Certified Cloud Practitioner» и после успешной сдачи стать обладателем международного сертификата AWS (https://aws.amazon.com/certification/certified-cloud-practitioner/).

Компоненты по выбору

1. Архитектура электронного предприятия. В курсе рассматриваются вопросы разработки и использования архитектуры информационных технологий предприятий.
2. Введение в машинное обучение. Познакомить с важными терминами и понятиями машинного обучения. Научить решать основные типы задач машинного обучения, применяя наиболее простые и известные методы, а также библиотеки с готовыми реализациями этих методов. Показать базовые методы оценки качества и повышения точности алгоритмов.
3. Введение в Python и библиотеки для обработки и анализа данных. Этот курс познакомит учащегося с основами среды программирования Python, включая фундаментальные методы программирования на Python, такие как лямбда-выражения, чтение и управление файлами CSV, а также библиотеку numpy. В курсе будут представлены методы манипулирования данными и очистки с использованием популярной библиотеки науки о данных python pandas, а также абстракция Series и DataFrame в качестве центральных структур данных для анализа данных, а также руководства по использованию таких функций, как groupby, merge и сводные таблицы эффективно. К концу этого курса студенты смогут собирать табличные данные, очищать их, манипулировать ими и выполнять базовый логический статистический анализ.
4. Информационная безопасность и защита информации. Введение в информационную защиту и методы защиты информации. Содержание: Законодательный уровень ИБ. Наиболее распространенные угрозы ИБ. Теоретические основы методов защиты ИБ. Распространение объектно-ориентированного подхода на ИБ. Процедурный уровень ИБ. Основные программно-технические меры безопасности информации: идентификация и аутентификация; управление доступом. Протоколирование, аудит, шифрование, контроль целостности, электронная цифровая подпись. Экранирование, Анализ защищенности. Криптография: шифрование и обеспечение целостности. Антивирусная защита компьютерных систем. Алгоритмы привязки программного обеспечения к аппаратному окружению. Архитектура защищенных экономических систем.
5. Объектно-ориентированное программирование на языке JAVA. В курсе рассмотрены основные концепции объектно-ориентированного программирования на примере языка программирования JAVA. Рассматриваются понятия переменной, списков, циклов, словарей, функций и классов.
6. Прогнозная аналитика и моделирование данных. Курс предполагает развитие у студентов знаний, умений и навыков в области IT технологий, практического прогнозирования, технического обслуживания, проектирования и моделирования деятельности процессов и объектов.
7. Разработка мобильных приложений под Android. Цель — изучение технологии разработки программного обеспечения для мобильных устройств с операционной системой Android, основ управления качеством и стандартизации разработки программных средств, формирование навыков использования современных технологий программирования. Задачи — программирование приложений, создание прототипа информационной системы, документирование проектов информационной системы на стадиях жизненного цикла, использование функциональных и технологических стандартов; сбор детальной информации для формализации предметной области проекта и требований пользователей заказчика;
8. Распознавание образов и изображении с помощью ИИ. Распознавание образов — важная задача компьютерного зрения, используемая для обнаружения экземпляров визуальных объектов определенных классов в цифровых изображениях, таких как фотографии или видеокадры. Целью обнаружения объектов является разработка вычислительных моделей, которые предоставляют наиболее фундаментальную информацию, необходимую приложениям компьютерного зрения
9. Сбор и хранение больших данных. Курс предназначен для ознакомления с концепцией HDFS и инструментами для инъекций Sqoop и Flume. Flume и Sqoop играют особую роль в экосистеме Hadoop. Они передают данные из таких источников, как локальные файловые системы, HTTP, MySQL и Twitter, которые хранят / производят данные, в такие хранилища данных, как HDFS, HBase и Hive. Оба инструмента имеют встроенную функциональность и отвлекают пользователей от сложности передачи данных между этими системами.
10. Системы визуализации данных. Power Bi. В рамках курса студенты изучают основы визуализации данных, принципы эффективного представления данных с учётом психологии восприятия, получают навыки визуальной аналитики, создания интерактивных дэшбордов, дата-сторителлинга с помощью инструмента Power Bi
11. Эконометрика. Этот курс посвящен изучению геометрических параметров, описывающих характеристики экономического объекта. Такие параметры, как ковариация, корреляция, коэффициенты регрессии с их промежуточными аргументами (переменными), вычисляемыми с помощью различных известных статистических, математических функций, значений. Все в одном курсе поможет оценить экономическое состояние на микро-, макроуровнях, провести аудит, анализ для планирования, прогнозирования и т.д.
12. Big Data платформы и технологии. В курсе рассматривается введение в процесс жизненного цикла аналитики больших данных, что позволяет решать бизнес-проблемы, в которых используются большие данные. В курсе рассматриваются базовые и усовершенствованные аналитические методы, введение в технологию и инструменты обработки и анализа больших данных, в том числе облачные сервисы (BigQuery). В этом курсе обучающиеся узнают об основных характеристиках и принципах Big Data, где они возникают и ка к используются в дальнейшем. Познакомятся и научатся работать с популярными технологиями и платформами обработки больших данных, а также научаться решать некоторые задачи Big Data, используя такие технологии, как Hadoop (HDFS, MapReduce, Hive) и Spark.
13. CISCO: Computer network design. Дисциплина направлена на развитие у студентов практических навыков и знаний, связанных с созданием и эксплуатацией компьютерных сетей в различных условиях. В рамках курса студенты должны ознакомиться с основами проектирования и создания компьютерных сетей, техническими и программными средствами, обеспечивающими их работу. По окончании курса отличившиеся студенты смогут получить сертификат Академии CISCO.
14. R-программирование. Овладение навыками программирования на языке R, овладение методами обработки, визуализации и анализа качественных и количественных данных для решения политологических и социально-экономических задач.