Образовательные программы

Биокомпьютинг в МУИТ

Описание образовательной программы 6B06114 Биокомпьютинг в МУИТ

Цель образовательной программы состоит в формировании кадров с высокой мотивацией для инновационных и наукоемких отраслей экономики в области биологии. Они должны обладать необходимыми теоретическими и практическими знаниями, умениями и навыками, чтобы успешно применять их в своей профессиональной деятельности. Они должны соответствовать требованиям отечественного и мирового рынков интеллектуального труда, а также быть готовыми к совершению значительного прогресса в области биологии и биотехнологий.
Конечная цель этой программы заключается в подготовке специалистов в области биокомпьютинга, которые способны повысить эффективность отрасли и предоставить дополнительные возможности потребителям за счет применения ит-технологий в обработке, хранении, обмене и управлении информацией.
Язык обучения: русский, английский.
Срок обучения: 4 года.

Общеобразовательные компоненты на выбор – перечень базовых учебных дисциплин, которые можно выбрать самостоятельно.

  1. Методология исследования. Курс посвящен изучению деятельности, направленной на развитие у студентов способности к самостоятельным теоретическим и практическим суждениям и выводам, умений объективной оценки научной информации, свободы научного поиска и стремления к применению научных знаний в образовательной деятельности, в том числе для выполнения дипломного проекта (работы).
  2. Основы права и антикоррупционной культуры. В курсе изложены правовые, экономмческие и социальные основы противодействия коррупции, раскрыты особенности государственной политики, представлен международный опыт по борьбе с коррупцией, определены особенности регулирования конфликта интересов, служебной этики, методы выявления коррупционных нарушений. В результате успешного прохождения курса студенты будут владеть следующими компетенциями: 1. Понимать меры правовой ответственности участия в корупционных нарушениях. 2. Определять конфликт интересов в деятельности организаций, ведущий к коррупции. 3. Проводить анализ работы организаций, применяя различные методы исследования.
  3. Основы экологии и безопасности жизнедеятельности. Изучает способы безопасного взаимодействия человека со средой обитания (производственная, бытовая, городская, природная), устойчивого функционирования объектов хозяйствования (организаций) в условиях чрезвычайных ситуаций, вопросы защиты от негативных факторов, предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера и применения современных средств поражения. Также в курсе раскрывается роль экологии в решении современных экономических, социальных и политических задач, а также возникновение глобальных экологических проблем в результате производственной деятельности человека и ответственность за них мирового сообщества. Очень важным аспектом является также международное сотрудничество по обеспечению устойчивого развития. Рассматриваются и различные области практического приложения экологии – природные ресурсы и загрязнение окружающей среды.
  4. Стартапы и предпринимательство. Этот курс представляет собой введение в то, что такое бизнес, как он работает и как им управлять. Студенты будут определять формы собственности и процессы, используемые в производстве и маркетинге, финансах, персонале и управлении в деловых операциях.
  5. Экономическая теория. Целью курса является изучение и объяснение процессов и явлений экономической жизни, объяснение закономерности и прогнозирование способов их использования.

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

  1. Алгебра и геометрия. Цели курса ознакомить студентов с важными разделами линейной алгебры и аналитической геометрии. В ходе учебного процесса студенты должны ознакомиться и уметь применять алгебраические и геометрические методы и инструменты для решения различных прикладных задач с такими важными понятиями, как матрицы, детерминанты, ранг матрицы, векторы, линии, плоскости, линейное и евклидово пространство, линейные преобразования и квадратичные формы.
  2. Алгоритмы и структуры данных. Курс предназначен для изучения алгоритмов и программ разработки для решения различных задач. Для этого рассматриваются программная структура, принципы построения алгоритмов и программ, методы решения, алгоритмизации, программирования, отладки и реализации программ с использованием языка программирования.
  3. Бионика. Курс поможет изыскивать необходимые экспериментально-технологические основы, на которых эффективнее и точнее всего можно воссоздать необходимые свойства бионической модели. Курс состоит из теоретических знании и практическиго опыта неформализованного, «размытого», моделирования сложных систем, который имеет общенаучное значение не только в биологии и медицине, но и в решении важных задач оптимального управления, в ряде смежных естественных наук, экономических задач, задач конструирования многоступенчатых разветвлённых систем связи и т. п
  4. Введение в программирование. Изучить методологические основы разработки программ и практические навыки программирования. Основными целями изучения дисциплины являются следующие: • Изучение основ алгоритмизации задач • Изучение основ классификации языков программирования • Изучение типов данных и классификация операторов языка C ++ • Разработка программ с использованием подпрограмм, стандартных модулей, стиля программирования, показателей качества программирования, методов отладки и тестирования программ, основ объектно-ориентированного программирования.
  5. Дифференциальные уравнения Курс классифицирует дифференциальные уравнения и применяет необходимые методы для решения этих уравнений; учит решать линейные дифференциальные уравнения n-го порядка и систем линейных уравнений с постоянными коэффициентами; находить точки покоя автономной системы; решать краевые задачи для линейного однородного уравнения с постоянными коэффициентами; и использовать математический аппарат для освоения теоретических основ и практического использования физических методов.
  6. Математические методы и компьютерное моделирование биологических процессов. Курс научит студентов применять методы машинного обучения и статистического моделирования, выборка функций и классификация генетических данных.
  7. Математический анализ. Цель курса ознакомить студентов с важными отраслями исчисления и его применениями в компьютерных науках. Во время учебного процесса студенты должны ознакомиться и уметь применять математические методы и инструменты для решения различных прикладных задач. Более того, они изучат фундаментальные методы исследования бесконечно малых переменных с помощью анализа, основу которого составляет теория дифференциальных и интегральных вычислений.
  8. Общая биология. Курс обьясняет современные биологические теории и концепции, строение биологических объектов, сущность биологических процессов и явлений, основы структурной организации и функционирования живых систем, механизмы обеспечения их гомеостаза; особенности проявлений живого на разных уровнях организации жизни.
  9. Объектно-ориентированное программирование. Этот курс предоставит навыки разработки консольных или оконных приложений с использованием языка программирования Java с использованием концепций объектно-ориентированного программирования. Темы курса включают парадигму ООП, программирование на Java, обработку файлов, исключения, структуры, коллекции, концепции объектно-ориентированного программирования.
  10. Численные методы 1. В курс входит: Основы теории погрешностей, Системы линейных алгебраических уравнений, Нелинейные уравнения и системы нелинейных уравнений, Интерполяция и наилучшие приближения, Дифференцирование и интегрирование функций, Обыкновенные дифференциальные уравнения, Уравнения математической физики.
  11. WEB технологии. Целью данного курса является достижение студентами прозрачного понимания механизмов работы веб-приложений, а также знаний, умений и навыков для написания собственных приложений.

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

  1. 3D Моделирование и Дизайн. Целью курса является освоение студентами теоретических основ и методов компьютерного 3D-моделирования, позволяющих решать прикладные задачи как в сфере своей профессиональной деятельности, так и при выполнении курсовых и практических работ при последующем обучении.
  2. Анализ и визуализация данных в Power BI. Аналитик — специалист, занимающийся изучением и моделированием конкретной области. Power BI — система аналитики, которое объединяет данные из различных источников информации, преобразует их, и представляют в наглядном виде, удобном для анализа. Технологии BI позволяют обрабатывать большие неструктурированные объемы данных для принятия решений. Power BI – это набор программных сервисов Microsoft, которые работают вместе, превращая несвязанные источники данных компании в целостные интерактивные отчеты. При этом источником могут быть базы данных, файлы Excel, данные из облачных источников и интернета, текстовые файлы и так далее. Данный инструмент помогает отслеживать ситуацию и незамедлительно получать ответы на вопросы с помощью подробных информационных панелей, доступных на каждом устройстве.
  3. Делопроизводство на государственном языке. Делопроизводство на государственном языке является очень важным предметом для студентов, т.к. данная дисциплина учит составлению, оформлению документов на государственном языке, формирует практические навыки и умения самостоятельно составлять, переводить на казахский язык документы.
  4. Дискретная математика и математическая логика. Изучение дискретных объектов, решение комбинаторных задач, исследование типов отображений и бинарных отношений, приведение формул алгебры высказываний к нормальным формам, применение алгебры логики к теории переключательных схем. Развиваются способности к анализу и синтезу, математическая зрелость.
  5. Машинное обучение 1. Курс знакомит студентов с теоретическими основами и алгоритмами машинного обучения, их возможными практическими реализациями и применением при решении реальных задач. В рамках данного курса студенты должны получить представление о задачах, решаемых с помощью рассматриваемой теории, и принципах построения некоторых основных классификаторов.
  6. Основы биоинформатики. Целью курса является ознакомление студентов: — с основными задачами биоинформатики; — с типами данных и способами представления данных; — с методами интеграции гетерогенных данных; — с базовыми алгоритмами решения задач биоинформатики; — с основными программно-информационными ресурсами биоинформатики; — с информационными технологиями, используемыми в биоинформатике. Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса: изучение содержательных основ предмета исследований, понятийного аппарата и методологической базы биоинформатики и системной компьютерной биологии, а также информационных технологий используемых в биоинформатике.
  7. Программирование на Python. Целью освоения курса является развитие навыков программирования на языке Python. В результате освоения дисциплины студент должен: знать основные конструкции и идиомы языка программирования Python и уметь на практике составить несложную программу для выполнения поставленной аналитической задачи. Иметь навыки формализации и решения практических задач по программированию
  8. Профессионально-ориентированный иностранный язык. Курс профессионального английского ориентирован на темы, представляющие профессиональный интерес, как будущие тенденции в ИТ, компьютер как друг, компьютер как враг, минимизация негативных воздействий ИТ, магнитное хранилище, оптическое хранилище, флэш-память, языки программирования, веб-дизайн, графика. дизайн и т. д. Он предназначен для повышения языковой осведомленности учащихся, улучшения их речевых навыков и коммуникативных навыков профессионального английского языка.
  9. Теория базы данных. Курс объясняет, что такое система баз данных, а затем переходит к большей части учебного материала для изучения систем реляционных баз данных — баз данных, разработанных в соответствии с реляционной (или табличной) моделью. Затем от абстракции данных курс переходит к управлению транзакциями с дополнительными материалами по повышению производительности запросов. Наконец, появились современные тенденции в проектировании систем баз данных, которые также определяют последние разработки в более широкой истории технологий хранения данных.
  10. Теория вероятностей и математическая статистика. Курс посвящен вероятности и статистике любых событий, а также взаимосвязи между математикой и программированием, операционными системами в рамках междисциплинарной программы обучения, охватывающей раздел математического анализа, современные статистические методы и экономическую теорию.
  11. Функциональная диагностика. С помощью методов функциональной диагностики исследуется состояние и других систем организма человека (пищеварительной, эндокринной, органов кроветворения). Курс описывает понятия нормы у здоровых лиц и патологии у больных, а также результат исследований в виде функционального диагноза. Курс содержит перечень всех методов функциональной диагностики, а также проект примерных рекомендуемых нормативов затрат рабочего времени для отдельных групп исследований функциональной диагностики.
  12. Численные методы 2. Курс включает изучение основных приемов разработки и применения на практике методов решения на компьютерах различных математических задач, возникающих как в теории, так и в приложениях к различным областям математики. Курс обязательно должен сопровождаться лабораторными занятиями по численным методам. В результате студент должен уметь решать определенный набор задач с использованием изученных методов и понимать, какие численные методы лежат в основе широко используемых пакетов программ.

Дисциплины по профилю

Вузовские компоненты

  1. Производственная стажировка. Производственная стажировка – это обязательная составляющая образовательного процесса, необходимая для подготовки квалифицированных работников, хорошо ориентирующихся не только в профильной теории, но и в реалиях трудовых будней. Этот этап обучения обычно осуществляется вне стен вуза – на базе учреждений, соответствующих будущей специальности студента. В ходе обучения важно придерживаться согласованности теории и практики. Как и любой другой этап образовательного процесса, пребывание студента на производстве преследует определенные цели и задачи. Главные задачи производственной стажировки: закрепление, обобщение и проверка полученных в вузе знаний; освоение технологии процессов, получение профессиональных умений; знакомство с особенностями работы по специальности в реальных условиях. Есть у практики студентов на производстве и еще одна важная миссия – сбор материала для курсовой или дипломной работы.

Компоненты по выбору

  1. Биоинженерия с основами биофизики. Данный курс предназначен для подготовки студентов ОП Биокомпьютинга. В курсе приведены разделы биофизики, геномики и клеточных технологий. А также курс содержит работу со стволовыми клетками человека и животных с применением новейших культуральных технологий, а также на создание и реконструкцию новых органов и тканей. Показаны основные принципы биоинжениринга поврежденных структур, включая сердечную, нервную, костную и другие ткани.
  2. Майнор 1. Дополнительная образовательная программа (Мinor) – совокупность дисциплин и (или) модулей и других видов учебной работы, определенная обучающимся для изучения с целью формирования дополнительных компетенций
  3. Майнор 2. Дополнительная образовательная программа (Мinor) – совокупность дисциплин и (или) модулей и других видов учебной работы, определенная обучающимся для изучения с целью формирования дополнительных компетенций
  4. Майнор 3. Дополнительная образовательная программа (Мinor) – совокупность дисциплин и (или) модулей и других видов учебной работы, определенная обучающимся для изучения с целью формирования дополнительных компетенций
  5. Машинное обучение 2. Целью данного курса является изучение основ теории обучения машин, включая дискриминантный, кластерный и регрессионный анализ, овладение навыками практического решения задач интеллектуального анализа данных.
  6. Моделирование некорректных задач. Ознакомить студентов основными методами решения некорректно поставленных задач искусственного сооружения. Рассматривается модели распространения тепла в многослойной области. Разрабатывается приближенные методы решения некорректных задач искусственного сооружения, составляются алгоритмы решения различных видов обратных задач. Проводятся вычислительные эксперименты, анализируются выходные данные.
  7. Молекулярная биология. Курс содержит систему знаний об основных понятиях молекулярной биологии; адаптированные научные знания и умения по молекулярной биологии к целям и задачам школьного химического и биологического образования; а также представление об информационных макромолекулах и материальных носителях жизни.
  8. Нейробиология. Курс научит ориентироваться в соответствующей научной литературе. Студент получит практические навыки на основе программного моделирования; узнает структурно-функциональную организацию нервной системы человека и модельных животных; ионные механизмы, опосредующие электрические сигналы клеток и синаптическую передачу сигнала; локализацию рецепторного аппарата и биологические эффекты основных нейромедиаторных систем организма.
  9. Нормальная физиология. Курс содержит основные закономерности развития и жизнедеятельности организма на основе структурной организации клеток, тканей и органов. Студенты научатся оценивать параметры деятельности систем организма, а также пользоваться учебной, научной, научно-популярной литературой, сетью интернет для получения современной информации по нормальной физиологии для профессиональной деятельности. В итоге будут владеть базовыми технологиями преобразования информации: текстовые, табличные редакторы, поиск в сети интернет.
  10. Преобразование Лапласа в биологических задачах. Рассматриваются различные эволюционные модели биологических задач. В курсе изучаются необходимые элементы комплексного анализа, прямая преобразование Лапласа. Изучаются методы обращения преобразования Лапласа. Для каждой начально-краевой задачи делаются двухстороннее преобразование Лапласа и определяются точные решения поставленной задачи. Отдельно изучаются приближенные методы решения задачи и делаются сравнительный анализ.