Инженерная Математика в МУИТ

Описание образовательной программы 6B06113 Инженерная Математика в МУИТ

Целью образовательной программы «инженерная математика» является повышение конкурентоспособности специалистов, обладающих профессиональными навыками в области инженерной математики, а также владеющих новыми информационными технологиями в естественных и технических областях. Программа также направлена на развитие у студентов навыков решения энергетических проблем, оптимизации и прогнозирования на основе эмпирических данных.

Язык обучения: английский.
Срок обучения: 4 года.

Компоненты по выбору – 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.

6 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.

7 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.

8 Английский язык для STEM. Деловой английский направлен на формирование и развитие у студентов навыков аудирования, говорения, чтения и письма на английском языке по темам, связанным с предпринимательством, а также развитие таких социальных навыков, как проведение презентаций. Подход к обучению коммуникативный, интерактивный, ориентированный на учащихся, ориентированный на результат и в значительной степени зависит от самостоятельной работы студентов, организованной в форме СРСП (деловая корреспонденция) и СРС (лексико-грамматические упражнения с самопроверкой и деловой проект).

9 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.

10 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.

11 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.

12 Математические методы моделирования физических процессов. Целью курса является ознакомление студентов с задачами моделирования физических процессов и явлений, первоначальном ознакомлении студентов с рядом основных вычислительных методов, применяемых при решении физических задач и при обработке данных эксперимента, способами их оптимальной реализации на компьютере, оценками погрешности результата проводимых расчетов, формирование практических навыков программирования основ.

13 Математический анализ 1. 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.

14 Математический анализ 2. Курс объясняет основные понятия определенного интеграла и его свойств; использовать различные математические методы для оценки интегралов, применять определенные интегралы для решения прикладных задач; разработать методы численного интегрирования; определить понятия бесконечных рядов, приближения функций и понятие сходимости; применять бесконечные ряды в приближенных расчетах.

15 Математический анализ 3. Курс использует методы численного интегрирования; определить понятия бесконечных рядов, приближения функций и понятие сходимости; применять бесконечные ряды в приближенных расчетах.

16 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.

17 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

18 Продвинутые численные методы. В курсе изучаются следующие разделы: Основные задачи математической физики. Разностные схемы для уравнений параболического типа. Разностные схемы для уравнений гиперболического типа. Разностные схемы для уравнений эллиптического типа. Вариационные и вариационно-разностные методы. Итерационные и вариационные методы решения нелинейных задач математической физики. Методы Монте – Карло.

19 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.

20 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.

21 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.

22 Уравнения математической физики. Курс содержит процессы описывающие уравнениями колебаний струны и мембраны, тока и напряжения в длинных линиях, уравнениями гидродинамики, уравнениями теплопроводности и диффузии, уравнениями электромагнитного поля. Курс классифицирует линейные дифференциальные уравнения в частных производных и приводить уравнения к канонической форме, формулировать краевые и начальные условия.

23 Физика. В курсе затрагиваются такие темы, как: Кинематика; динамика; круговое движение и гравитация; энергия; импульс; простые гармонические колебания; крутящий момент и вращательное движение; электрический заряд и электрическая сила; Цепи постоянного тока; термодинамика и механические волны, поле и потенциал; электрические цепи; индукция магнетизма и электромагнетизма; геометрическая и физическая оптика; и квантовая, атомная и ядерная физика и звук.

24 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.

25 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.

26 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.

27 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.

28 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.

29 Исследование операции. Цели -овладение основными понятиями и методами исследования экономических систем; изучение современного состояния и основных направлений развития математических моделей экономических систем различных уровней; приобретение навыков, необходимых для самостоятельной работы по проектированию и внедрению в практику экономического анализа моделей и моделирующих алгоритмов; выработка системного типа мышления.

Вузовские компоненты

30 Комплексный анализ и его приложения. Целью курса является снабдить студентов математическим аппаратом, необходимым для применения математических методов в практической деятельности и в исследованиях; познакомить студентов с понятиями, фактами и методами, составляющим и теоретические основы комплексного анализа.

Компоненты по выбору

31 Динамическое программирование. Курс раскрывает отличия и преимущества задач динамического программирования перед классическими задачами математического анализа, классифицирует разделы динамического программирования; формулирует задачи и классифицирует методы решения задач. Наиболее полно раскрыты такие методы, как классический метод определения условного экстремума и метод множителей Лагранжа.

32 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.

33 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.

34 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.

35 Математические модели переноса тепла в многослойной области. Курс предназначен для студентов третьего курса специальности МКМ. Математическое моделирование является одним из современных и действенных методов решения задач научно-технического прогресса. Задачи курса: 1) Ознакомление с математическими моделями переноса тепла. 2) Приемы и методы решения задач математической физики. 3) Использовать разные численные методы для решения задач переноса тепла. 4) развивать навыки анализа ; Знать дифференциальные уравнения, уравнения математической физики, численные методы, языки программирования C / C + + или java, математический анализ, основы математического моделирования.

36 Математические модели проблемы энергосбережения подземного трубопровода. Студентам будут представлены основные модели проблем транспортировки нефти и газа, которые активно используются на практике в последнее десятилетие. Они также смогут изучать методы решения этих математических моделей, писать алгоритмы и проводить численный анализ.

37 Моделирование в среде MATLAB. Курс включает обучение программированию в вычислительной среде высокого уровня MatLab. Формирование навыков владения современными компьютерными технологиями и методами решения практических задач в области программирования. Формирование навыков применения современных информационных технологий в научных исследованиях.

38 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.

39 Моделирование переноса влаги в пористой среде. Хозяйственная деятельность человека способствует сильному загрязнению воды. Результатом резкого ухудшения качества воды и ее дефицита стали сказывается на здоровье людей. Грунтовые пресные воды по качеству значительно превосходят воды поверхностных водоемов. Поэтому нужны детальные теоретические исследования, чтобы сохранить подземные воды, которые сегодня являются по настоящему полезными ископаемыми. В курсе рассматривается пористые водоносные горизонты, в которых грунтовая вода двигается равномерно через весь общий объем породы. В инженерной и агрономической терминологии природные дисперсные пористые материалы называют «почва», «грунт». Рассматривается модель движения подземной воды и методы решения составленных начально-краевых задач.

40 Некорректные задачи нестационарных процессов. Этот курс был разработан для того, чтобы научить студентов решать некорректные задачи нестационарных процессов производства и науки. Студенты овладевают основами построения математических моделей различных нестационарных различных процессов. Будут составлены математические модели некорректных задач нестационарных процессов. На основе измеренных данных на доступной границе составляется итерационный процесс решения некорректных задач. Студенты учатся строить вспомогательные и сопряженные задачи. Научитесь составлять алгоритмы решения некорректных задач. Составляется программа, выполняются численные расчеты и анализируются полученные результаты.

41 Нелинейные экстремальные задачи. Ознакомить студентов с теорией нелинейной оптимизации и ее приложениями. Область нелинейного программирования обеспечивает соответствующие методы для эффективного вычисления оптимальных решений задачи, которая моделируется нелинейной целевой функцией и набором линейных или нелинейных ограничений.

42 Преобразование Лапласа в инженерных задачах. Рассматриваются различные эволюционные модели инженерных 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.