Каталог элективных дисциплин


Наименование дисциплиныКоды дисциплины #КредитСодержаниеЦель дисциплиныРезультаты обучения
Введение в облачные вычисленияAIN1-0425Введение в облачные вычисления. Платформы для облачных вычислений. Параллельное программирование в облаке. Распределенные системы хранения данных. Виртуализация. Безопасность облачных вычислений. Многоядерные операционные системыФормирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по облачным вычислениямРОД1 – Студент знает платформы для облачных вычислений, преимущества и недостатки различных платформ облачных вычислений. РОД2 – Студент способен анализировать компромиссы между развертыванием приложений в облаке и на локальной инфраструктуре, развертыванию приложений в коммерческих инфраструктурах облачных вычислений, таких как Amazon Web Services, Windows Azure и Google AppEngine. РОД3 – Студент способен программировать параллельные приложения с интенсивным использованием данных в облаке.
Поддержка принятия решений о конфиденциальностиAIN1-0435Система поддержки принятия решений. Структура системы поддержки принятия решений . Особенности системы поддержки принятия решений. Приложения поддержки принятия решений. Сравнительные системы поддержки принятия решений об одобрении. Сравнительные системы поддержки принятия решений о конфиденциальностиФормирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по использованию различных инструментов поддержки принятия решений в целях обеспечения конфиденциальностиРОД1 – Студент знает поведенческие и нормативные теории принятия решений, ценности систем поддержки принятия решений для отдельных лиц и организаций. РОД2 – Студент способен проектировать системы и процессы поддержки принятия решений. РОД3 – Студент способен приобретать новые знания в области поддержки принятия решений о конфиденциальности
Введение в большие данныеAIN1-0445Понятие Больших данных. Особенности сбора, хранения, обработки и анализа больших массивов данных. Источники больших данных. Использование больших данных в науке, бизнесе, государственном управлении. Варианты построения распределённых баз данных, репликация, фрагментация. Согласованность. CAP-теорема. Классы NoSQL баз данных. Примеры СУБД NoSQL. Семейства столбцов. Графовые СУБД. Задачи консолидации данных. Многомерные хранилища данных. Реляционные хранилища данных. Виртуальные хранилища. Нечеткие среды. Введение в ETL. Преобразование данных в ETL. Обогащение данных. Технология Map- Reduce. GOOGLE BIGTABLE. Полнотекстовый поиск. Параллельные запросы. Принципы анализа данных. Структурированные данные. Подготовка данных к анализу. Технологии KDD и Data Mining Введение в трансформацию данных. Трансформация упорядоченных данных. Группировка данных. Слияние данных. Квантование. Нормализация и кодирование данных. Принципы анализа данных. Структурированные данные. Подготовка данных к анализу. Технологии KDD и Data Mining. Введение в визуализацию данных. Визуализаторы общего назначения. OLAP-анализ. Визуализаторы для оценки качества моделей. Визуализаторы для интерпретации моделей. Выявление закономерностей в виде деревьев решения, логических правил, нейронных сетей. Обзор современных программных средства анализа данных: Statistica, SPSS, Excel, R-Studio , KERAS. Средства построения распределенных информационных систем для BigData. Методы анализа данныхФормирование у студентов профессиональных компетенций в области разработки и использования больших данныхРОД1 – Студент знает методы принятия решений на основе больших данных. РОД2 – Студент способен применять методы анализа данных для принятия решений. РОД3 – Студент способен работать в команде, самостоятельно приобретать и использовать новые знания и навыки по введению больших данных
Основы научных исследованийAIN1-0455Творчество в научных и проектных работах. Обзор методов технического творчества. Методы научных исследований в технике. Классификация методов исследования. Информационный и патентный поиск. Постановка эксперимента. Систематизация информации. Планирование НИР. Математическая обработка результатов эксперимента. Оформление результатов НИР. Оформление отчета по НИРФормирование у студентов теоретических знаний в области современного состояния, направлений развития и выполнения научных исследований в области профильной направленности.РОД1 – Студент знает основные логические методы и приемы научного исследования, методологические теории и принципы современной науки, базис современных компьютерных технологий, критерии зависимости признаков и однородности данных, критерии значимости параметров. РОД2 – Студент способен проводить логико-методологический анализ научного исследования и его результатов, применять математические методы в технических приложениях, осуществлять патентный поиск, планировать научный эксперимент, выступить с публичной речью с аргументацией, вести дискуссии и полемику. РОД3 – Студент способен осуществлять методологическое обоснование научного исследования, оценить эффективность научной деятельности, использовать сетевые технологии и мультимедиа в образовании и науке; выбирать параметры критериев в зависимости от требований к качеству продукции и издержек производства, сформулировать задачу исследования, исходя из потребностей производства, выявлять функции распределения, обосновывать параметры критерия.
Теория чиселAIN1-0465Освоение методов исследования и решения уравнений в целых числах, свойств простых и составных чисел, законов распределения простых чисел в натуральном ряде и арифметических прогрессияхОсвоение методов исследования и решения уравнений в целых числах, свойств простых и составных чисел, законов распределения простых чисел в натуральном ряде и арифметических прогрессияхРОД1 – Студент знает свойства простых и составных чисел, законы распределения простых чисел в натуральном ряде, свойства колец классов вычетов по натуральным модулям, основные свойства алгебраических расширений поля рациональных чисел и конечных полей, свойства арифметических функций. РОД2 – Студент способен решать линейные и квадратичные уравнения от нескольких переменных, системы линейных уравнений в целых числах, а также устанавливать разрешимость и находить решения алгебраических сравнений и систем сравнений, показательных сравнений, находить системы первообразных корней, строить рациональные приближения к действительным числам. РОД3 –Студент способен самостоятельно приобретать и использовать новые знания и навыки по теориям чисел.
Машинное обучениеAIN1-0475Мотивация. Манипуляция данными. Визуальная аналитика. Кластеризация. Регрессия. Классификация. Глубокое обучениеФормирование у студентов знаний о концептуальных основах машинного обучения и практических навыков по работе с инструментарием, моделями и методами машинного обучения.РОД1 – Студент знает ключевые понятия, цели и задачи использования машинного обучения; методологические основы применения алгоритмов машинного обучения. РОД2 – Студент способен применять навыки по визуализации результатов работы алгоритмов машинного обучения, и интерпретации полученных результатов. РОД3 – Студент способен работать в команде, самостоятельно приобретать и использовать новые знания и навыки по машинному обучению.
Конфиденциальность и этикаAIN1-0485Этика и информационные технологии. Целостность информации. Плагиат в онлайн-среде. Идентичность в киберпространстве. Аватары и анонимность. Конфиденциальность. Синтез. Этика игры. Мошенничество в играх. Виртуальная среда и этикаФормирование у студентов теоретических знаний в области этических проблем и обеспечения конфиденциальности, связанных с новыми информационными технологиямиРОД1 – Студент знает современные модели информационной этики, этические стандарты в отношении новых технологий, правовые и этические аспекты, связанные с безопасностью и конфиденциальностью информационных технологий. РОД2 – Студент способен применять этические нормы для интерпретации личного и группового поведения при использовании различных инструментов информационных технологий. РОД3 – Студент способен приобретать новые знания, используя современные образовательные и информационные технологии в области этических проблем и обеспечения конфиденциальности.
РобототехникаAIN1-0495Знакомство с понятием “робототехника”. Микроконтроллеры и микропроцессоры. Датчики и их виды. Исполнительные устройства. Основы электроники. Программирование микроконтроллера. Изучение Arduino IDE. Изучение Tinkercad. Работа со светодиодами, создание светофора. Работа с потенциометром, управление яркостью светодиода. Работа с фоторезистором, создание автоматического освещения. Работа с кнопками. Работа с сервомотором, создание манипулятора. Работа с мотором редуктором, создание машины с дистанционным управлениемФормирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по роботехнике.РОД1 – Студент знает теоретические основы по датчикам, видам сигналов(дискретный/аналоговый), исполнительных механизмов. РОД2 – Студент способен подобрать оборудование для необходимой задачи, программирования микроконтроллеров и создания схем для задачи. РОД3 – Студент способен работать в команде, самостоятельно приобретать и использовать новые знания и навыки по роботехнике.
Программирование на C#AIN1-0515Понятие класса. Основные элементы класса. Перегрузка операций в классе. Наследование в C#. Объектно-ориентированные особенности языка C#. Работа с файлами. Обобщенные классы (шаблоны). Работа с графическими объектами.Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков на языке программирования C#.РОД1 – Студент знает особенности разработки алгоритмов, библиотек и пакетов программ, продуктов системного и прикладного программного обеспечения на языке программирования C#. РОД2 – Студент способен разрабатывать архитектуру, алгоритмические и программные решения системного и прикладного программного обеспечения. РОД3 – Студент способен работать в команде, самостоятельно исследовать развитие и использование инструментальных средств, автоматизированных систем в научной и практической деятельности.
Основы экономикиAIN1-0525Введение в экономику. Предмет и метод. Основные экономические концепции. Рыночная система: спрос и предложение. Издержки и прибыль фирмы. Финансово-денежная система. Инфляция и безработица. Открытая экономикаФормирование у студентов системного экономического мышления для понимания экономической логики законов развития общества, процессов и явлений, происходящих на микроуровне, овладение современными методами микроэкономического анализа с возможностью дальнейшего применения полученных знаний в практической деятельности.РОД1 – Студент знает общий понятийный аппарат экономической теории, основы теории общественного выбора, экономической эффективности и принятия политических решений. РОД2 – Студент способен выявлять проблемы экономического характера при анализе конкретных ситуаций, предлагать способы их решения, использовать знания по экономике и экономической политике для решения профессиональных задач. РОД3 – Студент способен приобретать новые знания, используя современные образовательные и информационные технологии и самостоятельно работать с экономической литературой
Наименование дисциплиныКоды дисциплины #КредитСодержаниеЦель дисциплиныРезультаты обучения

© INAI.KG 2024