Целью курса является изучение методов проектирования и технологии разработки, эффективности, тестирования, отладки и эксплуатации программного обеспечения, получения профессиональных знаний и инженерного подхода к разработке программного обеспечения.
В результате изучения дисциплины «Технология программирования» у студентов формируются знания, позволяющие применять
современные технологии в информационных системах на этапах от проектирования до
эксплуатации.
- Старший преподаватель: Кундуз Урманбетова
Целью преподавания дисциплины является ознакомление с организационными, техническими, алгоритмическими и другими методами и средствами обеспечения безопасности компьютерной информации и телекоммуникационных систем, с законодательством и стандартами в этой области, с современными криптосистемами.
Задачи дисциплины
1. Сформировать взгляд на криптографию и защиту информации как на систематическую научно-практическую деятельность, носящую прикладной характер.
2. Сформировать базовые теоретические понятия (возможно, на элементарном уровне), лежащие в основе процесса защиты информации.
3. Дать представление о роли компьютера, как о центральном месте в области криптографии, взявшем на себя большинство функций традиционной компьютерной деятельности, включающей реализацию криптографических алгоритмов, проверку их качества, генерацию и распределение ключей, автоматизацию работы по анализу перехвата и раскрытию шифров.
4. Научить использованию криптографических алгоритмов в широко распространенных программных продуктах.
- Teacher: Тумар Касымова
Знания, полученные в ходе изучения дисциплины должны помочь обучающимся в их дальнейшей профессиональной деятельности.
Магистрант найдёт применение своих знаний при решении задач современного программирования и моделирования, а также приложений к моделированию сложных процессов, сочетающих как непрерывные, так и дискретные компоненты.
Сущность и условия применимости теории вероятностей и математической статистики к задачам эконометрики и прикладной статистики. Основные понятия теории вероятностей. Вероятностное пространство. Случайные величины и способы их описания. Модели законов распределения вероятностей, наиболее употребляемые в социально-экономических приложениях. Закон распределения вероятностей для функций от известных случайных величин. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел и его следствие. Особая роль нормального распределения: центральная предельная теорема. Цепи Маркова и их использование в моделировании социально-экономических процессов. Статистическое оценивание и проверка гипотез, статистические методы обработки экспериментальных данных.
Данный курс является математической основой, фундаментом практически всех специализированных курсов, читаемых в технических вузах, университетах и академиях.
В частности, применяется к направлению Информационные системы и технологии. Этот курс является основой таких узкоспециализированных дисциплин как «Теория массового обслуживания», «Теоретическая информатика», «Теория принятия решений», «Технология обработки информации», «Технология программирования».
Целью преподавания дисциплины «Планирование, организация эксперимента и обработка экспериментальных данных» является приобретение будущими инженерами представлений о методах современной математической логике и ее приложениях в инженерной практике.
Целью изучения данной дисциплины является знакомство магистрантов с основными понятиями и закономерностями теории вероятностей, методами математической статистики, обретение навыков решения типовых задач в прикладных сферах с помощью компьютерной обработки данных и эконометрики.
- Teacher: Тумар Касымова
Методы систематизации и статистические данные ИКТ (Теория вероятностей и математическая статистика) стоят в одном ряду с другими математическими дисциплинами в учебном процессе, являющимися вспомогательным инструментом для решения различных теоретических и практических проблем в самых различных областях деятельности человека.
Вероятностно-статистический аппарат помогает моделировать, анализировать, про-гнозировать и решать прикладные задачи, связанные со стохастическим характером исследу-емых объектов и процессов различного характера.
- Teacher: Тумар Касымова