Целью освоения дисциплины «Большие данные» является формирование у обучающихся практических навыков, связанных с применением в своей профессиональной деятельности современных технологий в области обработки больших данных, решать задачи сбора, организации, хранения, анализа больших данных. На практике получить навыки разработки алгоритмов, программных модулей и моделей для обработки больших данных. Полученные знания могут быть использованы в профессиональной деятельности для обработки больших данных.
Дисциплина «Интеллектуальные системы и технологии» имеет своей целью
способствовать формированию у обучающихся компетенций предусмотренных данной
рабочей программой в соответствии с требованиями ФГОС ВО по направлению
подготовки 09.04.04 Программная инженерия с учетом специфики направленности
подготовки – «Системы искусственного интеллекта». Целями освоения дисциплины
«Интеллектуальные системы и технологии» являются: - приобретение знаний в области
систем искусственного интеллекта (ИИ) и принятия решений (ПР); - изучение
программных средств конструирования интеллектуальных систем (ИС) для различных
предметных областей: энергетики, обучения, бизнеса и т.д.
- Учитель: Тумар Касымова
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.
- Учитель: 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.
- Учитель: 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.
- Учитель: Тумар Касымова