Main Content

6B06108 Наука о данных и Машинное обучение

Описание образовательной программы

В настоящее время спрос на специалистов в машинном обучении и анализа данных растет по мере увеличения объема данных в мире. При текущем увеличении интернета вещей (IoT) и подключенных устройств появился доступ к гораздо большему количеству данных - и вместе с тем возростет потребность в управлении и понимании имеющейся у нас информации.

В настоящее время наблюдается стремительный рост присутствия анализа данных, машинного обучения и науки о данных во множестве сфер жизнедеятельности человека. В современном мире стало нормой принимать важные политические, административные и бизнес решения на основе выводов полученных из анализа данных.

Данные сферы требуют широких познаний в области информационных технологий. В связи с быстрым развитием вычислительных мощностей и созданием новых алгоритмов и моделей, требования к ученым и инженерам в данных областях постоянно возрастают. Им необходимо уметь анализировать, проектировать, строить и внедрять комплексные модели анализа и машинного обучения как в научных целях, так и в индустриальных. Немаловажным умением для современного ученого/инженера в области науки о данных является - умение работать в команде, а также руководство командой ученых/инженеров.

Данная программа построена таким образом, чтобы обеспечить обучающихся планомерным восприятием и освоением всех вышеперечисленных умений и знаний.

Цель и задачи образовательной программы

Цель ОП – подготовка высококвалифицированных, высокомотивированных кадров для инновационных и наукоемких отраслей экономики в области машинного обучения и науки о данных; обладающих теоретическими и практическими знаниями, умениями и навыками, необходимыми для их реализации в профессиональной деятельности; отвечающих потребностям отечественного и мирового рынков интеллектуального труда; готовых совершить качественный рывок в данной области, так как спрос на специалистов в машинном обучении растет по мере увеличения объема данных в мире.

Цель образовательной программы соответствует Государственной программе «Цифровой Казахстан», утвержденной постановлением Правительства РК №827 от 12.12.2017, целью которого является ускорение темпов развития экономики РК и улучшение качества жизни населения за счет использования цифровых технологий в среднесрочной перспективе, а также создание условий для перехода экономики Казахстана на принципиально новую траекторию развития, обеспечивающую создание цифровой экономики будущего в долгосрочной перспективе.

Задачи ОП:

  1. Получение знаний, умений и навыков в области науки о данных и машинного обучения.
  2. Формирование знаний, умений и навыков по проектированию, разработке и внедрению инструментов анализа данных и моделей машинного обучения.
  3. Формирование знаний, умений и навыков работы с массивами данных разных объемов (в том числе больших данных), их обработки, подготовки и переносу из/в баз(ы) данных.
  4. Выработка уважения к ВУЗу. Обеспечение востребованности, мобильности специальности, получение качественных знаний и умение работать в команде.
  5. Формирование конкурентоспособных выпускников на рынке рабочей силы, что обеспечило бы возможность для максимально быстрого трудоустройства по специальности.
  6. Создание условий для профессионального роста и самосовершенствования, развития социально-личностных компетенций выпускников и формирования устойчивого интереса к профессиональной деятельности (активная гражданская позиция, целеустремленность, организованность, трудолюбие, коммуникабельность, способность к принятию организационно-управленческих решений и стимулированию творческой активности, владение современными информационными технологиями, свободное владение несколькими языками, стремление к самообразованию и саморазвитию, умение работать в команде, ответственность за конечный результат своей профессиональной деятельности, приобщение к общечеловеческим ценностям), социальной мобильности и востребованности на рынке труда.
Требования к результатам освоения образовательной программы

После освоения образовательной программы студент должен:

  • Обладать базовыми знаниями в области машинного обучения, алгоритмов машинного обучение с учителем и без учителя;
  • Выбирать подходящую модель машинного обучения в зависимости от контекста задания;
  • Моделировать большие объемы информации, генерируемые крупными или сложными системами;
  • Объединять данные из разных источников и форматов для улучшения вывода и прогнозирования;
  • Выявлять и статистически проверять ранее неизвестные закономерности и тенденции в данных;
  • Извлекать и организовывать большие объемы сложно-структурированных данных;
  • Исследовать, обобщать и презентовать большие и сложные наборы данных статическими, интерактивными и динамическими графическими средствами;
  • Использовать расширенное программное обеспечение для анализа больших или сложных объемов данных;
  • Внедрять модели, подходящие для анализа данных, прогнозирования и принятия решений на  одном и/или нескольких компьютерных языках;
  • Взаимодействовать со специалистами смежного профиля при выборе, проектировании и внедрении средств и технологий;