Қарастырылды: Институттың ок кеңесінде

 
Разработано:  
Рассмотрено: заседание УС 
Института  
Утверждено: УМС КазНИТУ 
Страница 108 из 115
 
 
Ақпараттық қауіпсіздікті басқару 
КОД – CSE1562 
КРЕДИТ – 3 (1/2/0) 
ПРЕРЕКВИЗИТІ – жоқ 
 
КУРСТЫҢ МАҚСАТЫ МЕН МІНДЕТТЕРІ 
Оқушыны  тиімді  жұмыс  істеуге  және  кәсіпорын  даму  үшін  ақпараттық  жүйелерді 
пайдалануды  үйрету  қажет.  Ұйым  және  жаңа  кәсіпкерлік  стартап,  құрылған  бизнес, 
коммерциялық  емес  немесе  мемлекеттік  кәсіпорын  екендігіне  қарамастан,  өзінің 
миссиясын  орындауға  және  оның  стратегиясын  іске  асыруға  ақпараттық  жүйелерді 
жобалау,  сатып  алу,  тиімді  пайдалану  және  қолдау  көрсететін  білімді  адамдарсыз 
айтарлықтай кедергі келтіруі мүмкіндігі- ұйым үшін негіз болып табылады. 
 
 
КУРСТЫҢ ҚЫСҚАША СИПАТТАМАСЫ 
Бұл курс ақпаратты технологияларды (IT) пайдалану және басқару кезінде басшылардың 
алдында  тұрған  проблемаларды  кеңінен  қарастырады.  АТ  бизнес-стратегияларды  іске 
асыру және бәсекелестік артықшылықтарды игеру құралы ретінде пайдаланылып  келеді. 
Кейс-қимыл әдісін қолдану тақырыптарда ақпараттық технологиялар мен стратегияларды, 
ақпараттық  технологиялар  мен  ұйымдарды,  сондай-ақ  ақпараттық  технологиялардың 
активтерін басқаруды қамтиды. 
 
БІЛІМ БЕРУ, БІЛІКТІЛІК КУРСТЫҢ БАРЫСЫ 
 
Пәндерді оқу нәтижесінде студенттер: 
     Ұйымдарда  стратегиялық  және  операциялық  мақсаттарға  жету  үшін  ақпараттық 
жүйелер  қалай пайдаланылатындығын түсіну. 
     Ақпараттық технологияларды басқарудың негізгі ұғымдарын түсіну және түсіндіру. 
Жалпы бизнес мәселелерін шешу үшін АТ-ны бағалау және қолдану. 
     Бизнестің  проблемаларына  тиімді  шешімдерді  ұсынып,  қорғауды  қамтамасыз  етеді,  
сондай-ақ  бизнестің  проблемаларын  шешу  үшін  деректер  базасының  қосымшасын 
әзірлейді. 
     Ұйымда  ақпараттық  технологияларды  қолданудың  және  оны  басқарудың  этикалық                                                               
аспектілерін талқылау. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
Разработано:  
Рассмотрено: заседание УС 
Института  
Утверждено: УМС КазНИТУ 
Страница 109 из 115
 
 
Клиент-серверлік жүйелерді ұйымдастыру 
Коды – CSE140 
Кредит – 3 (2/1/0) 
ПРЕРЕКВИЗИТ-АКТ 
 
КУРСТЫҢ МАҚСАТЫ МЕН МІНДЕТТЕРІ 
Курстың  мақсаты  -  "Клиент-серверлік  жүйелерді  ұйымдастыру"  қызмет  ету 
технологияларын  принциптерін  меңгеру,  клиент-серверлік  жүйелердің  қосымшаларын 
жобалау әдістерін үйрету болып табылады.  
Курстың  міндеті-әртүрлі  архитектурадағы  клиент-серверлік  жүйелердің  қосымшаларын 
жобалау әдістерін, технологияларын таңдау, талдау дағдыларын қалыптастыру. 
Пәнді оқу нәтижесінде студенттер міндетті: 
- клиент-серверлік жүйелерді ұйымдастыру және қызмет ету принциптерін білу; 
-заманауи  технологиялар  негізінде  клиент-серверлік  жүйелердің  бағдарламалық 
қосымшаларын жасай білу; 
- клиент-серверлік жүйелердің қазіргі заманғы перспективалары мен даму үрдістері 
туралы түсінікке ие болу. 
 
 
КУРСТЫҢ ҚЫСҚАША СИПАТТАМАСЫ   
"Клиент-серверлік  жүйелерді  ұйымдастыру"  курсында  әртүрлі  архитектурадағы  клиент-
серверлік  жүйелерді  ұйымдастырудың  негізгі  түсініктері  мен  клиент-серверлік 
жүйелердің  Қосымшаларының  технологиялық  шешімдерінің  әртүрлі  аспектілері  мен 
ерекшеліктері беріледі. FS, RDA,DBS, AS  үлгілерінде іске асырылатын клиент-серверлік 
қосымшалар  кешенді  қаралады.  Rest  және  RPC  технологиялары,  CORBA  және  SOAP 
архитектурасы  қарастырылады.  Транзакцияларды  өңдеу  үлгілері,  сокеттер  негізінде 
клиент-серверлік  қосымшалардың  өзара  әрекеттесу  механизмі  оқытылады.  MiddleWARE 
клиент-серверлік жүйелердің компоненттері қарастырылады. 
 
КУРСТЫ АЯҚТАҒАННАН КЕЙІНГІ БІЛІМІ, БІЛІКТІЛІГІ, ДАҒДЫЛАРЫ 
Студент білуі керек: 
- клиент-серверлік жүйелерді ұйымдастыру, қызмет ету принциптерін; 
-заманауи 
технологиялар  негізінде  клиент-серверлік  жүйелердің  бағдарламалық 
қосымшаларын құру әдістерін; 
- клиент-серверлік жүйелердің даму болашағы мен үрдістерін. 
білуі керек: 
- клиент-серверлік жүйелердің архитектуралық шешімдерін тиімді таңдау технологиясын 
тәжірибеде қолдану; 
-түрлі  мақсаттағы  және  масштабтағы  клиент-серверлік  жүйелерді  әзірлеу  технологиясын 
практикада қолдану; 
- клиент-серверлік жүйелерді әзірлеудің бағдарламалық құралдарын тиімді қолдану; 
-әр 
түрлі  критерийлерді  ескере  отырып,  клиент-серверлік  жүйелерді  әзірлеу 
технологияларын қолдануды негіздеу. 
 
 
 
 
 
 

 
Разработано:  
Рассмотрено: заседание УС 
Института  
Утверждено: УМС КазНИТУ 
Страница 110 из 115
 
 
Ақпараттық жүйелерді жобалау 
КОДЫ – 
КРЕДИТ– 3 (2/1/0) 
ПРЕРЕКВИЗИТТЕР-ақпараттық жүйелердегі менеджмент 
 
КУРСТЫҢ МАҚСАТЫ МЕН МІНДЕТТЕРІ 
Пәнінің мақсаты - "Ақпараттық жүйелерді жобалау" кәсіпорынның ақпараттық жүйелерін 
жобалаудың терминологиясын, стандарттарын, методологияларын және әдістерін меңгеру 
болып табылады.  
Курстың  мақсаты  -  кәсіпорынның  ақпараттық  жүйелерін  жобалау  үшін  алдыңғы 
курстарда алынған тәжірибелік дағдыларды бекіту. 
 
КУРСТЫҢ ҚЫСҚАША СИПАТТАМАСЫ  
"Ақпараттық  жүйелерді  жобалау"  пәнінде  кәсіпорынның  ақпараттық  жүйелерін 
жобалаудың  әдістері  мен  методологиялары,  стандарттарды  қолданудың  теориялық  және 
практикалық  аспектілері  қарастырылады.  Дәрістік  курста  кәсіпорынның  ақпараттық 
жүйесі  архитектурасының  ерекшеліктері,  математикалық,  техникалық,  бағдарламалық, 
ақпараттық, ұйымдық-құқықтық, лингвистикалық және эргономикалық қамтамасыз етудің 
барлық түрлерін жобалаудың негізгі тәсілдері мен стандарттары қарастырылады. 
 
КУРСТЫ АЯҚТАҒАННАН КЕЙІНГІ БІЛІМІ, БІЛІКТІЛІГІ, ДАҒДЫЛАРЫ 
Студент білуі тиіс: 
- Ақпараттық жүйелерді жобалаудың негізгі ұғымдары мен терминологиясы; 
- жобалаудың негізгі стандарттары, методологиясы және әдістері; 
білуі керек: 
-  кәсіпорынды  басқарудың  қолданыстағы  жүйесіне  талдау  жасау  және  заманауи 
ақпараттық технологияларды ескере отырып, оны жаңғырту бойынша шешімдер ұсыну. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
Разработано:  
Рассмотрено: заседание УС 
Института  
Утверждено: УМС КазНИТУ 
Страница 111 из 115
 
 
Үлкен деректерге кіріспе 
КОДЫ-SCE 158 
КРЕДИТ– 3 (2/1/0) 
ПРЕРЕКВИЗИТТЕР- MAT 102 Математика 3 
 
КУРСТЫҢ МАҚСАТЫ МЕН МІНДЕТТЕРІ 
Пәнінің мақсаты - "BIG DATA" терминологияны, ұйымдастыру принциптерін және сақтау 
технологияларын игеру, үлкен деректерді түрлендіру және аналитикалық өңдеу, сонымен 
қатар осы технологияларды қолданудың тәжірибелік дағдыларын алу болып табылады. 
Курстың міндеттері – практикалық есептерді шешу үшін ақпараттық жүйелерде үлкен 
деректерді қолдануды зерттеу дағдыларын қалыптастыру. 
 
КУРСТЫҢ ҚЫСҚАША СИПАТТАМАСЫ  
  "BIG DATA" пәні ақпараттық жүйелерде үлкен мәліметтер технологияларын қолданудың 
теориялық  және  практикалық  аспектілері  қарастырылады.  Лекциялық  курста 
терминологияның  ерекшеліктері,  Big  Data-да  инфрақұрылымдық  шешімдердің  даму 
тенденциялары, 
кәсіпорын 
архитектурасындағы 
деректер 
сервистерінің 
орны 
қарастырылады,  сонымен  қатар  үлкен  деректер  аналитикасының  мәселелері,  осы 
технологияның даму тенденциялары мен перспективалары қарастырылады. 
 
КУРСТЫ АЯҚТАУ БОЙЫНША БІЛІМ, ҚАБІЛЕТ, БІЛІКТІЛІК  БАРЫСЫ 
Студент білуі тиіс: 
- үлкен мәліметтердің негізгі ұғымдары мен терминологиясы; 
- кәсіпорын архитектурасында үлкен деректерді пайдаланудың негізгі принциптері; 
- үлкен деректерді аналитикалық өңдеудің негізгі әдістері; 
білуі керек: 
- R тілінде үлкен деректерді талдау үшін бағдарламалар жасау; 
- үлкен деректермен жұмыс кезінде Hadoop және MapReduce технологияларын қолдану. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
Разработано:  
Рассмотрено: заседание УС 
Института  
Утверждено: УМС КазНИТУ 
Страница 112 из 115
 
 
Жасанды интеллект негіздері 
КОД – CSE188 
КРЕДИТ – 3 (2/1/0) 
ПРЕРЕКВИЗИТ – бағдарламалау 
 
КУРСТЫҢ МАҚСАТЫ МЕН МІНДЕТТЕРІ 
Осы  курстың  мақсаты  -  кейбір  ИИ  алгоритмдерін,  оның  ішінде  кейбір  машина  жасау 
алгоритмдерін зерттеу. 
 
КУРСТЫҢ ҚЫСҚАША СИПАТТАМАСЫ 
Бұл курс жасанды интеллектке (ИИ) арналған, атап айтқанда, әлсіз немесе жұмсақ ИИ деп 
аталатын нәрсе, яғни бағдарламалық жасақтаманы ақылды және пайдалы етіп жасауға 
болатын әдістер мен алгоритмдер.  
Алғашқы ИИ адам мінез-құлқына әсер ететін зияткерлік машиналарды құруға бағытталған 
(әйтпесе Қуатты ИИ деп аталады), бүгінгі таңда ИИ-нің зерттеу және тәжірибесінің 
көпшілігі практикалық мақсаттарға шоғырланған. Олардың құрамына интеллект 
ерекшелігі қасиеттері: оқуға, оңтайландыруға және ақылға келтіруге мүмкіндік беру үшін 
бағдарламалық жасақтамадағы алгоритмдерді және ИИ әдістерін енгізу кіреді. 
Курс тірі және жансыз табиғатта табиғи процестерді имитациялау негізінде, 
оңтайландыру алгоритмдерін, сараптамалық жүйелерді, пайдаланушы қызметтерін 
жекелеу үшін кластерлеу алгоритмдерін, регрессиялық үлгілерге негізделген болжау 
әдістерін және тікелей таратылымдық нейрондық желілерді қамтиды. 
 
КУРСТЫ АЯҚТАҒАННАН КЕЙІНГІ БІЛІМІ, БІЛІКТІЛІГІ, ДАҒДЫЛАРЫ 
Курстың соңында студенттер: 
Тусінеді  
•  әлсіз жасанды интеллект дегеніміз не? 
•  • Жасанды интеллекттің әр түрлі әдістері 
Білу қажет 
• 
Есептеу тұрғысынан адам ақылын пайдалану тұрғысынан проблемаларды шешудің 
негізгі ұғымдары 
• 
Ақылды  бағдарламалар  әзірлеуге  арналған  ИИ  технологиясы  қосымшаларының 
негізгі аспектілері. 
• 
Зияткерлік  жүйелерді  құруда  білім  берудің  негізгі  әдістерін,  проблемаларды 
шешуге және «оқыту» бағдарламаларына. 
Жасай алу қажет 
• 
ИИ  алгоритмдерінің  зерттелген  жиынтығын  қолдана  отырып,  бағдарламалық 
қамтамасыз етуді әзірлеу. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
Разработано:  
Рассмотрено: заседание УС 
Института  
Утверждено: УМС КазНИТУ 
Страница 113 из 115
 
 
Терең оқыту 
КОД –  
КРЕДИТ – 3 (2/1/0) 
ПРЕРЕКВИЗИТ – Нейрондық желілер теориясы 
 
КУРСТЫҢ МАҚСАТЫ МЕН МІНДЕТТЕРІ 
Курстың мақсаты-терең оқыту әдістерінің теориясы мен практикасын меңгеру 
Курстың негізгі міндеттері: 
- 
Терең оқыту үлгілерінің негізгі ерекшеліктерін, негізгі модельдерді және олардың 
шешетін міндеттерін қарастыру. 
- 
Нейрондық желілерді түсіну және жұмыс тәжірибесін алу. 
- 
Бейнелерді классификациялаудың заманауи әдістерін қарастыру. 
- 
Машиналық  аударма  мысалында  практикалық  есептер  контекстінде  sequence-to-
sequence модельдерін зерттеу. 
- 
OpenAI-gym ортасының мысалында Deep Reinforcement Learning зерттеу. 
- 
Терең оқыту модельдерін зерттеудің өзекті бағыттарын зерттеу. 
 
КУРСТЫҢ ҚЫСҚАША СИПАТТАМАСЫ  
Курс терең оқыту үлгілеріне арналған. Машиналық оқыту аясында сала бола отырып, 
терең оқыту модельдері сандық-сапалық көшуді бейнелейді. Жаңа модельдер мен 
олардың қасиеттері жеке зерттеуді және осындай модельдердің метапараметрлерін баптау 
тәжірибесін талап етеді. Бұл модельдердің тағы бір ерекшелігі оларды оқыту үшін жоғары 
өнімді жүйелердің қажеттілігі болып табылады, ол сондай-ақ NVidia CUDA 
технологиясын қолдану түрінде курс шеңберінде көрініс табады. 
 
КУРСТЫ АЯҚТАҒАННАН КЕЙІНГІ БІЛІМІ, БІЛІКТІЛІГІ, ДАҒДЫЛАРЫ 
Курстың соңында студенттер: 
Тусінеді: 
- 
Терең оқыту үлгілерінің ерекшеліктері 
- 
AI саласындағы зерттеулердің өзекті бағыттары 
Білу қажет: 
- 
Терең оқыту модельдерін қолдану міндеттері мен салалары 
Жасай алу қажет: 
- 
Жіктеу есебін шешу үшін DL үлгісінде қолдану (соның ішінде суреттер) 
- 
Seq2Seq моделін қолданып, әр түрлі, соның ішінде машинамен аудару 
- 
Қолда бар симуляция негізінде Reinforcement Learning моделін әзірлеу 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
Разработано:  
Рассмотрено: заседание УС 
Института  
Утверждено: УМС КазНИТУ 
Страница 114 из 115
 
 
Ақпарат теориясы 
КОД – CSE617 
КРЕДИТ – 3 (2/1/0) 
ПРЕРЕКВИЗИТ – ықтималдықтар теориясы 
 
КУРСТЫҢ МАҚСАТЫ МЕН МІНДЕТТЕРІ 
Курстың мақсаты-ақпарат теориясының іргелі ұғымдарын меңгеру. 
Курстың негізгі міндеттері: 
Энтропия және ақпарат ұғымдарын ашу 
• 
Ақпаратты сандық бағалау әдістерін қолдануды үйрету 
• 
Оңтайлы (тиімді) кодтаудың теориялық және практикалық аспектілерін ашу 
• 
Кедергіге төзімділікті кодтаудың теориялық және практикалық аспектілерін ашу. 
• 
Сигналдардың  модельдерін,  деректерді  беру  жүйелерін,  модуляцияларды  және 
демодуляцияларды, сигналдардың дискретизациясын көрсету. 
• 
Деректерді  өңдеу  жүйелерінде  кедергіге  төзімді  кодтау  теориясын  қолдану 
дағдыларын үйрету. 
 
КУРСТЫҢ ҚЫСҚАША СИПАТТАМАСЫ   
Курс ақпараттық және коммуникациялық технологиялардың теориялық негізі болып 
табылатын Ақпарат теориясына арналған. Ақпарат теориясы ақпараттық 
коммуникацияның және деректерді өңдеудің негізгі аспектілерін түсіндіреді. Курста 
энтропия, ақпарат, кодтаудың оңтайлы әдістері, бөгеуілге төзімді кодтау әдістері және 
сигнал модельдері түсініктері қарастырылады. Курс сызықты алгебраның және ақпарат 
теориясының негізінде сигналдар мен деректерді өңдеудің бағдарламалық қамтамасыз 
етілуін прототиптеу үшін кейбір әдістерді ұсынады. 
 
КУРСТЫ АЯҚТАҒАННАН КЕЙІНГІ БІЛІМІ, БІЛІКТІЛІГІ, ДАҒДЫЛАРЫ 
Курстың соңында студенттер: 
Тусінеді   
• 
энтропия және ақпарат деген не 
• 
кодтаудың тиімді әдістері және бөгеуілге төзімді кодтау әдістері дегеніміз не 
• 
сигналдардың математикалық модельдері 
• 
сигналдар мен деректерді өңдеудің белгілі бір әдістерін қашан және неге пайдалану 
керек. 
Білу қажет 
• 
Деректерді  берудің  негізгі  ұғымдары,  тиімді  кодтау  әдістері  мен  алгоритмдері, 
бөгетсіз  кодтау  әдістері,  сигналдар  модельдері,  ақпарат  теориясының 
қосымшалары. 
Жасай алу қажет 
• 
ақпарат  теориясының негізінде деректерді  өңдеу үшін бағдарламалық  қамтамасыз 
етуді әзірлеу 
практикалық есептерді шешу үшін ақпарат теориясының әдістерін қолдану (кедергіге 
төзімді кодтау, криптография, деректерді өңдеу)

 
Разработано:  
Рассмотрено: заседание УС 
Института  
Утверждено: УМС КазНИТУ 
Страница 115 из 115
 
 
 
Мазмұны 
 
1.  Бағдарламаның қысқаша сипаттамасы 
3 
2.  Білімберу бағдарламасының паспорты 
6 
3.  Оқуға түсушілерге арналған талаптар 
8 
4.  Оқуды аяқтау және диплом алу талаптары 
12 
5.  Оқу жұмыс бағдарламасы 
13 
6.  Деңгей дескрипторлары және білімдері, біліктіліктері, дағдылары 
және құзыреттіліктерінің көлемі 
15 
7.  Оқытуды аяқтау бойынша құзыреттіліктер 
17 
8.  Minor қ
осымша білім беру саясаты
 
26 
9. 
Моудльдардың тізімі және білім беру қортындысы
 
27 
10.  Пән сипаттамасы 
 48