М2 Ғылым (салалар бойынша) және инновация/ Наука (по отраслям) и инновации/Sciense (by industry) and innovation

жүктеу 0,49 Mb. бет 3/5 Дата 09.02.2022 өлшемі 0,49 Mb. #37410

Навигация по данной странице:

• Курс пререквизиттері

Курс құзыреттілігі: Үлкен деректер жүйесінің архитектурасын және бағдарламалық-аппараттық инфрақұрылымды әзірлеу қабілеті, үлкен деректерді талдау процесінің негізгі элементтерін білу, әртүрлі көздерден деректерді интеграциялау қабілеті, есептер контекстінде түсіндіру, нәтижелерді талдау Курс пререквизиттері: Программалау технологиясы, Мәліметтер базасы жүйелері, Жобаларды басқаруды программалық қамсыздандыру Курс постреквизиттері: мамандық бойынша мемлекеттік емтихан Лекциялық сабақтардың күнтізбелік-тақырыптық жоспары № Тақырыбы Сағат саны 1 Дәріс 1. Үлкен деректер түсінігі. Big-Data-ға шолу, әдістері мен құралдары. 1 Практикалық сабақ 1. Big-Data ерекшеліктері. 1 Зертханалық сабақ 1. Шешім қабылдау ағашы МОӨЖ 1. Үлкен деректерді жинау, сақтау, өңдеу және талдау ерекшеліктері 1 2 Дәріс 2. SAS Interprise Miner-ге кіріспе. Мүмкіндіктері. Құрал-жабдықтары 1 Практикалық сабақ 2. SEMMA деректерді талдау принциптері. Негізгі құрал-жабдықтары мен түйіндері. 1 Зертханалық сабақ 2. K-орта әдістерінің кластериязациясы МОӨЖ 2. Модельдерді құру мүмкіндіктері 1 3 Дәріс 3. SAS жобасын, кітапханларын және диаграммаларын құру. 1 Практикалық сабақ 3. Таратылған ақпараттық жүйелерді құру құралдары. Map-Reduce технологиясы. Apache Hadoop жүйесі. 1 Зертханалық сабақ 3. Hadoop экожүйелер: деректер қоймасындағы аналитика. МОӨЖ 3. Apache Hadoop жүйесі. 1 4 Дәріс 4. SAS деректер көзін баптау. Айнымалылар типі. Диаграммалар құру. Айнымалылар арасында өзара байланысты зерттеу. 1 Практикалық сабақ 4. Деректер аналитикасының өмірлік циклы 1 Зертханалық сабақ 4. Data Mining класының әдістері 1 МОӨЖ 4. Өндірісі саласындағы үлкен деректер аналитикасы 1 5 Дәріс 5. Модельдеуді болжауды пайдаланатын қолданбалы есептерге шолу. Қажет емес айнымалылардан құтылу. Оқыту және тексеру деректерін құру. 1 Практикалық сабақ 5. R-ді қолдана отырып деректерді талдау әдістері. Деректерді қолдану және талдау. Модельдеуді құру статистикасы. 1 Зертханалық сабақ 5. MongoDB деректер қоймасы 1 МОӨЖ 5. Big Data технологиясы. Big Data басқару. Big Data аналитикасы 1 6 Дәріс 6. Шешім ағашын қолданатын болжалды моделі. Шешім ағашын құру: құрылымы. Құру алгоритмі. Бөлуді іздеу. 1 Практикалық сабақ 6. Шешім ағашын қолданатын болжалды моделі: құру, бөлу ережесін құру. 1 Зертханалық сабақ 6. Тереңдетілген аналитика МОӨЖ 6. Үлкен деректер көздері 1 7 Дәріс 7. Болжалдық модельдеу: регрессиялық модельдермен жұмыс 1 Практикалық сабақ 7. Шешім ағашы күрделілігін оңтайландыру. Шешім ағашы сапасын бағалау. 1 Зертханалық сабақ 7. NoSQL деректер қоймасы. Ерекшеліктері, классификациясы МОӨЖ 7. Логикалық регрессияның шырағу жолдарын зерттеу 1 8 Дәріс 8. Полиномиалды регрессия. Параметрлерді бағалау. 1 Практикалық сабақ 8. Регрессия. Логикалық регрессия. 1 Зертханалық сабақ 8. Логикалық регрессия. МОӨЖ 8. Білім беру, бизнес, мемлекеттік басқару салаларында үлкен деректерді қолдану 1 9 Дәріс 9. Үлкен деректердің аналитикасының практикасының әдістері 1 Практикалық сабақ 9. Регрессия. Логикалық регрессия. 1 Зертханалық сабақ 9. Шешім ағашын құру: құрылымы. МОӨЖ 9. Регрессияның интерпретациясы 1 10 Дәріс 10. Түрлендірілген кіріс айнымалылары бар регрессия 1 Практикалық сабақ 10. Қалып кеткен мәндерді өңдеу 1 Зертханалық сабақ 10. Модельдеуді құру статистикасы. МОӨЖ 10. Түрлендірілген кіріс айнымалылары бар регрессиясын есептеу жолдары 1 11 Дәріс 11. Тереңдетілген аналитика – теория және әдістері. K-орта әдістерінің кластериязациясы 1 Практикалық сабақ 11. Кіріс айнымалыларын таңдау 1 12 Дәріс 12. Тереңдетілген аналитика – теория және әдістері. Ассоциативті ережелер 1 Практикалық сабақ 12. Сызықтық және логистикалық регрессия 1 13 Дәріс 13. Тереңдетілген аналитика – технологиялар мен құрал-жабдықтар 1 Практикалық сабақ 13. Құрылымданбаған деректерге арналған аналитика – MapReduce және Hadoop 1 14 Дәріс14. Тереңдетілген аналитика – деректер қоймасындағы аналитикаға арналған тереңдетілген SQL және MADlib 1 Практикалық сабақ 14. Деректер қоймасындағы аналитикаға арналған тереңдетілген SQL және MADlib 1 15 Дәріс 15. Аналитикалық жоба әрекетіне кіріспе 1 Практикалық сабақ 15. Соңғы нәтижелерді құру. Деректерді визуалдау әдістері. 1 Емтихан 13 * 0,25сағ.=3 Барлығы: 150 Оның ішінде: Лекциялар: 15 Практикалық сабақ 15 Зертханалық сабақтар: 10 МОӨЖ : 10 МӨЖ : 100 жүктеу 0,49 Mb. Достарыңызбен бөлісу:

©g.engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз