Статистика және деректер ғылымы
Деңгей
Жаратылыстану ғылымдары бакалавры
Ұзақтығы
4 жыл
Грантқа түсу шекті балл
110
Ақылы бөлімге түсу шекті балл
80
ЕНТ сабақтары
Математика
Физика
Талап етілетін ағылшын тіл деңгейі
B1 (Intermediate)
Бағдарламаның мақсаты – статистика және деректерді талдау саласында инновациялық мәселелерді шешу дағдылары бар жоғары білікті мамандарды дайындау. Студенттер өз білімдерін болжамдық аналитика, маркетингтік аналитика, экономика, биология және басқа салалардағы әртүрлі мәселелерді талдау үшін қолдана алатын болады.
Оқу үдерісі ғылыми-зерттеу жұмыстарын және қолданбалы есептерді шешу үшін деректерді талдауды қолдануды қамтиды, бұл деректер базасымен жұмыс істеу, деректерді талдау, бағдарламалау, статистикалық эксперименттерді жобалау, визуализация және модельдеу сияқты маңызды академиялық дағдыларды дамытуға ықпал етеді.
Сонымен қатар, студенттер Қазақстанда да, шетелде де математикалық және компьютерлік модельдеу, математика, статистика, деректер ғылымы мамандықтары бойынша магистратура немесе докторантураға сәтті түсуге дайындайтын ғылыми жобаларға қатысу мүмкіндігіне ие болады.
Бағдарламаны аяқтағаннан кейін студенттер ғылыми мекемелерде, IT компанияларда, банктерде, сақтандыру компанияларында және өз қызметінде қолданбалы статистиканы, математиканы және компьютерлік технологияларды белсенді қолданатын басқа да ұйымдарда жұмыс жасауға дайын болады.
Бағдарлама студенттерге ықтималдықтар теориясы, математикалық статистика, мәліметтерді талдау, математикалық талдау, сызықтық алгебра, дифференциалдық теңдеулер, сандық талдау, дискретті математика және математикалық логика бойынша білімдерін қолданбалы және іргелі есептерді шешу үшін қолдануға мүмкіндік береді.
Студенттер жоғары сапалы компьютерлік бағдарламаларды жасауға мүмкіндік беретін Python тілін қолдану арқылы бағдарламалау дағдыларын дамытады.
Олар компьютерлік бағдарламаларды құру арқылы деректер жиынын өңдеу, мәліметтер базасымен жұмыс істеу және жиналған мәліметтерге статистикалық талдау жасау дағдыларын меңгереді.
Студенттер ғылыми және қолданбалы мәселелерді тиімді шешу үшін статистикалық әдістерді, кәсіби бағдарламаларды, компьютерлік графиканы, визуализация әдістерін және басқа да тиісті құралдарды пайдалана алады.
Регрессиялық талдау курстары студенттерге сызықтық регрессия модельдерін жобалау, сынау және статистикалық модельдерді құру стратегияларын әзірлеу дағдыларын дамытуға көмектеседі.
Бағдарлама студенттерді экономика, әлеуметтану, философия сияқты пәндерді оқу арқылы мемлекеттік құрылымдарды, институционалдық құрылымдарды, әлеуметтік қатынастарды, негізгі этикалық теориялар мен мәселелерді түсінуді дамытуға ынталандырады. Сонымен қатар, олар бірнеше тілде (түрік және ағылшын) еркін сөйлеу мүмкіндігіне ие болады.
| Міндетті пәндер | Таңдау пәндер |
|---|---|
– Calculus 1-3 – Discrete mathematics | – Additional chapters of linear algebra – Spectral theory – Introduction to Real Analysis – Functional analysis – Optimization methods – Numerical methods – Modern statistics – Cryptography – Game theory – Distributed Big Data Systems – Mathematical Statistics in R – Statistics and Visualization for Data Analysis – Econometrics – Introduction to iOS Programming – Introduction to Machine Learning – Deep learning – UX/UI design – Linux Administration – Natural Language Processing – Business process design and management – Project Management – Product management – Еconomy – Turkish language 1-4 – English language 1-2 – Kazakh language 1-2 – Russian language 1-2 |
Статистика және деректер ғылымы саласындағы дипломы бар түлектер әртүрлі салаларда мансаптық мүмкіндіктердің кең ауқымына ие. Мүмкін болатын мансап нұсқалары:
- Деректер ғалымы: статистикалық модельдер мен машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, бірегей түсініктерді алу және бизнес мәселелерін шешу үшін күрделі деректер жиынын талдау.
- Деректер талдаушысы: трендтерді ашу үшін деректерді жинау, тазалау және талдау.
- Бизнес-аналитик: ұйымдарға негізделген стратегиялық шешімдер қабылдауға көмектесу үшін статистикалық талдау мен деректерді модельдеуді қолдану.
- Мәліметтерді өңдеу инженері: Ақпаратты тиімді сақтау және өңдеу үшін деректер инфрақұрылымын, деректер қорын және жүйелерін құру және қызмет көрсету.
- Машиналық оқыту инженері: болжамды талдау және процесті автоматтандыру үшін машиналық оқыту алгоритмдері мен модельдерін жобалау.
- Статистика маманы: статистикалық зерттеулер жүргізу, тәжірибелік жобалау әдістерін жасау және негізделген шешімдер қабылдау үшін деректерді талдау.
- Тәуекел талдаушысы: Қаржы және сақтандыру салаларындағы статистикалық модельдер мен сандық талдауды пайдалана отырып, тәуекелді бағалау және басқару.
- Ғылыми қызметкер: зерттеулер жүргізу, деректерді талдау және академиялық және салалық басылымдарда нәтижелерді жариялау.
- Кеңесші: Аналитикалық тәсіл негізінде әртүрлі салалардағы клиенттерге түсініктер мен сарапшылық кеңестер беру.
- Деректер менеджері: деректерді жинауды, сақтауды және басқаруды ұйымдастыру.
Сонымен қатар, түлектердің магистратура немесе докторантурада оқуын жалғастыру мүмкіндігі бар.
1 ұпай:
