Деректер туралы ғылым саласындағы ғылым магистрі

Деректер туралы ғылым саласындағы ғылым магистрі бағдарламасы Назарбаев Университетінің Ғылым және технологиялар мектебінің (ҒТМ) екі жылдық күндізгі бағдарламасы (120 кредит ECTS) болып табылады. Бағдарлама магистратура деңгейіндегі ҒТМ-ның қолданыстағы бағдарламаларының жалпы құрылымы мен жоспарына сәйкес келеді. Оқытудың бірінші семестрі пән саласындағы негізгі білімді игеруге, сондай-ақ бакалавриат деңгейінде түрлі тәсілмен байланысты, бірақ әр түрлі оқу салаларынан барлық оқуға түсу ағымдарына арналған базаларға бағытталған. Бағдарлама негізгі курстар мен екі жыл бойы үздіксіз оқытуды қамтамасыз ететін таңдау бойынша бірқатар тақырыптық курстарды қамтиды. Пәндік курстар бағдарлама бойынша алға жылжу және дипломдық жұмысты аяқтау үшін мақсатты бағдарларды қамтамасыз ететін бірқатар курстармен толықтырылады. Бұл курстарға «Зерттеу әдістері», «Ғылыми-зерттеу семинары», «Диломдық жұмыс жобасы», сондай-ақ жұмысты аяқтау және қорғау үшін қорытынды семестр кіреді.

Бағдарлама студентке бағытталған зерттеушілік оқытуды ұсынады. Негізгі қағидаттарды, соңғы есептеуіш инновацияларды, үлкен деректер мен қолданбалы жасанды интеллект талдауларын зерделеудегі теңгерім білімді анықтау процесін ынталандыратын және жеделдететін болады. Бағдарлама ғылыми дәрежені беру үшін талаптардың бірі ретінде 30 ECTS-ке тең дипломдық жұмысты орындауды талап етеді. Студенттер өздерінің зерттеу нәтижелерін халықаралық конференцияларда ұсынып, нәтижелерін ғылыми журналдарда жариялайтын болады. Мұның бәрі ғылыми көшбасшылық саласындағы НУ-дың миссиясына қол жеткізуге ықпал етеді. Оқу тек ағылшын тілінде жүргізіледі. Бағдарлама туралы қосымша ақпарат алу үшін профессор Майкл Льюиспен (mlewis@nu.edu.kz) хабарласыңыз. Өтініш беру үшін тіркеуден өтіп, өтінішті толтырыңыз.

Year 1: Fall Semester (Semester 1)

Year 1: Spring Semester (Semester 2)

Year 2: Fall Semester (Semester 3)

Year 2: Spring Semester (Semester 4)

Program Elective Courses

  • MATH 540 Statistical Learning (Recommended Elective)
  • SEDS 504 Innovation and Entrepreneurship (Recommended Elective)
  • CSCI 512 Information Theory
  • CSCI 515 Modeling and Simulation for Computer Science
  • CSCI 547 Algorithmic Trading
  • CSCI 581 Acquisition and Analysis of Biomedical Data
  • CSCI 594 Deep Learning