KazNU

Data Literacy

Запуски курса

Курс туралы

Data Literacy курсы деректермен жұмыс істеу дағдыларын дамытуға ұмтылатын кез келген адам үшін негізгі ресурс болып табылады. Олар статистиканың негізгі тұжырымдамаларын зерттейді. Студенттерді аналитика саласындағы табысты мансапқа дайындауға, оларды жұмыс және күнделікті жағдайларда деректерді тиімді пайдалануға үйретуге, сондай-ақ осы салада кейінгі даму үшін қажетті дағдыларды игеруге бағытталған.

Курстың құрылымы

1-сабақ. Әдістеме. Статистика салалары.
2- сабақ. Жалпы ішкі өнім.
3- сабақ. Тұтыну бағаларының индексі.
4- сабақ. Жұмыссыздық.
5- сабақ. Кірістер мен шығыстар.
6- сабақ. Туынды көрсеткіштер.
7- сабақ. Дерек көздері. Регистрлер.
8- сабақ. Деректерге қол жеткізу.
9- сабақ. Деректерді басқару.
10- сабақ. Деректерді басқару саясаты және даму перспективалары.

Курстың мақсаты

Data Literacy курсының мақсаты қатысушыларды өмір мен кәсіби қызметтің әртүрлі салаларында деректермен тиімді жұмыс істеу үшін қажетті білім мен дағдылармен қамтамасыз ету.

Оқытудың күтілетін нәтижелері (ОН)

ОН 1 – Деректердің үлкен көлемін талдай алады.
ОН 2 – Ақпаратты көрнекі түрде ұсыну үшін әртүрлі визуализация әдістерін қолдана алады, заңдылықтар мен трендтерді анықтау үшін деректерге статистикалық талдау жасай алады.
ОН 3 – Болжау және жіктеу мәселелерін шешу үшін машиналық оқытудың негізгі әдістерін қолдана алады.
ОН 4 – Тыңдаушылар өздерінің талдау нәтижелерін әріптестерімен де, басқа да мүдделі тараптармен тиімді қарым-қатынас жасай алады, деректерді түсінікті және сенімді түрде ұсынады.
ОН 5 – Шешім қабылдау және бизнес-процестерді оңтайландыру үшін аналитикалық тәсілдерді енгізеді.

ОН қол жеткізу индикаторлары (ЖИ)

1.1 – Деректерге статистикалық талдау жасай алу, соның ішінде негізгі статистикалық көрсеткіштерді есептеу (орташа, медиана, стандартты ауытқу) және деректердің таралуын анықтау.
1.2 – Деректерді талдау нәтижелерін көрнекі түрде көрсету үшін гистограммалар, шашырау диаграммалары және дөңгелек диаграммалар сияқты деректерді визуализациялаудың әртүрлі әдістерін пайдалана алу.
2.1 – Ақпаратқа тиімді қол жеткізу және басқару үшін дерекқорларды немесе бұлтты сақтау құралдарын пайдалану сияқты үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және талдау үшін тиісті құралдар мен әдістерді пайдалана алу.
2.2 – Үлкен деректер жиынындағы маңызды бөліктерді бөлектеу және негізгі трендтер мен үлгілерді анықтау үшін деректерді сегменттеу және сүзу әдістерін қолдана алу.
3.1 – Болжау мәселесін шешу үшін машиналық оқыту алгоритмдерін қолдана алады, мысалы, болашақ мәндерді болжау үшін уақыт қатарының моделін құру.
3.2 – Машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану арқылы деректерді жіктей алады, мысалы, олардың ерекшеліктеріне қарай объектілер санатын анықтау үшін жіктеу моделін құру.
4.1 – Негізгі қорытындылар мен ұсыныстарды ұсыну үшін графиктерді, кестелерді және мәтіндік сипаттамаларды пайдалана отырып, деректерді талдау нәтижелері негізінде түсінікті және ақпараттық есептер жасай алады.
4.2 – Деректерді талдау нәтижелері негізінде презентациялар жасай алады.
5.1 – Аналитикалық қорытындыларын әріптестері мен басқа да мүдделі тараптар алдында талқылаулар мен презентациялар өткізе алады.
5.2 – Қажеттіліктері мен деректер сараптамасының деңгейін ескере отырып, талқылауды аудиторияға деген көзқарасын бейімдеу.

Пререквизиттер

“Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар”, “Математика”, “Экономикадағы математика”

Постреквизиттер

Макроэкономика, Эконометрика, Қаржылық математика, Макроэкономикалық талдау

Курс авторлары

Сарсембаева Талшын Сағдатбекқызы

Жасанды интеллект және Big Data кафедрасының аға оқытушысы, кафедра меңгерушісінің ғылыми-инновация және халықаралық байланыстар жөніндегі орынбасары, Жоғары оқу орнының үздік оқытушысы. Ғылыми жобалар орындаушысы және ЖОАК "Операциялық жүйелер" авторы.

Мансурова Мадина Есимхановна

Физика-математика ғылымдарының кандидаты, профессор. Ақпараттық технологиялар факультеті, Жасанды интеллект және Big Data кафедрасының меңгерушісі. Гранттық және бағдарламалық-нысаналы қаржыландыру жобасының меңгерушісі. Erasmus+ CBHE, Erasmus+ ACM халықаралық гранттарының жауапты орындаушысы. Ғылыми мақалалардың авторы. E-mail: mansurova.madina@gmail.com.

Сакыпбекова Меруерт Жумабековна

Жасанды интеллект және Big Data кафедрасының доцент м.а., PhD. Ғылыми жобалар орындаушысы және "Болашақ" халықаралық 500-ғалым бағдарламасының стипендианты. E-mail: sakypbekova.meruyert@gmail.com.

Калиева Асем Ермековна

А.Е. Калиева 2015 жылдан бастап қазіргі уақытқа дейін әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университетінде, Экономика және бизнес Жоғары мектебінің «Экономика» кафедрасында аға оқытушы қызметін атқарады. А.Е. Калиева отандық және халықаралық жобалардың қатысушысы. ҚР БҒМ ғылыми жобаларды гранттық қаржыландыруы аясында жүзеге асырылған ғылыми жобалардың қатысушысы. ҚР БҒМ ғылыми жобаларды гранттық қаржыландыруы аясында жүзеге асырылған «Жас ғалым» жас ғалымдардың зерттеулерін гранттық қаржыландыру бойынша №АР14973003 «Сыртқы ортаның құбылмалылығы шарттарында Қазақстан Республикасының азык-түліктік қауіпсіздігін бағалау» жобасының ғылыми жетекшісі (2022-2024 жылар). Сонымен қатар, Калиева А.Е. 2017 - 2018 жж. «Рухани жаңғыру» мемлекеттік бағдарламасы шеңберінде «Жаңа гуманитарлық білім. Қазақ тіліндегі 100 жаңа оқулық» жобасы аясында қазақ тіліне аударылған «Экономикс» кітабының аудармасына қатысты; «Халықаралық бизнес. Жаһандық нарықтағы бәсеке» кітабының және «Оксфорд экономика сөздігінің» ғылыми редакторы болды. Калиева А.Е. 30-дан астам мақалалардың, 2 оқу құралының авторы.ь

Адильбекова Айгерим Маулитбековна

Қазақстан Республикасының Стратегиялық жоспарлау және реформалар агенттігі Ұлттық статистика бюросының Адами ресурстарды дамыту департаменті Персоналды ынталандыру және дамыту басқармасының бас сарапшысы.

Хайруллина Аида Конысовна

Ақпараттық технологиялар факультеті, Жасанды интеллект және Big Data кафедрасының аға оқытушысы. E-mail:khairullina.aida@kaznu.kz.