Доступные курсы
Бұлтты технология (Cloud Computing) – деректерді жергілікті компьютерде емес, интернет арқылы қашықтағы серверде сақтау, өңдеу және қолдануға мүмкіндік беретін технология.
Мысалы: Google Drive, iCloud, Dropbox, Microsoft OneDrive.
Бұлтты технологиялардың артықшылықтары:
- Деректерге кез келген жерден қол жеткізу;
- Құрылғылар арасында синхрондау;
- Қауіпсіздік пен резервтік көшіру мүмкіндігі;
- Бағдарламаларды орнатпай-ақ онлайн пайдалану;
- Жаңартулардың автоматты түрде орындалуы.
Бұлтты қызметтердің негізгі түрлері
|
Қызмет түрі |
Ағылшынша атауы |
Сипаттамасы |
Мысалдар |
|
Инфрақұрылым қызметі |
IaaS (Infrastructure as a Service) |
Серверлер, сақтау жүйесі, желі ресурстарын ұсынады |
Amazon AWS, Microsoft Azure |
|
Платформа қызметі |
PaaS (Platform as a Service) |
Бағдарламаларды әзірлеуге арналған орта ұсынады |
Google App Engine, Heroku |
|
Бағдарлама қызметі |
SaaS (Software as a Service) |
Дайын бағдарламаларды интернет арқылы қолдану |
Google Docs, Zoom, Office 365 |
Заттардың интернеті – интернетке қосылған әртүрлі құрылғылардың (смарт сағат, үйдегі сенсорлар, көліктер, өндіріс жабдықтары және т.б.) өзара байланысып, деректер алмасуы.
Мақсаты:
адам араласуынсыз құрылғылардың өзара байланысып, ақпарат алмасу арқылы тиімді жұмыс жасауына мүмкіндік беру.
IoT жұмыс принципі
1. Сенсорлар – температура, қозғалыс, дыбыс сияқты ақпаратты жинайды.
2️. Интернетке қосылу – жиналған мәлімет бұлтқа жіберіледі.
3️. Бұлтты өңдеу – серверде деректер талданып, шешім қабылданады.
4️. Әрекет ету – құрылғы автоматты түрде жауап береді (мысалы, үйдегі жылыту жүйесі қосылады).
IoT қолданылатын салалар:
- Ақылды үйлер (Smart Home)
- Ақылды қала (Smart City)
- Денсаулық сақтау (телемедицина, фитнес құрылғылар)
- Өнеркәсіп (роботтандыру, автоматтандыру)
- Ауыл шаруашылығы (топырақ және ауа жағдайын бақылау)
Даму перспективалары:
- 2030 жылға қарай әлемде 25–30 миллиард құрылғы IoT желісіне қосылады;
- Өндіріс пен көлікте толық автоматтандыру күшейеді;
- Деректер қауіпсіздігін қамтамасыз ету өзекті мәселе болады;
- «Ақылды қала» және «цифрлық үкімет» жобалары кең тарайды.
|
Ақпараттық технологияның қазіргі заманғы процестері – бұл жасанды интеллект, бұлттық есептеу, үлкен деректер, интернет заттары (IoT), роботтандыру, және киберқауіпсіздік сияқты бағыттардың қарқынды дамуы. Бұл процестер қоғамның барлық саласына еніп, өндірісті, білім беруді, медицинаны және қызмет көрсету салаларын жаңғыртуда.Машиналық оқыту (Machine Learning) – бұл компьютерлердің деректер негізінде өздігінен үйренуін және тәжірибе арқылы шешім қабылдауын қамтамасыз ететін жасанды интеллект саласы. Ол үлкен көлемдегі ақпаратты талдап, болжау, тану және автоматтандыру жұмыстарын атқарады. Машинамен оқыту бір нәрсені өте қарапайым деңгейде жасайды. Ол белгілі немесе белгісіз мәліметтермен қоректенеді және берілген тапсырманың оңтайлы нәтижелерін табады. Инженер тапсырманы және пайдаланылатын деректер көзін көрсетуі керек. Мысалы, суреттердегі мәтінді сәйкестендіру үшін OCR (суреттерді оптикалық тану) кескіндер жиынтығын немесе оларды табуға болатын орынмен қамтамасыз етілуі керек, тұтынушы профилі клиенттің деректерін талап етеді, ал жолдағы сәйкестендіретін жолдар суреттің суретін талап етеді. Бұл модельдерді құрастырып, үйреткеннен кейін, екіншісінің тапсырмасын орындауға тырысу мүмкін емес. Бұл жерде машиналық оқыту мен шынайы жасанды интеллект ерекшеленеді. Машинамен жұмыс жасанды интеллектке балама ретінде жиі айтылады. Алайда, AI мен машиналық оқытуды теңестіру Ferrari-ді оның берілуіне теңестіруге ұқсайды. Беріліс Ferrari-нің маңызды құрамдас бөлігі болып табылады, бірақ жай ғана берілу сізде Ferrari бар дегенді білдірмейді; бұл біреуін құруға бір қадам ғана. Бұл мысалды машинамен үйреніңіз. Біздің Ferrari (AI) құру үшін біз жоғары сапалы автомобильдердің (машиналық оқыту) құрамдас бөліктерін жинауымыз керек. Нейрондық желілер және терең оқыту Қазіргі уақытта AI, машиналық оқыту немесе компьютерлік ғылымның кез-келген басқа тақырыбын талқылау кезінде сіз «терең оқыту» немесе «нейрондық желі» тіркестерін кез-келген жерде кездестіресіз. Нейрондық желілер - бұл машинаны оқытудың ең төменгі нұсқасы, бірақ оның нұсқасы неғұрлым заманауи машиналық оқыту міндеттері қалай шешілетіндігі. Нейрондық жүйенің мақсаты - адамның миының сыртқы ынталандыруды көру, есту және басқа биологиялық реакцияларға қалай әсер ететінін елестету. Адамның миы өте күрделі тақырып болғандықтан, нейрондық желілер де бар, сондықтан мен сіздер туралы терең түсінікке ие болу үшін тек қысқаша шолу жасаймын. Нейрондық желілер ортасында «жасырын» қабаттармен бірге кіріс және шығыс қабатын қолданады. Бұл орта қабаттар алдыңғы қабаттағы мәліметтер негізінде шешім қабылдайды және келесі қабатқа «таңдау» ықтималдығын жариялайды. Қарапайым нейрондық желіде бұл ағын - жасырын-шығыс. «Терең оқыту» нейрондық желілер - бұл бірнеше жасырын қабаттары бар нейрондық желілер. Бұл шатастыратын сияқты, бірақ мидың нысанды қалай тани алатындығы туралы ойланыңыз. Алдымен ол пішінді алады, содан кейін су бөтелкесі, шляпа немесе кез-келген зат болу ықтималдығын шешеді. |
Бұл курс «Ұйымның жергілікті–есептеу желісін теңшеу» кәсіптік модулінің құрамдас бөлігі болып табылады. Курс білім алушыда ұйымның локальды есептеу желісін (ЛЕЖ) жобалау, монтаждау, баптау және диагностикалау бойынша кәсіби құзыреттіліктерді қалыптастыруға бағытталған.
Курс барысында білім алушылар келесі дағдыларды меңгереді:
- желінің физикалық және логикалық топологияларын ажырату және салыстыру;
- локальды желінің негізгі компоненттерін, интерфейстерін және кабель түрлерін тану;
- кабель желісін есептеу, монтаждау, таңбалау және тестілеу;
- OSI және TCP/IP модельдерінің деңгейлерін меңгеру;
- IPv4 мекенжайлау схемасын құру және субнеттеу есептеулерін жүргізу;
- желілік адаптерлерді конфигурациялау және қосылымды тексеру;
- ортақ ресурстарға қолжетімділікті баптау, жұмыс тобын ұйымдастыру;
- сымсыз желілік қосылым орнату және оны қорғау;
- желінің жай-күйін бақылау, ақауларды диагностикалау және жою;
- желі конфигурациясын құжаттау.
«Компьютерді басқару үшін жүйелік бағдарламалық жасақтаманы конфигурациялау» курсы компьютердің жүйелік бағдарламалық жасақтамасын тиімді басқару және баптау негіздерін меңгеруге бағытталған. Курс барысында білім алушылар операциялық жүйенің негізгі параметрлерін конфигурациялауды, жүйелік қызметтер мен процестерді басқаруды, драйверлер мен утилиттерді пайдалануды, құрылғылардың жұмысын баптауды және компьютердің өнімділігін оңтайландыруды үйренеді.
Операционная система Linux
Курс знакомит с Linux, самой распространённой операционной системой для серверов, сетевого оборудования и облачных сервисов. Студенты научатся уверенно работать в командной строке, управлять файлами, пользователями и правами доступа, устанавливать программы, настраивать сеть и разворачивать основные серверные службы.
Каждая тема состоит из лекции и лабораторной работы. На лекции разбираются команды и принципы работы системы. В лабораторной студенты выполняют те же действия сами на виртуальной машине Linux.
Что изучаем:
- дистрибутивы Linux и структура файловой системы;
- навигация и работа с файлами и каталогами (pwd, ls, cd, cp, mv, rm);
- архивация и сжатие (tar, gzip, bzip2, xz, zip), символические и жёсткие ссылки;
- текстовые редакторы и обработка текста;
- пользователи и группы;
- права доступа к файлам, владельцы и специальные права;
- программные пакеты и менеджер пакетов;
- устройства хранения данных;
- скрипты на Bash;
- настройка сети и межсетевой экран (Firewall);
- файловый сервер Samba;
- веб-сервер (Apache/Nginx), базы данных (MySQL/MariaDB), PHP/Python.
- Разработка контрольных примеров: Проектирование эффективных тест-кейсов и сценариев для комплексной проверки работоспособности программных модулей, выявления скрытых багов и граничных ошибок;
- Рефакторинг программного кода: Систематический процесс улучшения внутренней структуры существующего кода (устранение «дублирования», разбиение перегруженных функций, оптимизация алгоритмов) для повышения его читаемости и упрощения дальнейшей поддержки;
- Оформление и документирование: Правила фиксации результатов тестирования, ведение отчетов о сбоях и документирование проведенных изменений в коде в соответствии с принципами Чистого Кода (Clean Code).
Специальный маркер, который разработчик устанавливает в исходном коде программы, чтобы временно приостановить её выполнение в конкретной строке в процессе отладки (дебаггинга).
Вводный курс по компьютерной графике для студентов ASPC
Курс «Back-end разработка веб-приложений» — это практический путь от основ программирования на Python до создания полноценных серверных приложений. Студенты проходят весь путь back-end разработчика: учатся мыслить алгоритмически, работать с данными, строить логику приложений и подключать их к базам данных и веб-фреймворкам.
Каждая тема закрепляется реальными заданиями и мини-проектами, поэтому знания не остаются теорией — уже с первых недель студенты пишут работающий код.