Кіру

Үлкен деректермен жұмыс істеу жөніндегі маман

Кәсіптің сипаттамасы
2521-1-003
Үлкен деректермен жұмыс істеу жөніндегі маман
Кәсіптік стандарт
Кәсіптік стандарттың паспорты
Басқа кәсіптермен байланыс
Кәсіптер картасы
Тану ережелері
Кәсіптер тізілімі
Сипаттама
Негізгі мақсат
Деректер негізінде стратегиялық шешімдерді әзірлеу және енгізу, соның ішінде ауқымдауға болатын сақтау жүйелерін, өңдеу үдерістерін және болжау әдістерін құру.
Жеке құзыреттерге қойылатын талаптар
  • Ұйымдастырылғандық
  • Ізденімпаздық
  • Назарлы болу
  • Жауапкершілік
  • Дисциплиналық тәртіптілік
  • Атқарушылық
  • Ойлау икемділігі
  • Нәтижеге бағдарлану
  • Жоғары оқуға қабілеттілік
  • Топпен жұмыс істеу қабілеті
Жұмыс тәжірибесіне қойылатын талаптар
  • профиль бойынша кемінде 3 жыл
Басқа кәсіптермен байланыс
5 СБШ-нің деңгейі
Деректер қорын әкімшілендіру жөніндегі маман (деректер қоры әкімшісі)
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі
Деректер қорын әкімшілеу маманы (деректер қоры әкімшісі)
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі
Дерекқорды басқару жүйесінің маманы
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі
Деректер қорын басқару жүйесінің маманы
Толығырақ
5 СБШ-нің деңгейі
Деректер базасын басқару жүйесі жөніндегі маман
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі
Үлкен деректермен жұмыс істеу маманы
Толығырақ
5 СБШ-нің деңгейі ( подуровень)
Дерекқор талдаушылары
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі ( подуровень)
Дерекқор талдаушылары
Толығырақ
Деңгей 6
жоғары білім (бакалавриат, маман дәрежесі, ординатура) , 6B061 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар

Машықтар
1 Зерттеулер мен талдау жүргізу
2 Қызметті алгоритмдеу
3 ОС пен аппараттық бөлік арасындағы өзара әрекеттесу процесін талдау
Білімдер
1. Орнатылған МБ-мен жұмыс істеудің ерекшеліктері
2. Мәліметтер базасының құрылымдары
3. Ақпараттық қауіпсіздік негіздері
Машықтар
1 Зерттеу және талдау жүргізу
2 Математикалық модельдерді әзірлеу
3 Жүйенің күйлерін болжау
Білімдер
1 Көп өлшемді талдау мен сызықтық алгебра әдістері
2 Деректерді талдаудың математикалық және статистикалық әдістері
3 Ақпараттық қауіпсіздік негіздері
Машықтар
1 Жүйенің ықтимал қауіптері мен осал тұстарын анықтау
2 Тәуекелдерді басқару әдістері мен құралдарын қолдану
3 Тәуекелдерді талдау, тәуекел себептерін зерттеу
Білімдер
1 Тәуекелдерді басқару әдістері мен құралдары
2 Тәуекелдерді басқару үдерістерін сипаттайтын нормативтік-техникалық құжаттар (стандарттар мен регламенттер)
3 Ақпараттық қауіпсіздік негіздері
Машықтар
1. Болжау деректері негізінде аналитикалық есептер жасау
2. Талдау нәтижелерін түсінікті форматтарда визуализациялау (графиктер, диаграммалар, дашбордтар)
3. Күрделі деректерді әртүрлі аудиторияға арналған презентацияға бейімдеу
Білімдер
1. Болжау аналитикасының әдістері (трендтер, регрессиялық талдау)
2. Деректерді тиімді визуализациялау принциптері
3. Әртүрлі мақсатты топтардың ақпаратты қабылдау ерекшеліктері

Машықтар
1. Үлкен деректерді өңдеу үшін сервистер архитектурасын жобалау
2. Талдау және машинамен оқыту алгоритмдерін жүзеге асыру
3. Аналитикалық модульдерді дайын IT-шешімдерге интеграциялау
Білімдер
1. Деректерді таратылған өңдеу әдістері (Hadoop, Spark)
2. Машинамен оқыту алгоритмдерінің жұмыс принциптері
3. Микросервистік архитектураларды әзірлеудің заманауи тәсілдері
Машықтар
1. Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған жаңа және жетілдірілген әдістерді, модельдерді, алгоритмдерді, технологияларды және құралдарды жетілдіру және әзірлеу
2. Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған жетілдірілген немесе жаңа әдістерді, модельдерді, алгоритмдерді, технологияларды және құралдарды енгізу мен пайдалану бойынша сынақтар жүргізу
3. Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған жетілдірілген немесе жаңа әдістерді, модельдерді, алгоритмдерді, технологияларды және құралдарды енгізу мен пайдалану бойынша ұсыныстар әзірлеу
Білімдер
1. Үлкен деректермен жұмыс істеу әдістері мен принциптері
2. Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған заманауи дистрибутивтер
3. Машинамен оқыту негіздері және когнитивті есептеулер
Машықтар
1.Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуде деректер қоймаларын қолдану
2. Үлгілік және ағындық өңдеу тәсілдерін қолданып, үлкен көлемдегі деректерге аналитикалық сұрауларды нақты уақыт режимінде орындау мүмкіндігін қамтамасыз ету
3. «Шикі деректерді» жинау технологияларын қолдану
Білімдер
1. Ақпараттық деректер қорларын ұйымдастыру принциптері
2. Деректердің массивті параллельді өңдеуі
3. Көлденең масштабталу ұғымы
4. Құрылымдалмаған деректерді жіктеу ұғымы






Машықтар
1. Ақпаратты инфографика түрінде ұсыну
2. Графиктер мен диаграммаларды даярлау техникалық құралдарына ие болу
3. Түрлі деректер массивтерінің айқын визуализацияларын жасау, бірнеше арнайы сервистерде жұмыс істеп, деректерді оларға даярлау
4. Гетерогенді дереккөздерден алынған үлкен көлемдегі деректердің көріністерін агрегаттау және әзірлеу
Білімдер
1. Стандартты кәсіби құралдар: статистикалық деректерді өңдеу үшін бағдарламалау тілдері және деректер қорымен жұмыс істеуге арналған сұрау тілдері
2. Көрнекі ойлаудың негізгі принциптері
3. Деректердің графикалық көрінісін құжаттарға интеграциялаудың жалпы принциптері мен стандарттары
Деңгей 7
жоғары оқу орнынан кейінгі білім (магистратура, резидентура) , 7M061 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар

Машықтар
1 Зерттеулер мен талдау жүргізу
2 Қызметті алгоритмдеу
3 ОС пен аппараттық бөлік арасындағы өзара әрекеттесу процесін талдау
Білімдер
1. Орнатылған МБ-мен жұмыс істеудің ерекшеліктері
2. Мәліметтер базасының құрылымдары
3. Ақпараттық қауіпсіздік негіздері
Машықтар
1 Зерттеу және талдау жүргізу
2 Математикалық модельдерді әзірлеу
3 Жүйенің күйлерін болжау
Білімдер
1 Көп өлшемді талдау мен сызықтық алгебра әдістері
2 Деректерді талдаудың математикалық және статистикалық әдістері
3 Ақпараттық қауіпсіздік негіздері
Машықтар
1 Жүйенің ықтимал қауіптері мен осал тұстарын анықтау
2 Тәуекелдерді басқару әдістері мен құралдарын қолдану
3 Тәуекелдерді талдау, тәуекел себептерін зерттеу
Білімдер
1 Тәуекелдерді басқару әдістері мен құралдары
2 Тәуекелдерді басқару үдерістерін сипаттайтын нормативтік-техникалық құжаттар (стандарттар мен регламенттер)
3 Ақпараттық қауіпсіздік негіздері
Машықтар
1. Болжау деректері негізінде аналитикалық есептер жасау
2. Талдау нәтижелерін түсінікті форматтарда визуализациялау (графиктер, диаграммалар, дашбордтар)
3. Күрделі деректерді әртүрлі аудиторияға арналған презентацияға бейімдеу
Білімдер
1. Болжау аналитикасының әдістері (трендтер, регрессиялық талдау)
2. Деректерді тиімді визуализациялау принциптері
3. Әртүрлі мақсатты топтардың ақпаратты қабылдау ерекшеліктері

Машықтар
1. Үлкен деректерді өңдеу үшін сервистер архитектурасын жобалау
2. Талдау және машинамен оқыту алгоритмдерін жүзеге асыру
3. Аналитикалық модульдерді дайын IT-шешімдерге интеграциялау
Білімдер
1. Деректерді таратылған өңдеу әдістері (Hadoop, Spark)
2. Машинамен оқыту алгоритмдерінің жұмыс принциптері
3. Микросервистік архитектураларды әзірлеудің заманауи тәсілдері
Машықтар
1. Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған жаңа және жетілдірілген әдістерді, модельдерді, алгоритмдерді, технологияларды және құралдарды жетілдіру және әзірлеу
2. Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған жетілдірілген немесе жаңа әдістерді, модельдерді, алгоритмдерді, технологияларды және құралдарды енгізу мен пайдалану бойынша сынақтар жүргізу
3. Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған жетілдірілген немесе жаңа әдістерді, модельдерді, алгоритмдерді, технологияларды және құралдарды енгізу мен пайдалану бойынша ұсыныстар әзірлеу
Білімдер
1. Үлкен деректермен жұмыс істеу әдістері мен принциптері
2. Үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған заманауи дистрибутивтер
3. Машинамен оқыту негіздері және когнитивті есептеулер
Машықтар
1.Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуде деректер қоймаларын қолдану
2. Үлгілік және ағындық өңдеу тәсілдерін қолданып, үлкен көлемдегі деректерге аналитикалық сұрауларды нақты уақыт режимінде орындау мүмкіндігін қамтамасыз ету
3. «Шикі деректерді» жинау технологияларын қолдану
Білімдер
1. Ақпараттық деректер қорларын ұйымдастыру принциптері
2. Деректердің массивті параллельді өңдеуі
3. Көлденең масштабталу ұғымы
4. Құрылымдалмаған деректерді жіктеу ұғымы






Машықтар
1. Ақпаратты инфографика түрінде ұсыну
2. Графиктер мен диаграммаларды даярлау техникалық құралдарына ие болу
3. Түрлі деректер массивтерінің айқын визуализацияларын жасау, бірнеше арнайы сервистерде жұмыс істеп, деректерді оларға даярлау
4. Гетерогенді дереккөздерден алынған үлкен көлемдегі деректердің көріністерін агрегаттау және әзірлеу
Білімдер
1. Стандартты кәсіби құралдар: статистикалық деректерді өңдеу үшін бағдарламалау тілдері және деректер қорымен жұмыс істеуге арналған сұрау тілдері
2. Көрнекі ойлаудың негізгі принциптері
3. Деректердің графикалық көрінісін құжаттарға интеграциялаудың жалпы принциптері мен стандарттары