Data Science-бұл деректерді талдау және олардан құнды ақпарат, білім алу әдістері туралы ғылым. Ол машиналық оқыту (Machine Learning) және ойлау ғылымы (Cognitive Science және, әрине, үлкен деректер технологиясы (Big Data) сияқты салалармен тығыз байланысты.

Қазіргі уақытта экономикалық әлемдегі негізгі ойыншылар өздерінің деректерінің әлеуетін көбірек біледі. Олар үнемі өз деректерін пайдалану және олардан мүмкіндігінше пайдалы ақпарат алу жолдарын іздейді. Деректерді зерттеушілердің рөлі компанияларға пайда табу мақсатында осы ақпарат массасын сатып алу, сақтау, ұйымдастыру және өңдеу арқылы осы мәселені шешуге көмектесу болып табылады. Деректер ғылымы және жасанды интеллект маманы математика мен статистиканы терең білуден бастап, деректерді басқару және өңдеу үшін қажетті ат құралдары мен инфрақұрылымды игеруге дейінгі пәнаралық дағдыларға ие болуы керек. Сонымен қатар, зерттеуші ғалымдар өздері жұмыс істейтін қолданбаны түсінуге қызығушылық пен шөлдеуі керек.

PhD Data Science:

* теориялық дайындықтың 1 курсынан өту;
* теориялық білімді игеруді дәлелдеу үшін барлық қажетті емтихандарды тапсыру;
* 3 жыл ішінде ғылыми-зерттеу жұмыстарын жүргізу.

Докторантурада оқу процесінде PhD докторанттары ғылыми қызметпен айналысу үшін барлық мүмкіндіктерді іске асыра алады, атап айтқанда:

* кітапхана ресурстары мен электрондық каталогтарға қол жеткізу;
* өзінің ғылыми жетекшілерімен, басқа профессорлармен кеңесу мүмкіндігі;
* көптеген шетелдік университеттердің жетекші ғалымдарымен байланысу және кеңес беру мүмкіндігі;
* шетелдік тағылымдамадан өту мүмкіндігі.

Білім беру бағдарламасының мақсаты мен міндеттері

* Білім беру бағдарламасының мақсаттары мен міндеттері
* Білім беру бағдарламасының мақсаты-PhD докторларын деректерді зерттеу саласында көшбасшы болуға дайындау және оларға академияда немесе өнеркәсіпте мансаптық өсу үшін қажетті зерттеу дағдыларын дамытуға көмектесу.

* Білім беру бағдарламасының міндеттері:
* * Деректер ғылымындағы негізгі технологияларды терең түсінуді дамыту және бизнес-аналитика: деректерді өндіру, Машиналық оқыту, бейнелеу әдістері, болжамды модельдеу және статистика.
* Мәселелерді талдауға және шешім қабылдауға машықтану.
* Ғылыми-зерттеу жұмыстары арқылы статистикалық бағдарламалау тілдерімен және үлкен деректер құралдарымен жұмыс істеудің практикалық тәжірибесін алыңыз.
* Нейрондық желі дағдыларын алу.