SDU Institutional Repository (SDU University)
Not a member yet
2006 research outputs found
Sort by
ЦИФРЛЫҚ КЕҢІСТІКТЕГІ УНИВЕРСИТЕТТЕРДІҢ БЕДЕЛДІ МЕНЕДЖМЕНТІН ТАЛДАУ ЖӘНЕ БЕДЕЛДІҢ СТУДЕНТТЕРДІҢ ТАҢДАУЫНА ӘСЕРІ
Get PDFБеделді басқара білу ұйымның дамуына, соның ішінде университеттерге де әсер ететін маңызды факторлардың бірі болып табылады. Дегенмен, бүгінгі таңда, цифрлық әлем қарқынды түрде кеңейіп, оң беделді қалыптастыруда негізгі орынды дерлік ала бастаған кезде, интернет кеңістігінде имиджді сақтауға айтарлықтай мән беру қажет. Сондықтан, бұл мақаланың мақсаты - болашақ студенттердің қызығушылықтары мен қалауларын ескере отырып, университеттің цифрлық ортада өзінің беделін қалай сақтау керектігін зерттеу. Өйткені жоғары білім беру ортасында бәсекелестіктің артуы жағдайында қолайлы имиджді қалыптастыру және үздік студенттерді қабылдау үшін маркетингтік стратегияны нақты құру қажет. Зерттеу көрсеткендей, болашақ студенттердің 55% интернетте күн сайын 5 сағатқа жуық уақытын өткізеді. Олар әлеуметтік желілерде, атап айтқанда Instagram, TikTok-та көбірек уақыт өткізеді және ақпаратты сол көздер арқылы алуды қалайды. Сондай-ақ, негізінен 11-сынып оқушылары жоғары оқу орындарын таңдамас бұрын осы сайттарға кіріп, қорытынды жасайтыны анықталды. Университеттің зерттеу нәтижелеріне сүйене отырып, олардың қызметінің көптеген аспектілеріне әлеуметтік желілерді енгізу және дамыту, сонымен қатар олардың веб-сайттарын жақсарту және жеңілдету қажет
Variety of Bicommutative Algebra defined by identities
Get PDFOne of the key inquiries in modern algebra is the investigation of algebras that satisfy specific identities.Within the domain of polynomial identities we have 2 questions. The first is to describe an algebra by a defined identity. The second is to describe identities in algebra. The study of identities will help us in the construction of basis of free algebra, in the study of the Hilbert sequence, the Specht problem and problems of the finite basis. In this work, we used two differ- ent research methods. First, the theory of representations of symmetric groups. Second, the theory of representations of linear groups. In this research paper, we have completely described the subvariety of varirty of bicommutative alge- bras defined by the identities (ab)c + (ba)c + (ca)b + c(ba) + c(ab) + a(bc) = 0, 7[(ab)e — 2(ba)e + (ca)b] + d[e(ba) — 2c(ab) + a(bc)] = 0
КОМПЬЮТЕРЛІК ЛИНГВОДИДАКТИКА: ЗЕРТТЕЛУІ ЖӘНЕ НЕГІЗГІ БАЗАЛЫҚ ҰҒЫМДАРЫ
No full textАңдатпа. Мақалада тілді оқыту үрдісіне компьютерлік технологияны ендірудің қазіргі қалпын зерттеу көзделеді. Қолданбалы тіл білімінде жаңа бағыттың – компьютерлік лингвистиканың пайда болғанын теориялық тұрғыда айқындаумен қатар, жасанды интеллекет жүйесін, жасанды тілдер үлгілерін құру қажеттілігін алға тартады. Тарихи жүйе ретінде қалыптасқан табиғи тілдер адамдардың өзара қарым- қатынасына қызмет етсе, жасанды тіл де адам-машина, машина-машина, машина-адам қарым-қатынасы үшін жасалғандығын дәлелдегісі келеді. Лингвистика ғылымынсыз жасанды тілді жетілдіру, сонымен бірге адамның компьютермен табиғи тілде қарым-қатынас жүйесін жасау, күрделі адам- машина кешені қызметінің тиімділігін арттыру мүмкін емес екендігі әдістемелік тәжірибелер негізінде анықталған
AN EVALUATION OF UNSUPERVISED OUTLIER DETECTION METHODS FOR UNIVARIATE TIME SERIES DATA IN FINANCIAL TRANSACTIONS
No full textAbstract. An essential problem in finance application areas is identifying abnormal subsequences in time series data. Despite the wide range of outlier detection algorithms, no substantial research has been conducted to thoroughly investigate and assess the various methodologies, particularly in the financial industry. This study focuses on comparing and contrasting the outcomes of various unsupervised algorithms. The findings reveal that the Local Outlier Factor technique outperforms the other methods in terms of precision, recall, and Fl-score. The research provides valuable insights for financial institutions and businesses looking to improve their identification of abnormalities systems and highlights the importance of choosing the appropriate unsupervised outlier detection method for financial transaction data. The outcomes of this study can be used to inform future research and development in the area of financial unusual case detection
PREDICTION OF THE BUSINESS ORIENTATION BASED ON ANALYSIS OF USER DESIRES
Get PDFAbstract. Business is a well-established system aimed at making money and an activity that not everyone can succeed in. Business should work like clockwork that always works well with the most important - data. Only on the basis of data analysis can we make informed and rational decisions about where the business should develop, its methods became common in business when technologies for collecting and processing data developed. One of the main decisions that can be taken on the basis of data processing is to predict in which area it is better to develop a business. This paper aims to build a correct understanding of what customers are interested in based on feedback from customers. Improved machine learning solves this problem and algorithms like decision trees, neural networks, and regression are used to analyze issues and choose the best option - a foundation for the future strategy of the company
Distribution of periods of the continued fractions for quadratic irrationals
Get PDFThis dissertation thesis focuses on the distribution patterns of the periods of continued fractions for quadratic irrational numbers. The main objective of this thesis is to investigate and examine the patterns and distribution of the periods of continued fractions associated with quadratic irrational numbers of the form a = nVd, where n is a positive integer and d is a square-free integer. We denote the length of the period of the continued fraction as D(a). We establish a relationship between the length of the periodic part of the continued fraction D(a) and the quadratic irrational number a = nvd by introducing an exact and explicit formula for the irrational number a for specific cases when D(a) = 2 and D(a) = 3. By utilizing the equation a = n d and considering cases where the length of the periodic part is 2, we have successfully demonstrated that when n 2 1 is the solution of the Pell’s equation in the form of n? — dz* = 1, the corresponding quadratic irrational a = nvd will indeed have a periodic part of length 2. Through the proof of this theorem, we have established that for any valuc of d greatcr than or equal to 1, there exists an infinite set of positive integers n for which the length of the period D(nv 4) is precisely 2
ТӨРТІНШІ ДӘРЕЖЕЛІ ТЕҢДЕУЛЕРДІ ШЕШУ ТӘСІЛДЕРІ
Get PDFАңдатпа. Мақала, элементар математика пәндерінің «жаңартылған бағдарламаға» көшуіне байланысты туындаған төртінші дәрежелі тендеулерді шешу мәселесіне арналған. Элементар математика бұл бағдарламаға көшкенге дейін де төртінші дәрежелі теңдеулер белгілі деңгейде қарастырылған. Алайда мектеп математикасының жаңа мазмұнға көшуі бұл жағдайға жаңа серпін береді деп ойлаймыз. Сол себепті, мақалада төртінші дәрежелі теңдеулерді шешудің жаңа тәсілі «Феррари әдісі» және оның негізінде шешілетін есеп түрлері қарастырылған. Мақала, математиканы оқыту әдістемесі саласының мамандарына, мұғалімдерге, докторанттар мен магистранттарға арналған
A PROFESSION RECOMMENDER SYSTEM BASED ON DEEP LEARNING AND MACHINE LEARNING APPROACHES
Get PDFAbstract. The issue of uncertain career path choice among modern schoolchildren has become increasingly prominent, resulting in a substantial decrease in the number of university students. This uncertainty has become a major concern as students and their parents are often unfamiliar with the wide range of available professions, particularly those that have emerged in the last decade. A modern solution is proposed in the form of a web application that uses Deep Learning, Machine Learning, and NLP to recommend suitable specialties based on the competencies required for the profession. The system will analyze and extract implicit features through a supervised classification approach, providing a comprehensive solution for profession search in the Kazakhstan market
THEORETICAL AND METHODOLOGICAL REGULATORS OF THE PROBLEM OF DUAL EDUCATION FACILITATION IN THE SYSTEM OF HIGHER PROFESSIONAL EDUCATION
Get PDFThe article is devoted to the study of the possibilities of using facilitation technology to improve the quality of dual education, the implementation of which in the system of higher professional education is experiencing serious difficulties. On the basis of the research it is concluded that the organisation and implementation of dual education requires strategies that help to meet the interests and needs of all subjects of the educational process. At the same time, the potential of facilitation technology in improving the quality of dual education in pedagogical science is not disclosed. In this regard, the aim of the study is: to determine the theoretical and methodological regulators of the problem of dual education facilitation in the system of higher professional education. To achieve this goal, the methods of theoretical analysis of scientific literature on the problem of dual education and expert assessment of international practical experience of using facilitation technology in the educational segment were used. As a result, the concept of "dual education facilitation" is clarified, theoretical and methodological approaches to dual education facilitation are defined, the main stages and methods of dual education facilitation are identified. The scientific significance of the research is related to the expediency of revising the existingapproaches to the implementation of dual education in universities and filling it with new content on the basis of facilitation technology, taking into account the new requirements of the labour market. Determination of theoretical and methodological regulators of the problem of dual education facilitation in the system of higher professional education will allow avoiding errors in the organisation and practical implementation of this process
Analysis of effective machine learning techniques for improvement of student performance
Get PDFIt is advantageous to use machine learning (ML) algorithms to assess student performance based on their prior performances and current behaviour because they can project both positive and negative outcomes at different educational levels. Learning outcomes can be improved by early performance prediction for students. The prediction of a student’s academic performance is important because it shapes changes in university academic policies, guides instructional strategies, evaluates the efficacy and efficiency of learning, provides teachers and students with pertinent feedback, and modifies learning environments. All of these elements support higher graduation rates. There is currently no clear winner among the various machine learning techniques for predicting student performance while enhancing learning outcomes. Therefore, this study is going to present the most effective machine learning techniques using and analysing open-source data from the Kaggle platform