6B05401 Статистика и наука о данных в Университет Нархоз

Дисциплины

• Основы программирования

  Этот курс знакомит студентов с программированием. Он включает в себя фундаментальные понятия и терминологию алгоритмизации, разработку программ и основы программирования на языке высокого уровня. Темы охватывают, но не ограничиваются формами, свойствами, псевдокодом, типами данных, массивами, операторами, управляющими структурами, методами, классами, объектами и фундаментальными алгоритмами.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Математический анализ I

  Курс содержит теоретические и практические основы методов анализа и решения задач на вычисление пределов последовательностей и функций, изучение свойства непрерывности функций, на дифференцирование функций одной и нескольких действительных переменных. Студенты освоят возможности применения методов математического анализа для описания и решения конкретных прикладных задач в экономике.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Линейная алгебра и аналитическая геометрия

  Курс содержит описание матриц, их свойств и характеристик, систем алгебраических уравнений и классических методов их решения, линейных многочленах, векторах, а также основы теории линейного пространства, его базиса и других свойств. Студенты научатся работать с матрицами, преобразовывать их, находить собственные вектора и характеристические числа. Курс также затронет основы теории векторов, плоскостей, поверхностей и их описания в координатных системах. Студенты научатся работать с векторами и проводить операции над ними, работать с различными координатными системами (прямоугольная. полярная, цилиндрическая и др.), проводить преобразования координат, описывать с помощью уравнений линии на плоскости и пространстве.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Этические принципы и письмо в академической и профессиональной практике

  Этот курс представляет собой введение в этические концепции в академической и профессиональной среде, а также знакомит студентов с принципами эффективного письменного общения. Студенты будут практиковать критическое чтение и письмо, обобщая, анализируя, оценивая и синтезируя идеи. Курс научит строить аргументативное эссе с применением принципов этического письма, а также эффективно взаимодействовать с научными источниками и включать их в свои собственные тексты. Кроме того в курсе будут рассмотрены этические вопросы, такие как профессиональная ответственность, этика управления, конфликты интересов, интеллектуальная собственность, конфиденциальность, информирование о нарушениях и утечка информации.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Иностранный язык (английский А1)

  Курс развивает 4 основных навыка: Говорение, Аудирование, Чтение и Письмо на минимально-достаточном А1уровне. На данном уровне словарный запас расширится до1000-1500 слов. Уровень А1насыщен самыми полезными словами и фразами, которые часто употребляются во всех типичных бытовых ситуациях общения (магазин, аэропорт, на улице и прочее). Большая часть слов на этом уровне универсальная и может употребляться в письменной и устной речи независимо от стиля. Коммуникативная методика направлена на то, чтобы овладеть языком в процессе общения, поэтому новые слова вы будете запоминать с помощью диалогов по изучаемой теме.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 10
  

• Иностранный язык (английский А2)

  Курс развивает 4 основных навыка: Говорение, Аудирование, Чтение и Письмо на достаточном уровне владения английским языком А2. Курс рассчитан на повторение и закрепление знаний уровня А1. На данном уровне словарный запас расширится до 1500 слов и выше, и включает в себя такие темы как: еда, друзья, развлечения, семья, хобби, путешествия, новости, животные и т.д. Эти знания станут своеобразной лексической платформой для запоминание более сложных слов, тем для работы, бизнеса. На ряду с коммуникативным применяются интерактивные методы как Case Study, Role-playing, Project work.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 10
  

• Иностранный язык (английский В1)

  Курс английского для академических целей предназначен для изучения первой половины материала уровня B1 - базовой достаточности академической подготовки по языку. Задачами курса являются: подготовка студентов к обучению на английском в академической среде. Курс развивает языковые навыки – с помощью чтения академических текстов, академического письма, прослушивания лекций, – а также общеучебные навыки, критическое мышление, умение работать с первоисточниками, анализировать и обобщать информацию, излагать свои мысли в устной и письменной форме.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 10
  

• Иностранный язык (английский В2)

  Курс английского для академических целей предназначен для изучения второй части материала уровня B2 - базовой стандартности академической подготовки по языку. Курс дает обзор современных исследований в области английского языка для академических целей, предлагает практические задания для дальнейшего развития всех видов речевой деятельности. Задачами курса являются совершенствование необходимых навыков и академический язык для учащихся, которые готовятся учится на английском языке. Курс содержит: аутентичный материал, интегрированные навыки и академический язык, прогрессивный охват всех 4 навыков в академическом контексте.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 10
  

• Дискретная математика

  Курс содержит описание дискретных структур, применяемых при разработке математических моделей и алгоритмов, а также при решении социально-экономических, информационно-технологических и вычислительных задач поиска и оптимизации в дискретных пространствах. Студенты научатся решать типовые задачи теории множеств, графов, булевых функций и логики, кодирования, комбинаторики и конечных детерминированных автоматов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Технологии программирования

  Курс научит программированию с использованием объектно-ориентированного подхода и интенсивного практического опыта. Студенты узнают, как применять основные концепции объектно-ориентированного программирования с использованием языка программирования высокого уровня для эффективного программирования приложений среднего уровня сложности. Темы включают инкапсуляцию, наследование, агрегацию, полиморфизм, шаблоны и виртуальные функции. В этом курсе также представлены жизненный цикл и моделирование разработки программного обеспечения, анализ эффективности кода, программирование, управляемое событиями, и обработка исключений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Математический анализ II

  Курс содержит теоретические основы теории интегралов (неопределенных и определенных, несобственных, кратных), теории функциональных последовательностей и рядов. Студенты научатся брать интегралы, анализировать их свойства, изучать сходимость рядов и интегралов, решая практические индивидуальные задачи.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Математический анализ III

  Курс охватывает теорию дифференциального и интегрального исчисления на функции многих переменных. Темы включают изучение векторов, квадратичных поверхностей, векторных функций, цилиндрических и сферических координат, частных производных, кратных интегралов, векторных полей и линейных интегралов. Все темы включают пркладные задачи и примеры.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и структуры данных

  Курс охватывает анализ и проектирование структур данных в качестве инструментов для алгоритмического проектирования эффективных компьютерных программ. Предмет сосредоточен на основных темах структур данных, включая списки на основе массивов, связанные списки, пропуски, хэш-таблицы, рекурсию, бинарные деревья, деревья козла отпущения (самобалансирующееся деревья бинарного поиска), красно-черные деревья, кучи, алгоритмы сортировки и графики.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория вероятностей и математическая статистика

  Курс содержит теоретические основы и практические методы теории вероятностей и математической статистики с упором на приложения в экономике и финансах: аксиоматику Колмогорова, вероятностное пространство, случайные величины и их распределения, понятия математического ожидания, дисперсии и других детерминированных характеристик случайных величин, закон больших чисел и центральную предельную теорему в классическом виде. Студенты научатся применять вероятностно-статистические методы в экономике (диверсификация Марковитца, оценка, прогнозирование и вероятностно-статистическое описание доходностей финансовых инструментов).

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Дифференциальные уравнения

  Курс содержит методы решения и исследования решений дифференциальных уравнений, составляющих основу для математических моделей различных теоретических и практических инженерно-экономических задач. Студенты будут решать основные типы дифференциальных уравнений, и исследовать их свойства, освоят аппарат описания сложных нелинейных процессов с упором на приложения в экономике.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Статистика

  Дисциплина содержит методологию исследования и обработки статистических данных, таких как методы группировок, средних величин, индексов, показателей вариации и другие методы анализа данных, характеризующих экономическое и социальное развитие общества. Студенты проведут сбор и анализ фактических статистических данных, представляя в виде проектов, на основе проведенных индивидуальных либо групповых исследований, формулируя результаты с целью дальнейшего принятия решений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Численные методы

  Курс содержит современные методы численных расчетов. Студенты научатся правильно математически формулировать вычислительную задачу, анализировать ее свойства, обоснованно выбирать оптимальный численный метод решения, анализировать свойства алгоритма, реализовывать численный алгоритм решения вычислительной задачи, анализировать полученные решения. На прикладных задачах студенты освоят методы конечных разностей, разностных уравнений, различных разностных схем, понятия устойчивости и скорости сходимости численных методов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Визуализация данных

  Курс знакомит с концепциями и методами, используемыми в добыче данных. Темы включают разработку прототипов и построение моделей анализа данных; текущие проблемы и области применения анализа данных; правовые и этические вопросы, связанные со сбором и анализом данных. Особое внимание уделяется как алгоритмическим, так и прикладным вопросам, с тем чтобы студенты могли получить знания, необходимые для проведения исследований в области добычи данных и применения методов добычи данных в практическом применении

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Математический анализ IV

  Курс применяет исчисление к векторным функциям одной переменной, а также к скалярным и векторным полям. Темы включают градиент, расхождение, завиток; линейные, поверхностные и объемные интегралы; теорема о дивергенции, а также теоремы Грина и Стокса.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Профессиональный Excel

  Курс рассматривает сбор и обработку данных, манипулирование и проверку данных (Validation), работа с большими и сводными таблицами, применение встроенных функций, использование аналитических инструментов, получение промежуточных итогов, создание шаблонов отчетов, визуальное отображение данных. Используя расширенные функциональные возможности студенты осуществят анализ и визуализацию данных, создание отчетов и проведение сложных расчетов для финансового моделирования, автоматизации учета и т.д.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Система управления базами данных

  Курс фокусируется на концепциях, необходимых для разработки и внедрения системы управления базами данных. В рамках курса изучаются различные современные модели данных, безопасность и целостность данных, а также методы параллельных вычислений

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение

  В курсе изучается теория машинного обучения, классы задач контролируемого машинного обучения с применением байесовских методов, деревьев решений, логистической регрессии, метода опорных векторов. Студент сможет выявлять скрытые закономерности в больших данных, анализировать полученные результаты и прогнозировать развитие процессов с помощью высокоуровневого языка программирования Python и инновационных компьютерных технологий.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Аналитика больших данных

  Курс включает методы сбора, анализа и статистического описания данных. Рассматриваются различные технологии для анализа больших данных и визуализации. Целью изучения дисциплины является приобретение комплекса теоретических знаний и методологических основ в области использования программных обеспечении для решения задач интеллектуального анализа данных, прогнозирования временных рядов, а также непрерывной и дискретной оптимизации

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Прикладная статистика

  Дисциплина содержит методологию исследования и обработки статистических данных, таких как методы группировок, средних величин, индексов, показателей вариации и другие методы анализа данных, характеризующих экономическое и социальное развитие общества. Студенты проведут сбор и анализ фактических статистических данных, представляя в виде проектов, на основе проведенных индивидуальных либо групповых исследований, формулируя результаты с целью дальнейшего принятия решений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Введение в экономику

  Курс направлен на формирование экономического мышления у обучающихся, дает общее представление о закономерностях поведения экономических субъектов и механизме функционирования экономики на микро- и макроуровне. Содержание курса включает изучение экономических категорий, экономических законов и механизма хозяйствования, регулирующих отношения в производстве, распределении, обмене и потреблении на различных структурных уровнях экономической системы. Студенты в ходе изучения курса смогут приобрести практические навыки анализа ситуаций на рынках товаров и ресурсов, а также научатся выявлять проблемные ситуации на микро-макроэкономическом уровне.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Регрессионный анализ

  Содержание курса: простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, выбор переменных, F-тесты, оценка методом наименьших квадратов, коллинеарность, остаточный анализ, нелинейная регрессия.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Бизнес-статистика

  Дисциплина включает теоретические основы и практические навыки статистического анализа бизнес-процессов, оценки их взаимосвязи, тенденций изменения, планирования и прогнозирования деятельности, в том числе в рамках предприятия. Студенты разработают методологию анализа бизнес-процессов для конкретных типов предприятия с применением пакетов статистического программирования – R, GRETL. Итогом завершения дисциплины будет защита проектов

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Система национальных счетов

  Дисциплина содержит методологию проведения анализа экономических процессов на макроуровне на основе международного стандарта по статистике. Рассматривает принципы и закономерности экономического кругооборота и соответствующий каждой стадии специальный счет либо группа счетов. Используя национальные счета на занятиях студенты проанализируют информацию в каждом секторе или по отраслям экономики посредством индивидуальных заданий на реальных кейсах (www.statgov.kz и др.)

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Анализ временных рядов и прогнозирование

  Курс содержит классические методы анализа эконометрических данных. В рамках дисциплины студенты изучат понятия автокорреляции, стационарности в широком и узком смыслах, короткой и долгой памяти, линейные стохастические модели (авторегрессионные модели AR, модели скользящего среднего MA), нелинейные стохастические условно-гауссовские модели (семейство ARCH и модели стохастической волатильности). В рамках индивидуального /командного проекта студенты создадут наиболее подходящую модель описания временных данных на реальных примерах.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Математическое моделирование

  Курс рассматривает формулирование и анализ математических моделей. Математические инструменты включают анализ размерностей, оптимизацию, моделирование, теорию вероятности и элементарные дифференциальные уравнения. Необходимая математическая и научная база будет развиваться по мере необходимости. Студенты будут участвовать в формулировании моделей, а также в их анализе.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Международная экономическая статистика

  Дисциплина рассматривает инструментарий и основные методы международной статистики, методологию их расчета и анализа: статистику трудового потенциала, статистику национального богатства, статистику эффективности экономической деятельности, статистику уровня жизни, статистику внешней торговли, международные сопоставления ВВП.Студенты проведут сравнительный статистический анализ различных экономических процессов и явлений в разных странах мира с использованием реальных данных статистических организаций.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методы исследований

  Данный курс нацелен на формирование целостного представления о проведении эмпирического исследования, приобретение навыков использования методов сбора и анализа информации, а также практических навыков проведения исследований. После освоения курса обучающиеся овладеют необходимыми компетенциями использования методов проведения количественного и качественного исследования, а также использования информационных технологий при проведении исследований.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы R

  Дисциплина формирует актуальные знания по программированию и визуализации данных на языке программирования R, а также навыки поиска закономерностей в большом количестве данных и построения статистически корректных выводов. Студенты будут строить и диагностировать статистические модели, сохранять и преобразовывать данные, а также создавать описания и задавать функции, создавать графики и сопоставлять базовые статистические модели с данными.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Управление данными (Big Data)

  Дисциплина рассматривает современные методы хранения и управления данными, как в классических реляционных системах управления базами данных (СУБД), так и в системах, предназначенных для обработки больших данных. Студент научится организовывать данные, применять системы нового поколения: хранилища ключ-значение, документно-ориентированные и графовые СУБД, системы распределенного хранения и обработки данных на основе технологии MapReduce, аналитические системы на основе многомерных моделей данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Статистика производства и инвестиций

  Дисциплина рассматривает методологию исчисления показателей статистики инвестиций, их расчет и анализ; статистику инвестиции в производство и их эффективность, статистику продукции, статистику себестоимости продукции, статистику финансовых результатов предприятий. Во время занятий посредством индивидуальной /групповой работы студенты научатся решать практикоориентированные задачи анализа показателей эффективности инвестиции и производства для дальнейшего принятия решений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Введение в глубокое обучение

  Цель курса - представить математические, статистические и вычислительные задачи построения стабильных представлений для высокоразмерных данных, таких как изображения, текст и данные. Студенты будут углубляться в отдельные темы глубокого обучения, обсуждая последние модели как из контролируемого, так и из не контролируемого обучения. Особое внимание будет уделено конволюционной архитектуре, обучению инвариантности, неконтролируемому обучению и неконфликтной оптимизации. Темы включают в себя: нейронные модели (например, конволюционные нейронные сети, повторяющиеся нейронные сети), вероятностные графические модели (например, байесовские сети, марковские модели).

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Введение в стохастические процессы

  Курс направлен на формирование практических навыков применения современных средств обработки информации, теории стохастического моделирования, оценки параметров моделирования, что позволисот прогнозировать и выстраивать финансовую и экономическую стратегию предприятий в условиях сильной волатильности внешних факторов. Студенты научатся применять методы анализа и моделирования случайных процессов и современный математический инструментарий для решения экономических задач.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Статистический анализ рисков

  Дисциплина содержит методологию статистического анализа рисков на основе решений в риск-менеджменте. Студент сможет оценить уровни рисков, выявить риски в разных ситуациях, и оценить воздействие принятых решений на снижение рисков. На практических занятиях студенты оценят вероятность появления неблагоприятных событий, выявят связь между внешними и внутренними факторами среды, проведут прогнозирование будущих рисков на основе качественных и количественных методов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Актуарная математика

  Курс посвящен математическим моделям, применяемым в общем страховании. Предмет включает следующие темы: модели для страховых убытков (распределение убытков): гамма, Парето, нормальное распределения. Модели для числа страховых случаев: распределение Пуассона и др. Модели для совокупных страховых возмещений: составное распределение Пуассона, модель индивидуального риска. Теория разорения. Стабильные распределения. Методы моделирования в страховании. Студенты в рамках индивидуальных/групповых проектов будут описывать распределение убытков на реальных данных.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект

  Этот курс знакомит с представлениями, методами и архитектурами, используемыми для создания прикладных систем и учета интеллекта с вычислительной точки зрения. Этот курс также исследует применение цепочки правил, эвристического поиска, логики, распространения ограничений, поиска с ограничениями и других парадигм решения проблем. Кроме того, он охватывает приложения деревьев решений, нейронных сетей, SVM и других парадигм обучения.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Многомерные статистические методы

  В данном курсе рассматриваются статистические методы классификации, методы моделирования данных, кластерный метод, метод главных компонент, методы дисперсионного и корреляционного анализа. Студенты будут исследовать/моделировать сложные реальные бизнес процессы, используя многомерные статистические методы.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Финансово-банковская статистика

  Дисциплина рассматривает методологию оценки и измерения статистических показателей финансово-банковской сферы - уровня дефицита государственного бюджета, уровня инфляции, номинальных и реальных процентных ставок, курса валют, в том числе в связи с переходом на международные стандарты. Студенты применят статистические методы финансово-банковской статистики для выработки решений по выдаче кредитов, определения кредитоспособности, эффективности вкладывания финансовых средств, и т.д.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы демографии и статистика населения

  Дисциплина содержит теоретические основы и практикоориентированные методы анализа демографических процессов и ЧР, в том числе такие как -методы анализа показателей воспроизводства и движения населения, концепцию развития человеческого капитала, основных аспектов и индикаторов человеческого развития. Студенты в рамках курса выявят взаимосвязи между человеческим развитием и экономическим ростом, уровнем образования населения, влияния на человеческое развитие эффективного государственного управления и т.д.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Распределенные системы

  Курс знакомит с основными принципами, лежащими в основе распределенных систем: процессами, коммуникацией, именованием, синхронизацией, последовательностью, отказоустойчивостью и безопасностью. Студенты будут знакомиться с некоторыми из основных парадигм распределенных систем: системы на основе объектов, файловые системы, веб-системы и системы на основе координации. По окончании курса студенты поймут основы распределенных вычислений и смогут проектировать и разрабатывать распределенные системы и приложения.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Data Lake и системная инфраструктура

  Курс включает широкое представление о разведке и управлении большими массивами данных, генерируемыми и используемыми в современном мире. Во-первых, вводятся практические методы, используемые при анализе разведочных данных и добыче; темы включают подготовку данных, визуализацию, статистику для понимания данных, а также методы группирования и прогнозирования. Во-вторых, представлены подходы, используемые для хранения, получения и управления данными в реальном мире; темы включают традиционные системы баз данных, языки запросов, а также целостность и качество данных.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Статистика рынка товаров и услуг

  Дисциплина содержит методологию оценки и измерения статистических показателей, характеризующих состояние и развитие рынка, его состав, основные тенденции и закономерности, зависимости рынка от различных факторов, а также влияние рынка на экономику и социальную жизнь. Студенты будут анализировать рынок товаров и услуг с целью обоснования для принятия решений компанией

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологическое предпринимательство

  Курс рассматривает уникальные задачи, стоящие перед предпринимателем в области управления стоимостью, а также важность инноваций на основе технологий для создания и развития нового предприятия в мировой индустрии продуктов и услуг. Курс включает в себя четыре основные темы: (1)предпринимательская инновация (2) взаимосвязь между инновациями, созданием стоимости и улавливанием стоимости среди клиентов, заинтересованных сторон и рынка, (3) роль технологии в создании глобального конкурентного преимущества как в отраслях, основанных на продуктах и услугах, и (4) разработка и мониторинг оперативной структуры для предоставления новой стоимости в продуктах и услугах.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Экология и устойчивое развитие

  Студенты овладеют основными понятиями экологии, техногенного воздействия и принципами устойчивого развития. Выполняя практические задания студенты описывают признаки основных веществ биосферы, объясняют глобальную роль живого вещества. Работая в группах, студенты составляют характеристику глобального, государственного, регионального и локального уровней устойчивого развития, опираясь на статистические материалы международных организаций.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Лидерство и инновации

  Данный курс охватывает основные теории лидерства и инноваций и способствует развитию глобальных навыков, которые ищут работодатели. Курс также ознакомит с новейшими инструментами для стимулирования инноваций в организации, в том числе с методами проведения исследований и применением исследований для выработки инноваций. Мероприятия (такие как мозговой штурм, командные задания и др.) обеспечат контекст для проведения и представления мини-исследовательского проекта, чтобы предложить способ решения инновационной задачи и способы использования лидерских навыков для ее воплощения в жизнь.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы права и антикоррупционного законодательства

  Курс направлен на формирование у обучающихся знания основ права и законодательства, в том числе антикоррупционного, системы источников права, понятия, элементов и содержания правовых отношений, сущности юридической ответственности, а также основ отраслевого законодательства (административного, уголовного, гражданского и т.п.). Студенты путем анализа различных практических ситуаций и решения правовых кейсов приобретут навыки оперирования правовыми категориями, составления обращений и заявлений, направленных на обеспечение реализации прав и законных интересов граждан и организаций, применения норм законодательства. По результатам изучения курса студенты смогут ориентироваться в основных тенденциях политики государства по предупреждению и противодействию коррупции, применять нормы антикоррупционного законодательства в борьбе с коррупционными правонарушениями.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы финансовой грамотности

  Курс направлен на формирование лидерских качеств, основанных на передовых знаниях в области финансовой грамотности для раскрытия индивидуального потенциала, юридического и предпринимательского мышления, а также служения обществу. Анализируя принципы финансовой грамотности, решая практические кейсы обучающиеся приобретут навыки составлять и вести бюджет, инвестировать и сберегать деньги, брать и погашать кредиты, защищать свои права в сфере финансов. По завершению курса студенты подготовят проект по одной из тем курса с разработкой конкретной задачи, в котором должны продемонстрировать знание в области финансовой грамотности для оказания юридической поддержки, предупреждения нарушения законодательства, формирования учетной политики и финансовой отчетности, навыки анализа правовых ситуаций.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Развитие карьеры

  Целью этого курса является повышение квалификации студентов для создания карьерных возможностей и, одновременно, поддержка их академического развития. Курс состоит из теоретической и практической частей, включая модуль развития навыков, гостевые лекции по индивидуальным образовательным программам и участие в мероприятиях по развитию карьеры университетского уровня, таких как ярмарки вакансий и тесты по отбору компаний.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

Профессии

Результаты обучения

• Принимает решения и оценивает их последствия, анализируя актуальную информацию, используя разнообразные аналитические методы, учитывая принципы корпоративной социальной ответственности и этические последствия.
• Осуществляет профессиональные функции, правильно выбирая и применяя математические/статистические методы и теории, цифровые технологии, программное обеспечение и средства программирования.
• Влияет на действия и поведение как лиц, принимающих решения, так и заинтересованных сторон организации, демонстрируя устные и письменные, коммуникативные навыки и умение работать в команде, учитывая рамки экологического, экономического и правового поля и технологических компетенций.
• Интегрирует навыки моделирования и вычислений в разработку комплексных решений проблем на основе данных, используя математические инструменты (исчисления, линейной алгебры, дискретной математики, статистики и др.).
• Проводит систематический анализ и прогнозирует результаты различных сценариев применяя навыки математического моделирования и анализа данных, а также представляет выводы для внутренних и внешних заинтересованных сторон.
• Проявляет лидерские качества и практикует самостоятельное и междисциплинарное обучение как для раскрытия индивидуального потенциала и формирования предпринимательского мышления, так и на благо служению обществу.
• Проектирует и формирует корректную статистическую отчетность как государственного так и частного секторов.
• Применяет современные вычислительные технологии и алгоритмы (машинное обучение, искусственный интеллект, параллельные и распределенные вычисления и др.), для решения практических задач, связанных с большими объемами данных.
• Проектирует процесс сбора, хранения, обработки и анализа данных с целью принятия решений на основе данных в соответствующей сфере социально-экономической деятельности.
• Разрабатывает и внедряет системы/решения для оптимизации бизнес-процессов с использованием соответствующих ИТ-инструментов, статистических методов и математического аппарата.

Похожие ОП