7M06108 Management of information systems в Satbayev University

Дисциплины

• Прикладная статистика и анализ данных

  Прикладная статистика — методическая дисциплина, являющаяся центром статистики. При применении методов прикладной статистики к конкретным областям знаний и отраслям народного хозяйства получаются научно-практические дисциплины типа «статистика в промышленности», «статистика в медицине», «статистика в психологии» и др. С этой точки зрения эконометрика — это «статистические методы в экономике». Математическая статистика играет роль математического фундамента для прикладной статистики.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Анализ и моделирование информационных систем

  В процессе изучения дисциплины магистранты должны: знать современные методы анализа информационных систем и процессов, аппарат имитации случайных и нестационарных параметров сложных систем; уметь применять интеллектуальные средства имитации, технологию компьютерного моделирования; иметь навыки организации вычислительных экспериментов и использования объектно-ориентированного аппарата анализа и моделирования информационных процессов.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 4
  

• Методы и средства построения систем информационного поиска

  Дисциплина изучает методы и принципы построения информационно-поисковых систем (ИПС) и их практического применения. Рассматривается представление информации в ИПС, принципы анализа текстов и индексирования документов, типичные модели (булева и векторная) и алгоритмы поиска информации. Приводятся основные сведения о классификации документов. В курсе изучаются современные словарные, классификационные и метапоисковые ИПС, их практическое применение и критерии эффективности.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Модели и методы принятия решений в ИС

  Целью преподавания дисциплины является изучение моделей и методов, применяемых в системах поддержки принятия решений, а также в разработках современных компьютерных информационных систем. Содержание дисциплины включает математические методы исследование операцией, методы решения нелинейных задач безусловной оптимизации, методы решения нелинейных задач условной оптимизации, применение методов и методологии управления операцией при разработке компьютерных систем обработки информации и управления

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Менеджмент

  Цель: формирование научного представления об управлении как виде профессиональной деятельности. Содержание: освоение магистрантами общетеоретических положений управления социально-экономическими системами; овладение умениями и навыками практического решения управленческих проблем; изучение мирового опыта менеджмента, а также особенностей казахстанского менеджмента; обучение решению практических вопросов, связанных с управлением различными сторонами деятельности организаций.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 2
  

• Методы и применения компьютерного моделирования

  Методы моделирование параметров и процессов с заданными или прогнозируемыми закономерностями их величин. Изучение типовых схем моделирования процессов, протекающих в различных системах. Применение методов компьютерного моделирования в производственных, логистических, организационных, экономических и финансовых системах с учетом нестабильностей и конфликтных ситуаций.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 4
  

• Business Intelligence

  Курс нацелен на формирование у магистрантов комплекса теоретических знаний и практических навыков применения современных информационных инструментов бизнес-аналитики для управления бизнесом. В ходе практических занятии магистранты осваивают навыки работы в наиболее популярных платформах бизнес-аналитики: Power BI, Qlik Sense, Tableau для поддержки принятия решений в маркетинге и управлении бизнесом; навыки проведения OLAP (online analytical processing) при решении аналитических задач: разведочный анализ, исследование данных, формирование аналитической отчетности.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы искусственного интеллекта

  Курс представляет собой комплексное изучение класса алгоритмов машинного обучения, таких как свёрточные, рекуррентные, и рекурсивные нейронные сети. В рамках дисциплины рассматриваются методы искусственного интеллекта, принципы организации и использования интеллектуальных информационных технологий.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы моделирования бизнес-процессов

  Курс нацелен на формирование у студентов умении и навыков моделирования и анализа бизнес-процессов в целях решения прикладных задач. Содержание дисциплины включает вопросы о системном, процессно-ориентированном подходе к управлению деятельностью, методологиях и моделях, инструментах моделирования и анализа бизнес-процессов и управления сложными системами. В ходе изучения дисциплины магистранты применяют современные инструменты по моделированию и анализу бизнес- процессов.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• IT менеджмент

  Целью освоения курса является изучение понятия, цели и задачи информационного менеджмента. Вопросы, рассматриваемые в курсе: архитектура предприятия и ее менеджмент; концепции, методологии и стандарты корпоративного управления; методологии и стандарты управления информационными технологиями; тенденции и перспективы развития информационного менеджмента. В результате освоения дисциплины магистранты смогут применять методологию управления в IT проектах

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Cloud computing

  Курс позволит получить компетенции, необходимые для работы с облачными системами с разными настройками. Содержание курса рассматривает вопросы: сбора, визуализации, хранения данных, их безопасность и автоматизация; проектирование и развертывание системы облачного хранилища; разработки наиболее удобной и эффективной стратегии для миграции устаревших систем в облачную среду; разработки методов тестирования для оценки эффективности корпоративных облачных систем с целью составления рекомендаций по их улучшению.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Цель: Приобретение навыков принятия стратегических и управленческих решений с учётом психологических особенностей индивидуума и коллектива. Содержание: современная роль и содержание психологических аспектов в управленческой деятельности, методы улучшение психологической грамотности, состав и устройство управленческой деятельности, как на местном уровне так и в зарубежном, психологическая особенность современных управленцев.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 2
  

• Machine Learning & Deep Learning

  Курс посвящен моделям глубокого обучения. Являясь областью в рамках машинного обучения, модели глубокого обучения иллюстрируют количественно-качественный переход. Новые модели и их свойства требуют отдельного изучения и практики настройки метапараметров таких моделей. В этом курсе изучаются основы глубокого обучения, нейронные сети, сверточные сети, RNN, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, инициализации Xavier/He.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Анализ данных и извлечение данных

  Эта дисциплина направлена на изучение методов поиска информации и интеллектуального анализа данных. Речь идет о том, как найти соответствующую информацию, и впоследствии, извлечь из нее осмысленные шаблоны. В то время, как основные теории и математические модели поиска информации и интеллектуального анализа данных охвачены, дисциплина в первую очередь ориентирована на практические алгоритмы индексирования текстового документа, рейтинга релевантности, использования веб-ресурсов, текстовой аналитики, а также оценки их производительности. Также будут охвачены практические поисковые и интеллектуальные приложения, такие как веб-поисковые системы, системы персонализации и рекомендаций, бизнес-аналитика и обнаружение мошенничества.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• OLAP и хранилища данных

  Целью освоения дисциплины является получение углубленных знаний о системах хранения данных и технологиях интеллектуального анализа и обработки данных. В содержание дисциплины входят вопросы по видам моделей данных, концепции и архитектурам хранилищ данных, реализации процедур и примеры современных корпоративных систем с применением OLAP технологии. По завершении курса магистранты смогут проектировать хранилища данных и применять технологии обработки данных для решения исследовательских задач.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Архитектура информационных систем

  Целью курса является овладение и систематизация теоретических знаний в области архитектур современных информационных систем (ИС). Содержание дисциплины включает классификацию архитектуры ИС, принципы построения ИС, модели и ресурсы информационных систем, основные составляющие элементы информационных систем. В ходе изучения курса обучающиеся будут применять средства разработки архитектуры информационных систем и средства разработки информационных систем.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Цель дисциплины заключается в приобретении и совершенствовании компетенций в соответствии с торговыми стандартами иностранного образования, способных конкурировать на рынке труда, т.к. через иностранный язык будущий магистра получает доступ к академическим знаниям, новым технологиям и современной информации, позволяющим использовать иностранный язык как средство общения в межкультурной, профессиональной и научной деятельности будущего магистра.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 2
  

• Теория и практика анализа и интерпретации данных

  Целью курса является изучение возможностей алгоритмического обеспечения систем, предназначенных для анализа и интерпретации данных. Дисциплина рассматривает методы анализа данных и дальнейшей интерпретации полученных результатов. Существенное внимание уделено вопросам классификации данных с использованием детерминированных и статистических моделей. Рассмотрены методы снижения размерностей данных. Изучаются новые методы анализа данных на основе технологии Data Mining. Анализируются современные пакеты прикладных программ для решения задач обработки экспериментальных данных.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Big Data и анализ данных

  Цель изучения курса - формирование у студентов профессиональной компетенции в области разработки и использования систем обработки и анализа больших массивов данных. Содержание дисциплины рассматривает методы анализа и хранения больших объемов данных, этапы жизненного цикла обработки больших данных, языки, наиболее приспособленные для обработки и аналитики больших данных, способы организации хранения и доступа к большим данным.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Web Mining

  Курс нацелен на формирование у магистрантов теоретических знаний и практических навыков для анализа данных, получаемых из сети интернет и интерпретации полученных результатов. В курсе изучаются основные методы анализа данных, применяемые для работы с интернет данными, включая все этапы: начальный, предобработки, моделирования, анализа модели. Работа в среде R с пакетами для анализа интернет данных. Использование методик применения алгоритмов интеллектуального анализа данных при поиске шаблонов пользовательского поведения

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Data mining

  Data minig – междисциплинарная дисциплина, изучающая анализ и обработку данных различной структуры и объема. Методы Data mining является важными при исследовании и разработке информационных систем, которые решают задачи по аналитике данных, прогнозировании различных показателей в различных областях человеческой деятельности. По данной дисциплине обучающиеся изучают как визуальные, так и аналитические методы, позволяющие определить структуру данных. Изучаются методы: дискриптивного, кластерного, дисперсионного, регрессионного анализа данных и другие параметрические и непараметрические методы. При исследовании обучающие применяют как программные пакеты, так и специальные языки программирования.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление IT проектами и информационными рисками

  Целью освоения дисциплины является формирование знаний, умений и навыков в сфере управления рисками IT проектов, теоретическое и практическое овладение современными средствами анализа и оценки рисков, изучение требований к разработке документации по выявлению и оценке рисков, ознакомление с принципами и методами обработки рисков для совершенствования бизнес-процессов и IT инфраструктуры предприятия.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 4
  

Профессии

Результаты обучения

• Применять методологию, модели, методы, средства разработки и проектирования для разработки информационных систем.
• Проектировать информационную модель предметной области, использовать методы администрирования многопользовательских баз данных.
• Строить модели процессов, протекающих в различных системах. Анализировать процессы в организации и выгоды облачных технологий в современном бизнесе для решения профессиональных задач. Применять инструментальные средства данной технологии.
• Использовать методы проектного менеджмента в IT
• Добывать и обрабатывать информацию из различных источников. Применять методы информационного поиска. Интерпретировать данные и визуализировать.
• Организовывать (структурировать) знания в экспертных системах, применять методы искусственного интеллекта. Проектировать интеллектуальные системы
• Применять основные принципы использования больших данных в архитектуре предприятия и основные методы аналитической обработки и хранения больших данных.
• Свободно владеть иностранным языком на профессиональном уровне, позволяющем проводить научные исследования для партнерства в интересах устойчивого развития. Уметь критически анализировать существующие концепции, теории и подходы к анализу процессов и явлений.

Похожие ОП