7M07113 Бизнес аналитика и Big Data в КазНУ им. аль-Фараби

Цель дисциплины состоит в формировании способности применять принципы и методы построения автоматизированных систем управления с помощью интегрированных систем проектирования и управления (ИСПУ). Содержание дисциплины: Основы ИСПУ. Применение ИСПУ в системах автоматизации процессов. Системы диспетчерского управления и сбора данных. Интегрированные средства разработки программного обеспечения для автоматизированных систем. Основы проектирования с применением интегрированных систем. Основные элементы систем визуализации и человеко-машинного интерфейса.

Цель дисциплины состоит в формировании способности моделировать процессы обслуживания и применять математические методы для оценки качества управления системой массового обслуживания (СМО). Содержание дисциплины: Моделирование явлений массового обслуживания. Цепи Маркова. Одноканальные марковские СМО. Имитационное моделирование процесса обслуживания. Многоканальные марковские СМО. Системы M/G/1, G/G/1. Статистическое оценивание параметров СМО. Анализ проблем принятия решений в теории массового обслуживания.

Цель – формирование способности к педагогической деятельности в вузе на основе знаний дидактики высшей школы, теорий воспитания и менеджмента образования, анализа и самооценки преподавательской деятельности. Курс рассматривает проектирование образовательной деятельности будущего преподавателя с применением КТО, реализации Болонского процесса, овладения лекторским, кураторским мастерством с использованием стратегий и методов обучения/воспитания и оценивания (TLA-стратегий).

Цель дисциплины – сформировать способности планирования и проведения качественных и конкурентоспособных научных исследований. Учебный курс формирует теоретико-методологическую основу процесса научных исследований, их целей, задач, этапов проведения, а также областей применения результатов. Будут рассмотрены: основы научного метода, методология проведения литературных и экспериментальных исследований, правила подготовки и рецензирования научных публикаций и проектов.

Цель дисциплины – сформировать способность определить особенности науки как особого вида знания, деятельности и социального института; систематизировать основные проблемы и дискуссии о методах и стратегиях ведения научных исследований и закономерностях развития науки. Будут рассмотрены: структура и уровни научного познания, идеалы и нормы науки; философские основания науки и научная картина мира.

Цель дисциплины формирование теоретических знаний, умений и практических навыков эффективного управления ИТ-проектами. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные понятия управления проектами. Выбор жизненного цикла ИТ-проекта. Использование гибких подходов в управлении ИТ-проектами.

Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы стохастического и статистического моделирования для анализа и планирования бизнес процессов. Содержание дисциплины: Прикладное стохастическое моделирование. Пуассоновские процессы. Базовые модели очередей. Марковские процессы принятия решений. Стохастическая интеграция. Основные элементы случайных процессов. Прикладное статистическое моделирование. Дисперсионный анализ. Обобщенные линейные и нелинейные модели. Методы оптимизации детерминированных процессов. Динамическое программирование.

Цель дисциплины состоит в формировании способности применять передовые методы для обработки и анализа данных с помощью SQL. Содержание дисциплины: Расширенный анализ с оконными функциями. Коррелированные подзапросы. Общие табличные выражения. Материализованные представления. Анализ временных рядов. Процедурное программирование. Методы оптимизации SQL. Принятие решений на основе данных в SQL. Анализ бизнес данных в SQL. Создание отчетов.

Цель дисциплины состоит в формировании способности строить математические модели управления предприятием в соответствии с экономической политикой государства. Содержание дисциплины: Методология математического моделирования, исследования и оптимизации процессов управления предприятием в парадигме цифровой экономики. Динамическое программирование. Сетевое моделирование. Параметрическое программирование. Построение производственных функций. Метод экспертных оценок. Линейные и нелинейные эконометрические модели управления бизнес-процессами. Оценка адекватности и устойчивости процесса управления бизнес-процессом.

Дисциплина направлена на формирование языковой, коммуникативной компетенции для общения на иностранном языке в своей профессиональной деятельности в соответствии с международными стандартами иноязычного образования, для выстраивания профессиональных отношений в контексте межкультурной, научной коммуникации, расширения научных связей и развития исследовательской деятельности на основе освоения новых информационных ресурсов, технологий.

Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать системы управления с применением технологий искусственного интеллекта. Содержание дисциплины: Моделирование и управление сложными системами. Адаптивные системы управления. Нелинейные системы. Принципы управления нелинейными системами. Идентификация нелинейных систем на основе искусственных нейронных сетей (ИНС). Управление нелинейными системами на основе ИНС. Генетические алгоритмы и их приложения для управления нелинейными системами. Нечеткие системы. Нечеткий вывод. Нечеткое управление.

Цель дисциплины состоит в формировании способности применять инструменты и методы, необходимые для предложения алгоритмических решений реальных задач, которые имеют строгие теоретические ограничения использования времени и пространства. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: асимптотическая запись, рекурсия, парадигма «разделяй и властвуй».

Цель – сформировать способность применять важнейшие аспекты сферы управления в процессе профессионального становления. В рамках курса раскрываются предмет, основные принципы психологии управления, личность в управленческих взаимодействиях, управление поведением личности, психология управления групповыми явлениями и процессами, психологические особенности личности руководителя, индивидуальный стиль управления, психология влияния в управленческой деятельности, управление конфликтными ситуациями.

Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы и алгоритмы интеллектуального анализа и визуализации данных при решении задач выявления неявных закономерностей в больших наборах данных. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Концепции, методы и приложения обнаружения паттернов в интеллектуальном анализе данных.

Цель дисциплины состоит в формировании способности использовать набор облачных приложений и инструментов планирования ресурсов предприятия для автоматизации бизнес-процессов. Содержание дисциплины: Основы планирования ресурсов предприятия (ERP). Примеры ERP-систем. Бизнес-процессы в ERP. Выбор программного обеспечения. Настройка, администрирование и использование набора продуктов ERP. Вопросы централизации и оптимизации операций. Управление изменениями. Вопросы внедрения ERP.

Цель дисциплины состоит в формировании способности применять модели машинного и глубокого обучения в бизнес-аналитике, решать задачи прогнозирования на основе реальных данных. Содержание дисциплины: Методы машинного обучения. Решающие деревья и случайные леса. Метрические методы классификации. Задача кластеризации. Основные метрики оценки. Многоклассовая оценка. Композиции алгоритмов. Нейронные сети. Архитектура глубоких нейронных сетей. Сверточные нейронные сети. Рекуррентные нейронные сети. Задача прогнозирования.

Цель дисциплины состоит в формировании способности создавать аналитические решения для получения сведений из различных источников с помощью многомерных или табличных моделей и средств визуализации данных. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Преобразование сложных данных. Модернизация отчетности.

Цель дисциплины является освоение методологии моделирования, анализа и оптимизации бизнес-процессов. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Функциональный и процессный подходы к управлению организацией. Теоретические основы управления процессами. Инструментальные системы для моделирования бизнеса.

Цель дисциплины познакомить магистрантов с наиболее важными информационными технологиями, используемыми для манипулирования, хранения и анализа больших данных.В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Общее понятие о больших данных. Процесс аналитики.

Цель дисциплины состоит в формировании способности применять технологию блокчейн для оптимизации операций и повышения производительности в бизнесе. Содержание дисциплины: Принципы работы блокчейн. Блокчейн для бизнеса. Промышленное применение блокчейна. Типы блокчейн сетей, подход к выбору типа сети. Блокчейн-архитектура: неизменность данных, децентрализация. Безопасность в блокчейн. Консенсус. Цифровые подписи. Хэширование данных. Майнинг. Введение в смарт-контракты. Развертывание смарт-контракта. Вопросы масштабируемости.

Самостоятельно проводить научные исследования, понимать текущие вопросы исследования, анализировать и критически относиться к различным источникам информации, применять их для структурирования и формулирования рассуждений.

Вести научно-педагогическую деятельность, внедрять результаты исследований в практическую педагогическую деятельность, руководить исследовательской группой.

Создавать программные средства для манипулирования, хранения, анализа больших данных и прогнозирования бизнес-процессов, проектировать и разрабатывать инструменты для бизнес аналитики.

Проектировать, внедрять и использовать на предприятиях автоматизированные системы управления бизнес-процессами, анализировать динамику бизнес процессов, проектировать и разрабатывать системы поддержки принятия оптимальных управленческих решений с учетом изменений в конкурентной среде.

Проектировать и разрабатывать программное обеспечение с учетом основных функциональных требований к анализу бизнес процессов, применять инструментальные средства моделирования и анализа бизнес-процессов.

Анализировать специфику экономико-технологических процессов и входных потоков данных, требующих многоуровневой обработки в различных хранилищах данных, составлять технические задания для создания программного обеспечения проектов, опираясь на нормативные документы государства и предприятия.

Применять современные методы экономико-математического моделирования и обработки Big Data, исследования и находить скрытые закономерности методами бизнес анализа субъектов экономических отношений и поиска условий их эффективного взаимодействия при осуществлении финансовой, управленческой и технологической деятельности.

Строить проекты компьютерных моделей управления предприятием с применением методов бизнес анализа для решения задач интеллектуального управления предприятиями на основе интеллектуальных технологий управления.

Использовать модели распределенной обработки данных, оценивать возможности специализированных приложений по интеллектуальному анализу данных, выявления неявных закономерностей в больших наборах данных, применять блокчейн технологии и облачные сервисы для обработки больших данных, создавать аналитические решения для получения сведений из различных источников с помощью многомерных моделей и средств визуализации данных.

Использовать навыки работы с информацией из различных литературных источников, представлять ее в различных формах сообщений, презентаций и докладов с учетом специфики аудитории, обосновывая и грамотно излагая свою точку зрения на проблемные вопросы. Эффективно работать в команде при поиске и решении научно-исследовательских проблем ОП.