7M06103 Бизнес-анализ (2) в МУИТ (IITU)

Дисциплины

• Управление коммуникациями в проекте

  Этот курс нацелен на обучение магистрантов способам коммуникаций с помощью построения плана. Каждая компания имеет план коммуникаций проекта — это документ, в котором написано, как необходимо коммуницировать в проекте и кто и какую информацию по проекту должен получать. Цель плана коммуникаций — определить всех людей, которые заинтересованы в проекте, и задокументировать, как и когда они будут общаться с менеджером и другими участниками команды.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы научного исследования

  Изучаются методы анализа и обработки статических данных; информационные технологии, применяемые в научных исследованиях, программные продукты, относящиеся к профессиональной сфере; требования к оформлению научно-технической документации.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Креативное моделирование мышления

  Ознакомление с теорией вероятности, марковские процессы, функция Ляпунова, модели обучения, динамика репликаторов и другие интересные модели, которые помогут принимать более правильные решения и применять более эффективные стратегии. Модели вероятности улучшают способности делать точные прогнозы. Они помогают принимать более обоснованные решения и применять более эффективные стратегии.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математическое программирование

  Линейное и нелинейное программирование: симплекс-метод, модифицированный симплекс-метод, общая транспортная задача, задачи планирования производства и хранения, задачи целочисленного программирования и градиентные методы. Оптимизация линейных дифференциальных систем на основе метода динамического программирования и принципа максимума Понтрягина.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление бизнес процессами

  Этот курс исследует основные принципы, стандарты, технологии и методологии моделирования бизнес-процессов; рассмотрены методы описания бизнес-процессов. Курс состоит из теоретической и практической частей. Практическая часть предусматривает выполнение заданий по анализу и моделированию бизнес-процессов, Студенты также выполняют самостоятельную работу по определенным темам.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальные методы управления ИС и проектами

  Изучение дисциплины направлено на подготовку магистрантов к решению практических задач обработки данных с использованием современных интеллектуальных методов решения задач, в том числе используя метод нейронных сетей, применяемый для обработки данных, прогнозирования и кластеризации. Нейронные сети позволяют решать различные неформализованные задачи обработки данных, прогнозирования и кластеризации неструктурированных данных без предварительного формулирования гипотез.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Применение математики и статистики в ИТ

  Курс предназначен для изучения численных методов для решения всех основных проблем в научных вычислениях, в том числе линейных и нелинейных уравнений, наименьших квадратов, собственных значений, оптимизации, интерполяции, интегрирования и дифференцирования, обыкновенных дифференциальных уравнений. Изучаются вычислительные методы и их использование для решения проблем, возникающих в науке и технике.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математические основы принятия решений

  Исследуются линейные, нелинейные и динамические экономико-математические модели в бизнес-анализе и управлении IT-проектами и их алгоритмы решения. Линейные модели содержат симплекс-методы, методы решения транспортно-логистических задач и промышленного производства; методы комбинаторной оптимизации задач расписания, маршрутизации, упаковки, предоставления услуг и другие.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальный анализ данных

  Изучаются методы и технологии интеллектуального анализа данных, способы построения систем поддержки принятия решения, принципы работы OLAP-систем, методологии многомерного анализа, инструментальные средства интеллектуального анализа данных, технологии лингвистического анализа бизнес-информации. Рассматриваются аналитика на основе Multi agent – технологий, информационно-аналитические системы, искусственный интеллект и интеллектуальные системы, системы бизнес-интеллекта и управления знаниями.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Цель курса - фундаментальное изучение современных трактовок предмета и основных категорий психологической науки; работа с психологическими механизмами управления и закономерностями межличностного взаимодействия в условиях профессиональной деятельности; обоснование актуальности психологического знания в решении практических вопросов в жизнедеятельности человека; развитие системного, творческого мышления будущего специалиста, исследовательской культуры и потребности в непрерывном самообразовании и саморазвитии.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Моделирование и проектирование ИС

  Ознакомление с современными методами проектирования информационных систем (ИС): формирование требований, концептуальное проектирование, спецификация приложений, разработка моделей, интеграция и тестирование информационной системы. Изучение дисциплины дает знания о методологии структурного системного анализа и проектирования; технологиях, стандартах и средствах проектирования информационных систем различных предметных областей; моделях данных ИС; основных этапах проектирования ИС и моделях жизненного цикла ИС; оценки качества проектов ИС. На основе приобретенных знаний формируются умения осуществлять проектирование ИС от этапа постановки задачи до программной реализации; ориентироваться в методах и средствах, используемых для разработки ИС; определять эффективность выбираемых решений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Системы поддержки принятия решений

  Фактическое извлечение и обработка данных, то есть задачи автоматического или полуавтоматического анализа больших объемов данных для извлечения ранее неизвестных интересных моделей, таких как группы записей данных (кластерного анализа), необычных записей (обнаружения аномалии) и зависимостей (ассоциация). Это, как правило, включает в себя использование методов баз данных, таких как пространственные индексы. Эти шаблоны могут быть рассмотрены как формы входных данных, и могут быть использованы в дальнейшем анализе, в машинном обучении и прогнозировании и др.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Курс «Английский язык» является обязательным компонентом программы, предлагаемой студентам 1-го курса магистратуры МУИТ. Это практический курс продолжительностью один семестр, который адаптирует программу английского языка к профессиональным/исследовательским потребностям магистрантов. В рамках курса магистранты будут работать над индивидуальным проектом и исследовательским портфолио. К концу курса магистранты должны организовать и представить портфолио по своим исследованиям.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Педагогика высшей школы

  Целями освоения дисциплины «Педагогика высшей школы» являются – предоставить знания об управлении учебным процессом для преподавания в высшей школе, дать представление об основных категориях педагогики, о месте, роли и значении педагогики высшей школы в системе наук о человеке и в практической деятельности педагога, сформировать понимание о базовых принципах современной педагогики и методических подходах к решению педагогических задач высшей школы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• История и Философия Науки

  В рамках курса рассматриваются основные методы научно-исследовательской деятельности; основные направления, проблемы, теории и методы философии, а также содержание современных философских дискуссий по проблемам общественного развития.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Анализ и обработка неструктурированных данных

  Рассматриваются методы MapReduce для параллельной обработки и Hadoop, среда с открытым исходным кодом, которая позволяет дешево и эффективно внедрять MapReduce в интернет-задачах. Изучается масштабируемая платформа анализа данных Spark, связанные инструменты, обеспечивающие SQL-подобный доступ к неструктурированным данным. Разрабатываются системы с высокой масштабируемостью.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• ИТ и методы стратегического менеджмента в проекте

  Курс предлагает изучение: эффективных методов и инструментов управления компанией для обеспечения устойчивой конкурентоспособности в долгосрочном периоде в условиях постоянных изменений в бизнес-среде; основ ведения инвестиционного анализа в процессе внедрения инноваций, а также поиска эффективных источников финансирования, включая банки, государственный сектор, инвестиционные и венчурные фонды и возможность участия в программах государственной поддержки

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Технологии и инструменты анализа данных

  В данной дисциплине изучаются основные принципы, особенности, технологии, методы, модели, платформы и инструменты анализа данных, методики обнаружения нового знания в хранилищах данных, основные понятия интеллектуального анализа данных. Дисциплина состоит из теоретической и практической частей. В практической части предусмотрены выполнение задач анализа, визуализации и интерпретации данных в различных предметных областях с применением программ статистического анализа данных и методов Data Mining, аналитических платформ и инструментов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Эконометрические информационные технологии

  Основные виды, особенности функционирования и области применения эконометрического моделирования процессов, дается детальный обзор и описание важнейших методов статистической обработки различных данных, а также практическая интерпретация получаемых результатов. Детальное исследование данных с учетом элементов неопределенности в приложении к конкретным прикладным задачами применение полученных результатов. В процессе учебной деятельности осуществляется реализация индивидуальных проектов или серии экспериментов с применением эконометрической обработкой сопутствующих данных с целью решения практических различных задач.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Анализ и проектирование архитектуры информационных систем

  Изучается архитектура информационных систем. Варианты архитектур информационных систем. Проектирование информационных систем. Постановка требований к ПС. Разработка технического задания на проектирование информационных систем. Методология проектирования архитектуры информационных систем.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Инструменты и платформы построения прогнозных моделей

  Изучаются методологические основы прогнозирования, организация процессов прогнозирования, классификация (типизация) прогнозов, модели и методы прогнозирования, функциональные прогнозы, методология корпоративного прогнозирования

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Облачные вычисления для аналитики больших данных

  Приобретение знаний в области хранилищ данных, изучение современных технологий Big Data; языка программирования SQL для аналитики больших данных и облачных технологий обработки больших данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Бизнес-аналитика

  Изучаются основные принципы, особенности, методы и модели, платформы и инструменты бизнес анализа, методики обнаружения нового знания в хранилищах данных, основные понятия интеллектуального анализа данных, оценка эффективности систем бизнес-аналитики. Предусмотрено выполнение задач анализа, визуализации и интерпретации с применением программ статистического анализа данных, аналитических платформ и инструментов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление качеством и рисками проектов

  Магистранты в процессе изучения курса овладеют методами и инструментами выявления, идентификации, анализа, оценки и управления различными угрозами, рисками, негативными сценариями для процессов или проектов, реализуемых в компании. При этом будут освоены методы статистического анализа данных. В результате магистранты научатся строить стратегии управления рисками, владея методами оценки затрат на предотвращение негативных сценариев. Также в процессе изучения курса будут изучены критерии, принципы и методы управления качеством проектов

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Управление IТ-проектами

  Теоретическое и практическое изучение областей знаний управления проектами: содержание, сроки, стоимость, качество, человеческие ресурсы, коммуникации, риски и поставщики при управлении проектами в области информационных технологий. Практические занятия посвящены ведению документации управлению проектами, как способу коммуникации между членами проектной группы. Лабораторные занятия курса посвящены работе в программе MS Project для управления изменениями в проекте.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

Профессии

Результаты обучения

• Критически оценивать и адаптировать к современным условиям научные результаты, полученные отечественными и зарубежными исследователями в области бизнес – анализа.
• Применять современные методы и методики преподавания аналитических дисциплин в высших учебных заведениях, применять психологические знания в практической работе для оптимального создания и развития системы взаимодействия с обучающимися, уметь конструктивно и творчески взаимодействовать в процессе межличностного и делового общения, свободно пользоваться казахским, русским и английским языками в профессиональной деятельности
• Уметь использовать инструменты совершенствования бизнес-процессов, применять методы анализа и оптимизации бизнес-процессов, владеть методологией научного исследования в сфере управления бизнес-процессами, определять ключевые вопросы бизнес-стратегий организации.
• Формулировать и решать проблемы, возникающие в ходе исследований, разрабатывать и осваивать методы научного исследования, овладеть навыками ведения самостоятельной научно-исследовательской деятельности.
• Организовывать и планировать аналитическую работу, использовать результаты анализа в управлении бизнесом, руководить подготовкой и реализацией инновационных проектов, разрабатывать варианты управленческих решений и аналитически обосновывать их выбор.
• Уметь использовать методы моделирования информационных систем, разрабатывать требования к ним, иметь навыки использования современных средств, используемых на различных фазах анализа и проектирования архитектуры информационных систем
• Изучать и анализировать модели мышления и поведения человека, вычислять вероятности успеха работы команд, прогнозировать результаты, применять лучшие стратегии и принимать решения.
• Проводить системный анализ предметной области исследования, выбирать рациональные методы для проведения бизнес-анализа, проводить анализ, оценку и прогнозирование состояния ситуации в организации с применением аналитических платформ и инструментов.
• Анализировать, интерпретировать и синтезировать информацию при оформлении, представлении и обсуждении результатов профессиональной деятельности, структурировать и представлять в виде аналитических отчетов с обоснованными выводами и рекомендациями.
• Применять технологии интеллектуального анализа данных для решения конкретных практических задач бизнес анализа, использовать возможности универсальных программных инструментов и аналитических платформ для поиска закономерностей, отношений, правил, знаний в электронном наборе данных, уметь использовать инструменты облачных вычислений для аналитики больших данных.
• Классифицировать риски ИТ, управлять качеством и рисками ИТ-проектов и оптимизировать процесс управления рисками ИТ, применять стандарты и методы управления взаимоотношениями, в частности психология ведения переговоров и управления конфликтами.
• Уметь работать с базой данных, владеть глубокими знаниями в области проектирования баз данных, которые позволяют правильно организовать данные. Собирать и размещать данные на графиках, диаграммах и других инструментах визуализации, для нахождения тенденций и закономерностей.
• Обрабатывать экспериментальные и статистические данные, вырабатывать навыки установления адекватности математических моделей бизнес-процессов, использовать способы формализации и методы принятия решений, обосновывать решения в бизнес-анализе.

Похожие ОП