7M06120 Бизнес-аналитика в IT в ЕНУ им. Л. Н. Гумилева

Дисциплины

• Психология управления

  Дисциплина «Психология управления» направлена на формирование социально-управленческого мировоззрения у магистрантов Дисциплина «Психология управления» в контексте решения управленческих задач, определенных профессиональной деятельностью магистра в национальной рамке квалификации и квалификационном справочнике руководителей и специалистов. Цель курса заключается в систематизации и углублении знаний о социально-психологических процессах, явлениях, свойствах и основных категориях психологии управления для дальнейшего применения в управленческой деятельности магистров. Содержание дициплины включает такие темы как личность руководителя, особенности руководства и лидерства как социальных феноменов, основные функции управленческой деятельности, стили управления и руководства, личность подчиненного как объект управления, социализация личности как социальный феномен, характеристика процесса адаптации подчиненного к условиям организации, система регуляции поведения и деятельности личности, общение как социальный феномен, особенности управленческого общения и другие.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Педагогика высшей школы

  Дисциплина «Педагогика высшей школы» направлена на изучение парадигмы, тенденций, дидактики высшей школы и методологии научного исследования педагогической науки. Цель дисциплины - формирование у магистрантов профессиональной, методической компетентности и педагогической культуры в педагогической деятельности. Данная дисциплина способствует созданию педагогических условий, обеспечивающих развитие педагогической позиции магистрантов, формированию субъектного характера личности преподавателя в системе профессионального образования. Содержание дисциплины рассматривают объект и предмет, задачи, функции педагогики высшей школы, место в системе педагогических наук; сущность явлений и процессов высшего образования, основные тенденции его развития; современные образовательные парадигмы; содержание образования в высшей школе; структура педагогического процесса высшей школы; дидактика высшей школы и технологии, методы и формы обучения; педагогический менеджмент в системе высшего образования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Методы составления бизнес-требований

  Цель дисциплины – формирование у магистров научно-прикладного аппарата составления бизнес-требований и перспективного моделирования бизнеса на ближайшую и долгосрочную перспективы с учетом многочисленных и постоянно меняющихся условий внешней и внутренней среды, а также подготовка будущих специалистов к реализации прикладных задач бизнес-планирования посредством научных подходов и инструментария смежных дисциплин, таких как стратегическое планирование, прогнозирование, инвестиционное и финансовое планирование. По завершению курса магистрант должен уметь использовать нормативные правовые документы при разработке бизнес-планов в своей деятельности, уметь использовать для разработки бизнес-требований современные технические средства и информационные технологии, уметь разрабатывать и обосновывать предложения по их совершенствованию с учетом критериев социально-экономической эффективности, рисков и возможных социально-экономических последствий, уметь использовать отечественные и зарубежные источники информации для сбора необходимых данных для разработки бизнес-требований, проанализировать их и подготовить информационный обзор и аналитический отчет.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методология научного исследования

  Цель дисциплины – получить знания по основным теоретическим положениям, технологиям, операциям, практическим методам и приемам проведения научных исследований на базе современных достижений отечественных и зарубежных ученых и овладеть навыками выбора темы научного исследования, научного поиска, анализа, экспериментирования, обработки данных, получения обоснованных эффективных решений с использованием информационных технологий. В состав курса включены: понятие о науке и научных исследованиях, методы и методология научных исследований, методы сбора и обработки научных данных, принципы организации научных исследований, методологические особенности современной науки (дифференциация, интеграция, системный подход, абстрагирование, конкретизация, синергетическая парадигма, эволюционизм, логика, инструментальный анализ и др.), пути развития науки и научных исследований, роль технических наук, информатики и инженерных исследований в современной науке, структура технических наук, применение общенаучных, философских и специальных методов (в том числе маркетинговых и инвестиционных) научных исследований в теории и на практике.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Экономические основы бизнес-аналитики и науки о данных

  Цель дисциплины – изучение методов описания деятельности организаций в виде систем бизнес–процессов, формирования систем показателей, характеризующих исполнение этих процессов, и использования этих моделей для решения управленческих задач, в частности для управления проектами преобразований данных организаций, стратегического планирования их деятельности, а также оценки себестоимости их продуктов и услуг. Дисциплина формирует навыки сбора и анализа данных, извлечение знаний из данных в обобщённой форме, а также их оформление в виде, пригодном для обработки заинтересованными сторонами в целях принятия обоснованных решений, построения экономических, финансовых и организационно-управленческих моделей путем их адаптации к конкретным задачам управления, умение оценивать ресурсы, необходимые для реализации решений в составе группы экспертов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Организация процесса проведения исследования в информационных системах

  Цель дисциплины – изучение вопросов организации процесса проведения исследования в ИС и планирования научных исследований. По результатам изучения дисциплины магистрант должен демонстрировать способность и готовность использование научной методологии в информационных системах и технологиях, знать методы теоретических и экспериментальных исследований, уметь обрабатывать результаты эксперимента в современных пакетах прикладных программ, владеть методами моделирования в информационных системах.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Модели и методы экономического анализа и планирования бизнес-аналитики

  Цель дисциплины – изучение методов и моделей экономического анализа и планирования бизнес-аналитики для управления бизнесом. Изучение дисциплины построено на системном рассмотрении фундаментальных и практических знаний в области бизнес-аналитики и управленческого анализа и планирования с применением на практике современных управленческих технологий. Базируясь на основных научных положениях экономической теории, управленческой аналитики и практике искусственного интеллекта, дисциплина формирует у обучающихся теоретических знания и практические навыки, позволяющие идентифицировать, систематизировать и аналитически обработать доступные сведения экономического характера, в результате чего будут предоставлены рекомендации, являющиеся обоснованием достижимости принимаемых управленческих решений в отношении данного объекта анализа.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Модели и методы финансового менеджмента бизнес-аналитики

  Цель дисциплины – просмотр основного круга вопросов финансового управления предприятием в современных условиях хозяйствования, сформулированы сущность, цель и функции финансового менеджмента, методологические системы и методический инструментарий. Курс позволяет получить знания по основам устойчивого развития и сохранения конкурентоспособности фирмы в долгосрочной перспективе посредством концепции стратегического управления финансами, оценки стратегических возможностей и разработки стратегий в процессе ведения финансово-хозяйственной деятельности на предприятиях и в предпринимательстве. По завершению курса обучающийся будет способен формировать на основе выявления, сбора, структурирования и бизнес-анализа информации возможные управленческие решения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Прикладная статистика в ИТ

  Цель дисциплины – изучение основных методов и методологий прикладной статистики, статистического анализа числовых величин, многомерного статистического анализа, временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных, графическим методам представления, обработки и анализа экспериментальных данных, применениям современных математических пакетов прикладных программ для обработки данных с применением инструментов анализа данных, одним из которых является язык программирования для статистической обработки данных R.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• История и философия науки

  Дисциплина «История и философия науки» направлена на изучение истории науки, философских основ научного знания и методологии научного исследования. Цель дисциплины - формирование у магистрантов целостного понимания развития науки как социального института, а также методической и педагогической компетентности. Дисциплина знакомит с историей взаимоотношений науки и философии, включая конкретные онтологические и эпистемологические проблемы, а также с философскими проблемами конкретных наук в их современном состоянии. Дисциплина способствует критическому анализу современных научных достижений, выработке методологической культуры научно-исследовательской работы. В процессе обучения магистранты освоят основные философские, методологические, образовательные стратегии в конкретных областях науки; будут уметь организовывать учебно-методическую работу, разовьют методическую компетентность; освоят педагогические ценности и инновационные технологий обучения, специфику ценностных установок соответствующей профессии, через анализ разных кейсов, разовьют навыки коммуникации в академической и профессиональной среде, культуру научно-исследовательской работы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Моделирование и оптимизация бизнес-процессов

  Цель дисциплины – освоение теоретических основ методологии моделирования бизнес-процессов, инструментальные системы для моделирования бизнес-процессов, знакомство с методами анализа бизнес-процессов, а также получение знаний в области эффективного управления бизнес-процессами, в том числе и формирования системы знаний о современных технологиях, методах и инструментальных средствах, использующихся для управления и оптимизации бизнес-процессов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы поддержки принятия управленческих решений в бизнесе

  Цель дисциплины – формирование у обучающихся практико-ориентированных знаний о работе систем поддержки принятия управленческих решений в бизнесе, методах разработки принятия управленческих решений. К основным задачам освоения дисциплины следует отнести: приобретение систематических знаний в области теории и практики разработки и принятия управленческих решений, изучение опыта эффективных организаций по принятию управленческий решений, понимание механизмов разработки и принятия управленческих решений, овладение навыками поиска решения нестандартных управленческих проблем, понимание механизмов работы систем поддержки принятия управленческих решений, ее структуры, сформировать способность проектировать и разрабатывать системы поддержки принятия оптимальных управленческих решений с учетом изменений в конкурентной среде.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методы анализа и инженерии бизнес-процессов

  Цель дисциплины – освоение методологии моделирования, анализа и оптимизации бизнес-процессов, а также получение знаний в области эффективного управления бизнес-процессами, в том числе и формирования системы знаний о современных технологиях, методах и инструментальных средствах, использующихся для управления 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.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Нечеткие модели анализа данных и принятия решений

  Цель дисциплины – освоение обучающимися теоретических знаний, академических умений и практических навыков теории нечетких моделей и сетей, как непосредственно связанных с анализом данных, так и использующих анализ данных и принятие решений в бизнес процессе и развития общества. В рамках образовательного курса рассматриваются основные разделы теории нечетких множеств, как нечеткие отношения, нечеткие числа, нечеткий логический вывод, а также прикладные разделы, связанные с применением нечеткой математики в анализе данных (нечеткая регрессия, нечеткая кластеризация, нечеткая классификация) и принятии решений (нечеткая оптимизация, многокритериальные методы принятия решений с нечеткими данными, ранжирование нечетких данных, нечеткое моделирование).

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальный анализ и визуализация данных

  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: Общие концепции интеллектуального анализа данных. Концепции, методы и приложения обнаружения паттернов в интеллектуальном анализе данных. Методы классификации. Основные методы интеллектуального анализа и анализа данных. Основные алгоритмы интеллектуального анализа и их потенциальные приложения. Основные понятия кластерного анализа. Методология кластеризации. Методы валидации кластеризации и оценки качества кластеризации. Проектирование пользовательского интерфейса. Ключевые моменты управления разработкой приложений и платформ. Создание прототипов интерфейса и визуализации данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Целью данной дисциплины является приобретение и совершенствование компетенций в соответствии с международными стандартами иноязычного обучения, позволяющих использовать иностранный язык (уровень сверхбазовой стандартности (С1) как средство общения для успешной профессиональной и научной деятельности будущего магистра, способного конкурировать на рынке труда. Курс обучения предполагает изучение английского языка в профессиональном и академическом контексте в соответствии с образовательной программой. Основное внимание уделяется изучению и активному использованию специфической терминологии, связанной с профессиональной и научной сферой, критическому чтению, анализу текстов, восприятию информации, полученной через прослушивание, развитию академических навыков письма, необходимых для написания научных работ, а также развитию навыков устной речи для коммуникации в академической среде.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Технологии Big Data

  Цель дисциплины – изучение демонстрировать фундаментальные знания математических и естественных наук, программирования и информационных технологий. Освоят методы решения задач обработки и анализа больших данных, возможности высокопроизводительных вычислительных систем, технологии распределенных вычислений, методы и модели Data Mining. Научатся разрабатывать и анализировать концептуальные и теоретические модели прикладных задач анализа больших данных; использовать и применять углубленные знания в области обработки и анализа больших данных; оценивать время и необходимые аппаратные ресурсы для решения задач анализа и обработки данных. Обучающиеся освоят работу создавать алгоритмы анализа и обработки большого объема данных с применением моделей Data Mining. А также освоят навыки применения программных систем, предназначенных для анализа больших данных. Применять полученные навыки на практике.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Облачные технологии для аналитики больших данных

  Цель дисциплины – изучение возможности использования облачных технологий для обработки больших данных, выявлять требования к облачным технологиям, выполнение которых позволит использовать их более эффективно для анализа больших данных. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные понятия облачных технологий. Сервис SAP Hana Enterprise Cloud, Платформа Oracle Analytics Cloud, Azure Cloud, Google Cloud, Amazon (AWS) Оценка эффективности применения облачных решений. Безопасность хранения данных в облаке.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект и методы машинного обучения

  Цель дисциплины – создание системных научных знаний в профессиональной области обучающегося, формирует знание основных понятий теории информации, навыки их применения в современных интеллектуальных технологиях, знание теоретических основ и навыки применения современных методов оптимизации и автоматизации машинного обучения, знание современных подходов и моделей в области общего искусственного интеллекта.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Управление данными и машинное обучение

  Цель дисциплины – освоение основ интеллектуального анализа данных, включая преобразование и очистку данных, работу с пропущенными значениями, основные способы визуализации данных (гистограммами, диаграммами плотности, диаграммами рассеяния, ящиками с усами и т.п.), корреляционный анализ. Освоят различные методы отбора признаков. Научится решать различные задачи снижения размерности данных, кластеризации, классификации, регрессии. Обучающиеся освоят работу со специализированными программными библиотеками для визуализации и анализа данных и научится применять полученные знания для решения практических задач, в том числе, загружать данные, сохраненные в разных форматах, выбирать и группировать нужные записи по заданным критериям, строить предсказательные модели и оценивать их качество.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Проектирование архитектуры информационных систем

  Цель дисциплины – является овладение и систематизация теоретических знаний в области архитектур современных информационных систем, изучение обучающимися принципов построения архитектуры информационных открытых систем, их, моделей и ресурсов, основных структурных элементов ИС, имеющих принципиальное значение для системы в целом, вариантов архитектур информационных систем, проектирования ИС, постановки требовании к ИС, разработки технического задания на проектирование ИС, методологии проектирования архитектуры ИС. По завершению курса магистрант должен владеть навыками разработки структуры баз данных ИС в соответствии с архитектурной спецификацией, разработки структуры программного кода ИС, верификации структуры программного кода ИС относительно архитектуры ИС и требований заказчика к ИС, устранения обнаруженных несоответствий.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Моделирование и проектирование информационных систем

  Цель дисциплины – знакомство магистрантов с современными методами моделирования и проектирования информационных систем. Магистранты получают знания формирования требований, концептуальное проектирование, спецификация приложений, разработка моделей, интеграция и тестирование ИС. Изучение дисциплины дает знания о методологии структурного системного анализа и проектирования, знания о технологиях, стандартах и средствах проектирования ИС различных предметных областях, моделях данных ИС.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Управление проектами по методике Agile

  Цель дисциплины – изучение методологии гибкого управления проектами, курс ознакомить с основами применения действующих стандартов проектного управления, с новейшими практиками в области ведения и управления проектами разработки ПО. По окончанию курса у магистров формируются теоретические и практические навыки, позволяющие грамотно ориентироваться в вопросах, связанных с управлением и разработкой ПО, применением проектного управления в разработке программного обеспечения, ознакомлением с новейшими методологиями и практиками гибкой разработки проектов и выбора подходящей методологии управления проектами с использованием современных информационных технологий.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Анализировать основные мировоззренческие и методологические проблемы, в т.ч. междисциплинарного характера, исследуемые в науке на современном этапе ее развития и использовать результаты в профессиональной деятельности
• Владеть современными педагогическими технологиями и обладать коммуникативными способностями, проводить обучение, научные исследования, осуществлять научно-методическую работу, владеть навыками продвижения социальных ценностей в студенческой среде
• Развивать профессиональные знания, применять методы прикладной статистики для решения нестандартных задач, методы и методологию научных исследований, уметь организовывать процессы проведения исследования в информационных системах. Владеть навыками теоретического и экспериментального исследования объектов профессиональной деятельности, в том числе в новой или незнакомой среде и в междисциплинарном контексте навыками применения новых научных принципов и методов исследования для решения профессиональных задач
• Выявлять круг заинтересованных лиц, организовывать сбор и анализ бизнес-требований к системе, анализировать объект автоматизации, строить модели, формировать требования к информационной системе, выявлять и прогнозировать основные направления использования современных ИКТ для управления эффективностью бизнеса, знать методы экономического анализа и планирования бизнес-аналитики, разрабатывать и применять экономико-математические модели и методы финансового менеджмента бизнес-аналитики для обоснования принятия управленческих решений, уметь разрабатывать бизнес-требования к ИТ-решениям.
• Анализировать эффективность бизнес-процессов, описывать, моделировать и оптимизировать бизнес-процессы компании, формировать рекомендации по повышению эффективности бизнес-процессов, руководить проектами ИТ, владеть практическими методологиями для управления проектной и процессной деятельностью, управлять ресурсами проекта, владеть навыками использования различных интегрированных сред разработки и технологий в соответствии с требованиями к технологиям разработки.
• Применять разработанные технологии для машинного обучения и разрабатывать программные средства для интеллектуального анализа, обработки и визуализации данных, строить модели систем машинного обучения и модели стратегической оценки, управления данными в искусственном интеллекте, применять облачные сервисы для обработки и аналитики больших данных, владеть инструментами интеллектуального анализа данных и решения задач машинного обучения, знать особенности работы со специализированными программными библиотеками языка программирования Python для анализа данных и решения задач машинного обучения. Применять технологии Big Data для повышения эффективности финансовых решений и планирования. Разрабатывать и применять экономико-математические модели для обоснования принятия управленческих решений, оценивать их возможные последствия и нести за них ответственность.
• Уметь моделировать и проектировать информационные системы на основе анализа бизнес-требований, знать современные подходы к моделированию и анализу предметной области организации, знать и уметь применять стандарты, своды знаний, корпоративные методики в области проектирования информационных систем, уметь выбирать методику и технологию проектирования в соответствии с особенностями ИТ-проекта, применять специализированные формализованные языки и нотации для описания моделей, разрабатывать требования к ним, иметь навыки использования современных средств, используемых на различных фазах анализа и проектирования архитектуры информационных систем.

Похожие ОП