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

Дисциплины

• История и философия науки

  Курс вводит в проблематику феномена науки как предмета специального философского анализа, формирует знания об истории и теории науки; о закономерностях развития науки и структуре научного знания; о науке как профессии и социальном институте; о методах ведения научных исследований; о роли науки в развитии общества.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Правовые нормы в ИТ предприятии

  Цель дисциплины формирование теоретических знаний, умений и практических навыков использования нормативных документов ИТ предприятия для принятия решений в различных бизнес задачах.В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Правовые нормы в ИТ предприятии: основные понятия, функции, виды, классификация. Информационная собственность. Защита информационной собственности. Информационные риски, информационная безопасность, организация защиты информационных активов. Идентификация и оценка стоимости информационных активов предприятия.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Прикладная теория массового обслуживания

  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.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  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).

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математика для бизнес анализа и планирования

  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.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математические модели в управлении предприятием

  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.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Компьютерные модели вычислений

  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».

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• SQL и анализ данных

  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.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Цель дисциплины заключается в приобретении и совершенствовании компетенций в соответствии с международными стандартами иноязычного образования, способных конкурировать на рынке труда, т.к. через иностранный язык будущий магистр получает доступ к академическим знаниям, новым технологиям и современной информации, позволяющих использование иностранного языка как средства общения в межкультурной, профессиональной и научной деятельности будущего магистра.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Организация и планирование научных исследований (англ.)

  Цель дисциплины сформировать у магистрантов навык к проведению научных исследований, научно-методической работы, социализации обучающихся и обеспечение их участия в системе корпоративного управления ОВПО. Дисциплина направлена на взаимодействование со стейкхолдерами, участие в исследовательских проектах в области традиционных и новых медиа, формулирование исследовательской задачи, сбор данных для проведения анализов и получения результатов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Аналитика больших данных

  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.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы поддержки принятия управленческих решений в бизнесе

  Цель дисциплины сформировать способность проектировать и разрабатывать системы поддержки принятия оптимальных управленческих решений с учетом изменений в конкурентной среде. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Сущность и содержание понятия управленческое решение при реализации бизнес-процесса. Оценка границы производственных возможностей фирмы. Формированиt оптимальной комбинации факторов производства. Разработка управленческих решений на основе исследования и построения производственных функций. Метод экспертных оценок. Разработка и принятия управленческих решений на основе линейных и нелинейных эконометрических моделей управления бизнес-процессами. Прогнозирование результирующего признака бизнес-процесса. Разработка управленческих решений для достижения прогнозного уровня результирующего признака бизнес-процесса. Оценка адекватности и устойчивости процесса управления бизнес-процессом.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Построение и анализ алгоритмов

  Цель дисциплины состоит в формировании способности реализовывать высокоэффективные алгоритмы и структуры данных для фундаментальных вычислительных задач в различных областях. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные алгоритмы: асимптотическая запись, рекурсия, парадигма «разделяй и властвуй», базовые структуры данных. Сбалансированные бинарные деревья, 2-3 дерева, B-деревья, структуры для множеств, хеширование, сжатие текста (кодирование Хаффмана). Применение алгоритмов максимального потока Рандомизированный выбор и сортировка. Автоматы, сопоставление строк (алгоритм Бойера и Мура, алгоритм Кнута-Морриса-Пратта), сопоставление с образцом. Классы сложности P и NP, NP-полнота, некоторые NP-полные задачи. Стратегии параллельного дизайна. Алгоритмы распределенных вычислений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Цель дисциплины: 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.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• 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 - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Облачные технологии для аналитики больших данных

  Цель дисциплины изучать 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. Оценка эффективности применения облачных решений. Безопасность хранения данных в облаке.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Инструменты и приложения для бизнес аналитики больших данных

  Цель дисциплины является формирование способности работать с приложениями для бизнеса аналитики, а также проектировать и разрабатывать инструменты для бизнес аналитики. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Концепции бизнес аналитики. Технологии бизнес аналитики. Платформы бизнес аналитики. Хранилища данных. Использование инструментов и приложений для бизнес-отчетности и онлайн-аналитической обработки. OLAP и MicroStrategy для создания визуализации и панелей мониторинга. Системы поддержки принятия решений. Бизнес аналитика и концепция больших данных в сфере экономического анализа.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Методы анализа и инженерии бизнес-процессов

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Модели Business intelligence

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Динамическое моделирование устойчивости бизнес-процессов

  Цель дисциплины вырабатывать навыки по оптимальному управлению многошаговыми технологическими процессами, обеспечивающие устойчивость бизнес-процесса. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Понятие и постановка задачи динамического программирования. Принцип поэтапного построения оптимального управления. Задачи управления бизнес-процессами, решаемые методом динамического программирования. Метод функциональных уравнений Р.Беллмана. Задача оптимального распределения ресурсов. Технологические разрывы и методы их устранения. Классификация задач замены оборудования. Задача замены оборудования длительного пользования. Задача замены оборудования с целью предупреждения отказа. Задача о формировании филиальной сети бизнес-процессов. Задача о выпуске изделий по заданной «сетке» затрат и формирования оптимальной траектории развития бизнес-процесса.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Блокчейн технологии

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Управление ИТ проектами и стартап предпринимательство

  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.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Вести научно-педагогическую деятельность, внедрять результаты исследований в практическую педагогическую деятельность, руководить исследовательской группой.
• Разрабатывать концепции и архитектуры проектов по внедрению систем интеллектуального управления предприятием, используя методы бизнес-анализа для определения бизнес-требований, целей, рисков и ресурсов проекта. Проектировать и разрабатывать компьютерные модели управления предприятием, основываясь на методах бизнес-анализа и интеллектуальных технологиях.
• Самостоятельно проводить научные исследования, понимать текущие вопросы исследования, анализировать и критически относиться к различным источникам информации, применять их для структурирования и формулирования рассуждений.
• 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.
• Критически анализировать и синтезировать информацию из различных литературных источников, включая научную, учебную, методическую и популярную литературу. Структурировать и представлять информацию в различных форматах, включая письменные работы, презентации, доклады и научные публикации. Развивать и обосновывать свою точку зрения на проблемные вопросы, опираясь на научные данные, теоретические концепции и практический опыт, используя логически согласованную аргументацию и цитирование литературных источников.
• Создавать программные средства для манипулирования, хранения, анализа больших данных и прогнозирования бизнес-процессов, проектировать и разрабатывать инструменты для бизнес аналитики.
• 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.
• Проектировать и разрабатывать программное обеспечение с учетом основных функциональных требований к анализу бизнес процессов, применять инструментальные средства моделирования и анализа бизнес-процессов.
• 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.
• 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.

Похожие ОП