7M06131 Информационные системы в АТУ

Дисциплины

• Методы проектирования и анализа хранилищ данных

  Архитектуры данных. Хранилище данных и технология OLAP для интеллектуального анализа данных: хранилище данных, многомерная модель данных, архитектура хранилища данных. Реляционные и гибридные хранилища данных. Практики и методологии проектирования хранилищ данных. Анализ и преобразование исходных данных. Проблема интеграции данных. Концепции, процессы и методы интеграции данных. Конвертация, агрегация и очистка данных. Исследование методов анализа хранилищ данных. Виртуальные хранилища данных. Развитие технологии куба данных, от хранилища данных до интеллектуального анализа данных. Расчет куба данных и обобщение данных: эффективные методы вычисления куба данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений

  Методологические процессы принятия решений. Математические методы поддержки принятия решений в условиях определенности. Математические методы принятия риска решений в условиях неопределенности. Системы поддержки принятия управленческого решения. Использование редактора электронных таблиц как средства поддержки оптимального управленческого решения. Математические модели принятия решений, безусловной оптимизации, линейного, нелинейного программирования, матричных игр, многокритериальной оптимизации.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и их сложность

  Анализ алгоритмов, построение алгоритмов. Математические основы анализа алгоритмов. Сортировка с помощью кучи. Быстрая сортировка. Сортировка за линейное время. Динамическое программирование. Жадные алгоритмы. Алгоритмы параллельных вычислений и задачи теории графов. NP - полные задачи. Методы и алгоритмы обработки информационных структур, методы анализа сложности алгоритмов. Методы разработки и анализа эффективных алгоритмов для решения практических задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Менеджмент

  Курс состоит из организационных элементов исследования процесса управления, коммуникации и принятия решений, функций управления таких, как планирование, организация, координация и контроль, работа команды и лидерство, а также изучение различных функциональных отделов в организации такой как, производство, маркетинг, финансы, управление персоналом.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Цифровая трансформация и управление данными

  Цифровая трансформация организаций. Стратегии цифровой трансформации. Управление данными качество данных и их обеспечение. Большие данные и методы их анализа системы управления данными. Цифровые технологии в управлении и бизнесе. Автоматизация бизнес-процессов искусственный интеллект и машинное обучение в обработке данных. Интернет вещей и его роль в цифровой трансформации. Управление изменениями в цифровой среде бизнес-аналитика и принятие решений на основе данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Психология управления

  Теоретико-методологические основы психологии управления - знакомство с различными концепциями, с основными понятиями, закономерностями психологии управления. Индивидуальная управленческая концепция руководителя. Структура коллектива и социально-психологический климат в коллективе. Методики психологического исследования в сфере управленческой деятельности и взаимодействия, межличностные отношения в группе. Актуальные проблемы психологии управления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Дисциплина направлено на овладение будущими магистрами языком в профессиональных и академических целях на продвинутом уровне, что позволит свободно оперировать научным и понятийным аппаратом специальности, расширить научный кругозор. информационную базу, овладеть навыками интерпретации научной информации, аргументации, убеждения, научной полемики, академического письма. Особенностью преподавания иностранного языка в магистратуре является изучение соответствующей общенаучной и специализированной литературы, использование инновационных методов и технологий, привлечение современных средств обучения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Высокопроизводительные параллельные вычисления

  Параллелизм высокопроизводительных вычислений. Классификация вычислительных систем. Компьютеры с общей памятью. Компьютеры с распределенной памятью. Ускорители вычислений. Облачные вычисления: модель использования распределенной инфраструктуры. Распределенная вычислительная среда. Моделирование и анализ параллельных вычислений. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма. Показатели эффективности параллельного алгоритма. Оценка максимально достижимого параллелизма. Задачи таблично-алгоритмической реализации функций на смеси языков Си и Ассемблер.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Цифровая обработка изображений

  Создание цифрового изображения. Визуализация цифрового изображения. Хранение и обработка цифрового изображения. Новейшие компоненты цифровой камеры. Управление экспозицией при фотографировании цифровой камерой. Методы проектирования систем автоматизированного проектирования. Способы получения, хранения и представления цифровых изображений. Математические методы обработки и анализа растровых и векторных изображений. Алгоритмы для решения задач обработки и анализа изображений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технология высокоскоростных вычислений

  Критериальные параметры производительности и их динамика в ходе развития вычислительной техники, распараллеливание, аппаратно программная обработка. Высокостные методы реализации функций: методы, базирующиеся на эквивалентных преобразованиях, многочленные приближения, использование арифметики с фиксированной точкой и таблично-алгоритмические методы. Параллельные вычисления: формальные модели параллельных процессов, технологии параллельного программирования, ярусно-параллельные формы, параллельные методы реализации вычислительной математики. Микроархитектура высокопроизводительных процессоров: векторно-конвейерные архитектуры, MPP, SMP, NUMA, кластеры.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы искусственного интеллекта и нейропроцессоры

  Искусственный интеллект как научное направление. Примеры приложений ИИ. Предмет исследования искусственного интеллекта. Задачи и парадигмы системного искусственного интеллекта (СИИ). Представление знаний в интеллектуальных системах. Экспертные системы. Нейропроцессоры. Применение нейропроцессоров и систем искусственного интеллекта. Теоретические и методические основы интеллектуальных систем. Системы интеллектуального анализа данных. Базы знаний, соответствующие методу и модели знаний.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Нейронные сети и их приложения

  Методы и алгоритмы искусственных нейронных сетей. Принципы построения нейронных сетей, этапы проектирования, современные подходы таких систем. Инструменты для проектирования нейронных сетей. Структуры экспертных систем и их архитектурных особенностей в зависимости от особенностей решаемой задачи. Базы знаний для решения задач задачи выбора вариантов в плохо формализуемой предметной области. Модели нейронных сетей.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Проектирование ПАК блокчейн технологии

  Принципы работы блокчейн-систем. Принцип хранения ценных данных в виде блоков, хронологические связи блоков в неизменяемой цепочке. Пиринговая платёжная система, функционирования и защиты системы. Классификация криптовалют - Bitcoin.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии разработки программных комплексов

  Жизненный цикл программного обеспечения. Распределение финансовых и временных затрат на выполнение каждого этапа разработки программного обеспечения. Теории классификации. Методы классов и объектов. Построение объектно-ориентированной архитектурной системы. Методы объектно-ориентированного анализа для классов и объектов. CASE-средства объектно-ориентированного проектирования. Современные технологии объектно-ориентированного программирования. Компонентный подход к созданию объектно-ориентированных систем. Технология .NET Стратегии и методы тестирования. Прямое и обратное тестирование. Программные средства автоматизированного тестирования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Проектирование приложений информационных системах

  Понятия теории проектирования ИС. Методологические основы проектирования ИС. Каноническое проектирование ИС. Информационное обеспечение ИС. Анализ предметной области, разработка состава и структуры базы данных, проектирование логико-семантического комплекса. Методы проектирования. Концептуальное, логическое и физическое проектирование. Принципы и особенности проектирования интегрированных ИС. Понятия и классификация методов типового проектирования. Индустриальные методы проектирования. Процесс разработки информационных систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Разработка и проектирование блокчейн-сетей

  Приватные распределенные системы хранения без использования доказательства работы (PoW). Высокоскоростная репликация данных. Множества блокчейнов сети. Поддержка транзакций с возможностью кросс-операций. Учет транзакций и криптовалюты. Блок транзакций.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Разработка информационных систем с использованием средств визуального программирования

  Выбор жизненного цикла разработки ПО. Определение цели и области действия проекта. Создание структуры пооперационного перечня работ. Оценка объема повторного использования ПО. Оценка длительности и стоимости разработки проекта. Распределение ресурсов. Оценка размера программ, метрические показатели. Аттестация и верификация. Визуальное программирование. GUI(Graphical User Interface, Графический интерфейс пользователя), MS Windows. Программирование, управляемое событиями. Обработчики событий (EvеntHandler). Классы, объекты и события. свойства классов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы бизнес-аналитики

  Концепция систем бизнес-аналитики. Архитектурный стек бизнес-аналитики, основные функции бизнес-аналитики. Критерии оценки бизнес-аналитики и фактические определения, архитектура и компоненты бизнес-аналитики на рынке. Исследование алгоритмов интеллектуального анализа данных. Компоненты и структура систем бизнес-отчетности. Визуализация данных, типы диаграмм и панели мониторинга. Жизненный цикл бизнес-аналитики. Средства бизнес-аналитики. Передовые / развивающиеся технологии бизнес-аналитики, будущее бизнес-аналитики.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальные технологии обработки изображений

  Определение информации с точки зрения теории информации, мера информации, данных и информации. Классификация информационных объектов. Методы кодирования. Общая структура ИС для анализа производственно хозяйственной деятельности. Методы генерации и селекции признаков. Методы распознавания образов на основе кластерного анализа. Анализ корректности и вычислительной сложности алгоритмов и программ. Методы распознавания образов на основе нечеткой логики.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Управление производительностью бизнеса

  Стратегическое управление производительностью бизнеса. Методы и инструменты оценки эффективности деятельности. Ключевые показатели эффективности (KPI) и их применение. Сбалансированная система показателей (BSC). Анализ и оптимизация бизнес-процессов. Финансовые и нефинансовые показатели производительности. Цифровые технологии в управлении производительностью. Прогнозирование и сценарное планирование. Методы бизнес-аналитики и управление на основе данных. Внедрение и использование корпоративных информационных систем. Управление изменениями и организационное развитие. Принятие управленческих решений на основе аналитики.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Способен совершенствовать и развивать интеллектуальные и аналитические способности, пользоваться литературной, деловой письменной и устной речью на иностранном языке.
• Руководит коллективом, толерантно воспринимая социальные, этнические, конфессиональные и культурные различия.
• Владеет современными стандартами и методиками, разработкой регламентов для организации управления процессами жизненного цикла ИТ-инфраструктуры предприятий.
• Способен формулировать, представлять и решать конкретные задачи, связанные с программированием, в терминах теории вычислительных процессов и структур, грамотно пользоваться языком теории вычислительных процессов и структур.
• Владеет фундаментальными знаниями в области системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации применительно к сложным системам, необходимым для решения научно-исследовательских задач
• Осваивает принципы проектирования интегрированных программно-аппаратных решений и умеет собирать, визуализировать и анализировать бизнес-данные
• Владеет технологиями применения математических методов и практическими навыками нейросетевой обработки больших объемов пространственно-временных данных
• Способен осуществлять и обосновывать выбор проектных решений по видам обеспечения информационных систем для решения конкретных задач связанные с программированием
• Обеспечивает аргументированность результатов научных и экспериментальных исследований, умеет использовать полученные данные в задачах управления высокотехнологичными процессами
• Способен использовать теоретические знания для разработки и исследования моделей идентификации процессов с помощью различных программных средств и методов моделирования

Похожие ОП