7M04114 Қаржылық технологиялар (MBA) в Қазақстан-Британ техникалық университеті

Пәндер

• Мәліметтер базасын басқару

  Курс бизнес-аналитика бойынша цифрлық қаржы өнімдері мен сервистерін әзірлеу мақсатында SQL бағдарламалау тілі арқылы дерекқорды жобалау және басқару бойынша құзыреттерді игеруге бағытталған. Бұл тұрғыда мәліметтер базасын жобалау тұжырымдамалары, мәліметтер базасын басқару жүйелері және онымен байланысты технологиялар зерттеледі; үлкен деректерді сақтау мен пайдалануды оңтайландыратын деректерді модельдеу әдістері. Оқыту нәтижелерін игеруге деректер базасын құрылымдау жөніндегі көп сатылы жоба шеңберінде бірқатар практикалық тапсырмаларды орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалау принциптері 1

  Курс үлкен деректерді талдау және FinTech өнімдері мен аналитикалық қызметтерді әзірлеу кезінде жасанды интеллект технологияларын қолдану үшін қажет бағдарламалау құзыреттерін дамытуға арналған. Курсты игеру барысында магистранттар аппараттық және бағдарламалық қамтамасыз етуді жобалау ерекшеліктерін зерделейді, құрылымдық бағдарламалаудың негізгі конструкцияларын: хабарландыруларды, реттілікті, таңдауды, қайталауды, өрнектерді есептеуді, C++ бағдарламалау тілінің функцияларын пайдалану алгоритмін және оңтайлы модульдік дизайнмен байланысты тұжырымдамаларды пайдалануды меңгереді. Бір өлшемді және екі өлшемді массивтермен, C++ структур құрылымдарымен, көрсеткіштермен және сілтеме параметрлерімен жұмыс істеу, мәтіндік файлдарды енгізу/шығару дағдыларын игереді. Оқыту нәтижелеріне тапсырмаларды шешу және заманауи аспаптық құралдарды пайдалана отырып, бағдарламалық кодты әзірлеу бойынша тапсырманы орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Қаржылық тәуекел менеджмент және тәуекелдерді бағалау модельдері

  Курс экономикалық дамудың әртүрлі сценарийлеріндегі тәуекелдерді сәйкестендіру, бағалау, басқару әдісін таңдау, бақылау және бақылау контекстінде тәуекелдерді басқарудың тиімді жүйесін ұйымдастыру тұжырымдамаларын зерттеуге бағытталған. ERM жүйесі, тәуекел менеджментіне қатысты корпоративтік басқарудың үздік тәжірибелері, тәуекелге түзетілген тиімділікті бағалау, әртүрлі санаттар бойынша тәуекелдерді кластерлеу және визуализациялау құралдары, компанияның тәуекел-тәбетін анықтау тәсілдері, елдік, нарықтық және кредиттік тәуекелдерді бағалау факторлары мен модельдері, тәуекелдерді басқарудағы іркілістерге алып келген тәуекел стратегиялары зерттеледі. Игерілген білім мен дағдылар цифрлық қаржы өнімдерін жобалауға негіз болады. Оқыту нәтижелеріне тапсырмаларды шешу, бизнес-кейстерді талқылау және орындау, топтық пікірталастар арқылы қол жеткізіледі. Курстың мазмұны FRM (GARP) халықаралық кәсіби біліктілік бағдарламасының Valuation and Risk Models және Foundations of Risk Management курстарының мазмұнын ескере отырып әзірленген.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Қаржылық есеп және талдау

  Курс қаржылық есеп принциптері мен стандарттарын, қаржылық және басқарушылық есептілік деректерін талдау әдіснамасын түсіну негізінде бизнестің тәуекелдерін сәйкестендіру, бағалау және болжау модельдерін зерттеуге бағытталған. Осы пәнді игеру нәтижесінде магистранттар компанияның қаржылық моделін әзірлеуге және оның негізінде компанияның операциялық, инвестициялық және қаржылық қызметі бойынша қабылданатын басқару шешімдерінің тәуекелдерін болжауға қабілетті болады. Игеру қаржылық және басқарушылық есептілікті талдау міндеттерін шешу, бизнес-кейстерді орындау, іскерлік ойындар, компанияның қаржылық моделі контекстінде басқарушылық шешімдердің тәуекелдері туралы топтық пікірталастар, мемлекеттік компаниялардың бірінің қаржылық моделін әзірлеу және экономикалық түсіндіру бойынша жеке жобаларды орындау арқылы жүзеге асырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Қаржы нарықтарының макроэкономикасы

  Курс макроэкономикалық ортаны экономиканың қаржылық және нақты секторларындағы бизнестің даму сценарийлерін, басқару стратегиясын таңдауды анықтайтын қаржы нарықтарының жұмыс істеу жағдайлары мен динамикасына әсер ету тұжырымдамаларын зерттеуге бағытталған. Бұл тұрғыда тұтыну және инвестициялау теориялары, экономикалық өсу және экономикалық жүйенің динамикалық тепе-теңдігі тұжырымдамалары, ақшаға сұраныс пен ұсыныс теориялары, экономиканың қаржылық және нақты секторларының байланысы, ақша-несие саясатының қаржылық делдалдар мен үй шаруашылықтарының мінез-құлқына әсер ету арналары, қаржы активтері мен ресурстарына баға белгілеу макрофакторлары зерттеледі. Оқыту нәтижелеріне зерттеу жұмысының әртүрлі нысандарын қолдану арқылы қол жеткізіледі: аналитикалық эссе, есептерді шешу, қаржы нарықтарының жұмыс істеуінің макроэкономикалық ортасы бойынша топтық пікірталас (ставкалардың өсуі, кірістілік қисығының инверсиясы, баяулау).

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Статистика (ілгерлемелі деңгей)

  Курс үлкен деректерді талдау негізінде басқару шешімдерін қабылдау процестеріне машиналық оқыту әдістері мен жасанды интеллект технологияларын енгізу үшін қажетті көп өлшемді статистика теорияларына баса назар аудара отырып, негізгі статистикалық тұжырымдамаларды қамтиды. Бұл тұрғыда магистранттар статистикалық модельдің тұжырымдамасы мен компоненттерін негіздей алады; үлкен деректерді талдау контекстіндегі статистикалық модельдерді салыстыру және салыстыру; нақты деректерді зерттеу мәселелерінің статистикалық шешімін тұжырымдау; статистикалық модельдердің жалпы кластарын қоса алғанда, статистикалық процедураларды қолдану дағдыларын көрсету; басқару шешімдерін модельдеу үшін есептеу дағдыларын пайдалану. Оқыту нәтижелеріне статистикалық бағдарламалық қамтамасыз етуді пайдалана отырып, есептерді шешу арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Қаржы нарықтарының қазіргі теориялары

  Курс қаржы нарығының тетіктері арқылы тәуекелдерді басқару контекстінде капиталды жинақтау және қайта бөлу процестерінің қазіргі теориялық аппаратын зерттеуге бағытталған. Магистранттар қаржы нарықтарының классикалық және мінез-құлық теорияларын, қаржы нарығының әртүрлі сегменттерінің өзара байланыстарын, экономиканың қаржы және нақты секторларының өзара іс-қимыл механизмін, ұлттық және жаһандық экономиканың даму факторларын, тенденциялары мен сценарийлерін айқындайтын тетіктерді зерделейді, бұл өз кезегінде қаржы-инвестициялық шешімдердің тәуекелдерін сәйкестендіру және азайту бойынша сараптамалық пайымдауды қалыптастыруға мүмкіндік береді. Магистранттар нарықтың ұйымдастырушылық құрылымының баға тиімділігі мен нарықтардың өтімділік тәуекелдеріне әсерін анықтауға мүмкіндік беретін нарықтың микроқұрылым теорияларын зерттейді. Оқыту нәтижелеріне қол жеткізу міндеттерді шешу, талдамалық эсселер дайындау, қазақстандық және шетелдік кейстерді талқылау және орындау арқылы жүзеге асырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Дизайн-ойлау және FinTech өнімін әзірлеу

  Курс цифрлық қаржылық қызметтер мен сервистер нарығын, пайдаланушы тәжірибесін зерделеу негізінде бизнестің цифрлық экожүйесін дамыту үшін қосымша тұтынушылық құндылық пен жаңа шешімдерді құруға бағытталған аналитикалық және шығармашылық кроссфункционалды өзара әрекеттесуді біріктіретін финтех-өнімдерді әзірлеудің клиентке бағытталған әдіснамасын зерттеуге бағытталған. Бұл бағытта Саймон моделі бойынша ойлау дизайнының кезеңдері мен элементтері, Остервальдердің бизнес-моделі бойынша пайдаланушы тәжірибелерін талдау құралдары, Customer Development әдіснамасы бойынша өнімді іске қосу құралдары, өнімді прототиптеу әдістері, жаңа өнімді құру мен іске қосудың экономикалық орындылығын талдау құралдары зерттеледі. Игеру жаңа финтех-өнімді және жаңа шешімдерді таныстыру үшін сторителлинг әдісін прототиптеу бойынша көп сатылы жобаны әзірлеу арқылы жүзеге асырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Қаржы нарықтары мен құралдары

  Курс экономикалық ортаның даму кезеңдеріне тән тәуекелдерді ескере отырып, қаржылық инвестицияларды тарту және орналастыру құралдарын стратегиялық таңдау контекстінде қаржы нарықтарының жұмыс істеуі саласындағы кәсіби білім мен дағдыларды игеруге бағытталған. Игерілген құзыреттер цифрлық қаржы өнімдерін жобалау үшін негіз жасайды. Курстың мазмұны қаржылық тәуекелдердің сипатына, активтерді портфельдік басқару бағыттарына әсер ететін қаржы нарықтары динамикасының сипатын, факторлары мен индикаторларын басқарушылық түсінуді қалыптастырады, компанияның стратегиялық дамуының болжамды тәуекелдерін іске асыру сценарийлерін әзірлеу және тестілеу үшін негіз жасайды. Магистранттар негізгі пайыздық мөлшерлемелер мен валюта бағамдарының деңгейін өзгертудің әртүрлі сценарийлері контекстінде инвестицияларды орналастыру мен тартудың (жекелеген қаржы құралдары мен активтерді портфельдік басқару үшін) әлеуетті тәуекелдерін анықтауды, сыртқы ортаның теріс және оң жағдайларын пайдаланудың алдын алу мақсатында әртүрлі қаржы құралдары мен хеджирлеу стратегияларын қолдана отырып, қаржылық тәуекелдерді басқаруды үйренеді. Оқыту нәтижелеріне case-study қолдану, қаржылық-инвестициялық міндеттерді шешу, инвестициялық стратегияларды топтық талқылау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Портфельді басқару

  Курс инвестициялық портфельдің тәуекелдерін басқарудың кәсіби стандарттары мен практикасын зерделеуге және компанияның тәуекел профилі мен стратегиялық басымдықтарын ескере отырып, инвестициялық шешімдерді әзірлеу бойынша құзыреттерді игеруге бағытталған. Бұл тұрғыда портфельдік тәуекелдерді іске асырудың ықтималдығы мен салдарын бағалаудың параметрлік және параметрлік емес модельдері, уақыт құрылымдарының модельдері мен формалары (бөлу, құбылмалылық) игеріледі. Портфельдік тәуекел мен кірісті басқарудың классикалық заманауи тұжырымдамаларымен қатар магистранттар қаржы нарықтарын дамытудың әртүрлі сценарийлерінде портфельдерді оңтайландыру және қайта теңгерімдеу стратегияларын, қор нарығының күтулерін анықтауға арналған құралдарды және инвестициялық менеджментте тәуекел-бюджеттеуді зерттейді. Игерілген құзыреттер цифрлық қаржы өнімдерін жобалау үшін негіз жасайды. Оқыту нәтижелеріне инвестициялық стратегиялардың тәуекелдерін топтық талқылау, жекелеген қаржы құралдарының тәуекелі мен кірістілігі және портфельді басқарудың тиімділігі жөніндегі міндеттерді шешу, тәуекел-бейініне сәйкес әр түрлі оңтайлылық өлшемдерін ескере отырып, инвестициялық портфельдерді құру жөніндегі жобаларды орындау арқылы қол жеткізіледі. Курстың мазмұны FRM (GARP) халықаралық кәсіби біліктілік бағдарламасының Market Risk Measurement and Management және Risk Management and Investment Management курстарының мазмұнын ескере отырып әзірленген.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Бизнесті зерттеу

  Курс зерттеу әдістемесін игеруге бағытталған, оның шеңберінде магистранттар ақпаратты іздеуді, жинақтауды және талдауды, әртүрлі ғылыми мектептердің әдебиеттеріне сыни шолуды ескере отырып, зерттеу нәтижелерін түсіндіруді, жүйелеуді және ұсынуды үйренуге бағытталған. Курстың мазмұны ғылыми және қолданбалы зерттеулер жүргізуге жарамды. Оқыту нәтижелеріне жеке дайындық және Research Proposal көпшілік алдында таныстыру, ғылыми мақалалар мен магистрлік диссертациялардың нақты кейстерін талдау, әдебиеттерді сыни шолу бойынша топтық жобаларды орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Монетарлық саясат

  Курс экономиканың қаржылық және нақты секторларының даму сценарийлерін анықтайтын негізгі факторлардың бірі ретінде монетарлық саясатты іске асырудың іргелі тұжырымдамаларын зерттеуге бағытталған. Осы тұрғыда бағалы қағаздар нарығындағы пайыздық мөлшерлемелер мен операциялар, инфляциялық таргеттеудің трансмиссиялық арналары арқылы жиынтық сұраныс пен ұсынысты реттеу жөніндегі монетарлық саясат құралдары зерделенеді, нәтижесінде магистранттарға экономикалық конъюнктураның ағымдағы және болжамды жағдайларына сараптамалық бағалау жүргізуге мүмкіндік береді. Пәнді игеру ҚР ҰБ мен шетелдік орталық банктердің тәжірибесінен кейстерді орындау, топтық пікірталастар, талдамалық тапсырмаларды орындау арқылы жүзеге асырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Стратегиялық менеджмент

  Курс компанияның бизнес-моделін және компаниялардың, индустрияның технологиялары мен экономикасына әсер ететін өзгерістердің ықтимал сценарийлерін ескере отырып, стратегиялық әлеует пен стратегиялық тәуекелдерді талдаудың тұжырымдамалық тәсілдерін зерттеуге бағытталған. Компания ресурстарын басқару бойынша тәуекелге бағдарланған шешімдер қабылдау контекстінде компанияның стратегиялық мақсаттарын, бәсекелестік артықшылықтарын және мақсат ағашын анықтау, бизнестің сыртқы және ішкі ортасын талдау әдістері, компания ресурстарын стратегиялық басқару әдістері, әртараптандырылған компанияның портфельдік талдауы, бәсекелестік стратегиялардың түрлері және стратегиялық баламаларды таңдау мәселелері қамтылады. Жеке тақырыптар корпоративтік тәуекел менеджментін дамыту бағыты ретінде бизнесті ESG - трансформациялау тәсілдерін зерттеуге арналған. Оқыту нәтижелеріне нақты қазақстандық және шетелдік компаниялардың (best practices) кейстерін талдау, компания басшыларын тарта отырып, ESG-трансформациялау бойынша сторрителинг әдісі, компаниялардың кейстері бойынша стратегиялық сессиялар өткізу, нақты қазақстандық компаниялардың бәсекелестік позициясын стратегиялық талдау бойынша топтық жобаларды орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Несиелік тәуекелдерді басқару

  Курс тәуекел-менеджменттің барлық кезеңдерінде портфельдік және бөлшек несиелік тәуекелдерді басқарудың кәсіби стандарттарын, ұлттық және халықаралық тәжірибесін зерттеуге бағытталған. Магистранттар кредиттік талдау әдіснамасын, кредиттік тәуекелдерді бағалау мен болжаудың сандық және сапалық құралдарын: күтілетін және күтпеген шығындарды, кредиттік var, контрагенттік тәуекелді, дефолт тәуекелін модельдеуді меңгереді. Жеке тақырыптар минимизация стратегияларын, сыртқы жағдайларды, несиелік тәуекелдерді беру механизмдерін және олардың компанияның қаржылық моделіне әсерін зерттеуге арналған. Оқыту нәтижелеріне портфельдік кредиттік тәуекел факторларының деңгейін бағалау және ситуациялық талдау, кредиттік тәуекелдерді іске асыру жағдайларын зерделеу бойынша көп сатылы міндеттерді шешу арқылы қол жеткізіледі. Курстың мазмұны FRM (GARP) халықаралық кәсіби біліктілік бағдарламасының Credit Risk Measurement and Management курсының мазмұнын ескере отырып әзірленген.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• R ортада Data analysis

  Курс R бағдарламалау тілі кітапханаларының құралдарымен үлкен деректерді жинау, өңдеу, талдау және визуализациялау дағдыларын игеруге бағытталған. Оқыту нәтижелеріне эконометрикалық модельдердің бағдарламалық кодын әзірлеу бойынша тапсырмаларды орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Оңтайландыру және алгоритмдер

  Курс жасанды интеллект технологияларын қолдану негізінде Цифрлық өнімдер мен бизнес-аналитика жүйелерін әзірлеу үшін қажетті құзыреттерді игеруге бағытталған. Бұл курс сызықтық, желілік, дискретті, сызықтық емес, динамикалық оңтайландыру және оңтайлы басқарудың негізгі алгоритмдерімен таныстырады. Әдістеме мен негізгі математикалық құрылымдарға баса назар аударылады. Тақырыптарға симплекс әдісі, желілік ағын әдістері, тармақталу әдістері және дискретті оңтайландыру үшін кесу жиектері мен жазықтықтары, сызықтық емес оңтайландыру үшін оңтайлылық шарттары, дөңес оңтайландыру үшін ішкі нүкте әдістері, Ньютон әдісі, эвристикалық әдістер, динамикалық бағдарламалау және оңтайлы басқару әдістері кіреді. Оқыту нәтижелеріне практикалық тапсырмалар мен жобалау жұмыстарын орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Уақыт қатарларын талдау

  Курс үлкен деректерді талдау мен модельдеудің қолданбалы есептерін шешу үшін көптеген статистикалық алгоритмдерді (ARIMA, GARCH, ETS,GAS) зерттеуге бағытталған. Курстың мазмұны сандық талдау және бағдарламалау саласындағы басқа курстармен бірге бизнес-аналитика архитектурасына жасанды интеллект технологияларын енгізу құзыреттілігін қалыптастырады. Магистранттар әртүрлі құрылымы бар уақыт қатарларының құрамдас бөліктерін анықтау, уақыт қатарындағы стационарлықты бағалау, бір түбірлік процесті тану, тенденцияларды түсіндіру, маусымдық, циклдік біркелкі емес, стохастикалық компоненттер, айырмашылық операторларын пайдалану және кешігу дағдыларын меңгереді. Сондай-ақ, магистранттар стационарлық уақыт қатарының моделін және сызықтық емес стохастикалық модельдерді жасай алады; мұндай модельдерді сипаттау және түсіндіру. Оқу барысында магистранттар Eviews көмегімен уақыт қатарларының модельдерін жасайды және бағалайды. Оқыту нәтижелеріне time series forecasting статистикалық модельдерін өз бетінше әзірлеу негізінде қолданбалы есептерді шешу арқылы қол жеткізіледі. Қолданбалы міндеттер ретінде нақты және қаржы секторларының индустриялық кейстері қаралатын болады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Бағдарламалау принциптері 2

  Курс үлкен деректермен жұмыс істеу және FinTech өнімдері мен аналитикалық қызметтерді әзірлеу кезінде жасанды интеллект алгоритмдерін құру үшін Python бағдарламалау дағдыларын алуға бағытталған. Курс магистранттарға негізгі Python кітапханаларын пайдалануды үйретеді. Магистранттар шартты операторлар арқылы бағдарламалар ағынын басқару дағдыларын, массивтер мен тізімдерді пайдалану дағдыларын, файлдар мен каталогтармен, мәтінмен, күнмен және уақытпен жұмыс істеу дағдыларын меңгереді. Оқыту нәтижелеріне тапсырмаларды шешу және заманауи аспаптық құралдарды пайдалана отырып, бағдарламалық кодты әзірлеу бойынша тапсырманы орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• FinTech киберқауіпсіздігі

  Бұл курс Fintech ұйымдарында ақпарат пен ақпараттық жүйелердің қауіпсіздігін қамтамасыз ету бойынша білім мен дағдыларды дамытуға арналған. Негізгі назар бірнеше жүйелік платформалардағы қауіпсіздікке қатысты тұжырымдамалар мен әдістерге, соның ішінде ішкі жүйелер мен интернетке негізделген жүйелерге бағытталған. Курста Fintech экожүйесі, маңызды инфрақұрылым Тұжырымдамалары, сондай-ақ FinTech желісіндегі қауіпсіздіктің кездейсоқ және қасақана бұзылуына байланысты тәуекелдерді бағалау әдістері, деректердің құпиялылығы контекстінде ақпаратты этикалық пайдалану мәселелері қарастырылады. Магистранттар Инновациялық қаржылық өнімдерді жасау және Fintech қауіпсіздік мәселелерін шешу үшін криптография, блокчейн, 5G, бұлтты есептеу және жасанды интеллект мүмкіндіктерімен танысады. Сондай-ақ, курс ақпараттық қауіпсіздік архитектурасының ISO27001 қауіпсіздікті басқару элементтерімен GDPR, PCI/DSS нормативтік талаптары мен нұсқауларына сәйкестігіне назар аударады. Оқыту нәтижелеріне курс тақырыптары бойынша практикалық тапсырмаларды орындау және жобалау жұмыстарын орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Басқару шешімдерін қабылдаудағы сценарийлік талдау және стресс-тестілеу технологиялары

  Курс қаржылық-инвестициялық шешімдердің тәуекелдерін басқарудың негізгі әдісі және компанияның стратегиялық дамуының болжамды бизнес-аналитикасы ретінде стресс-сценарийлерді әзірлеу және тестілеу бойынша практикалық дағдыларды игеруге бағытталған. Бұл тұрғыда case-study технологиялары арқылы магистранттар сценарийге дейінгі және сценарийлік талдау және модельдеу дағдыларын меңгереді: сценарийлік зерттеу объектісінің моделін құру, белгісіздіктің әртүрлі үлесі бар объектіге әсер ететін маңызды факторларды анықтау, сценарийлерді жобалау, сценарийлерді іске асыру нәтижелерін эконометрикалық модельдеу. Оқыту Ұлттық Банктің және ҚР Қаржы нарықтарын реттеу және дамыту агенттігінің сарапшыларын тарта отырып жүзеге асырылатын болады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Блокчейн технологиясы

  урс блокчейн технологиясының таксономиясын, қасиеттерін және ағымдағы жағдайын, блокчейн жұмысының математикалық және техникалық сипаттамаларын, блокчейнді қаржылық технологиялар индустриясында қолдануды және киберқауіпсіздікті беру үшін блокчейн әлеуетін пайдалануды зерттеуге бағытталған. Магистранттар блокчейн жүйелерін іске қосу үшін Docker, GCP сияқты заманауи бұлттық технологияларды қолдануды үйренеді. Сонымен қатар, блокчейн технологияларын қолдану этикасы мәселелері талқыланады. Оқыту нәтижелерін игеруге практикалық тапсырмаларды орындау және жобалау жұмыстарын орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 3
  

• Болжамды аналитика

  Курс үлкен деректердің интеллектуалды аналитикасы негізінде шешім қабылдаудың басқарушылық дағдыларын дамытуға бағытталған, бұл менеджерлердің стратегиялық ойлауын дамытудың жаһандық тенденцияларын көрсетеді. Осы мақсатта цифрлық қаржы өнімдерін тұтынушылардың мінез-құлық факторларын ескере отырып, бизнестің экономикалық және қаржылық процестерін болжаудың эконометрикалық әдістерін игеру көзделеді. Магистранттар модельдеу құралы мен объектісінің сәйкестігін, болжау модельдерінің статистикалық сәйкестігін сыни талдау негізінде бизнес-аналитика мақсаттары үшін өзекті модельді таңдауды үйренеді. Басқарушылық міндеттер тұрғысынан болжамды модельдеу нәтижелерін мазмұнды түсіндіру дағдыларын игереді. Оқыту нәтижелеріне қолданбалы есептерді шешу арқылы, соның ішінде нәтижелерді тиісті түсіндірумен Eviews/ Gretl/ Minitab/ SPSS статистикалық бағдарламаларын қолдану арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

• Басқарушылық шешімдер қабылдаудағы деректерді зияткерлік талдау

  Курс бизнес-талдау міндеттерін шешу үшін заманауи ақпараттық технологиялар мен Business Intelligence жүйелерінің мүмкіндіктерін зерделеуге және компанияның қолданбалы міндеттерін шешу үшін Интеллектуалды аналитиканың қолданылуын түсінуді қалыптастыруға бағытталған. Магистранттар басқару шешімдерін қолдау жүйелерімен, OLAP жүйелерін құрумен, Data Mining технологиялары мен әдістерімен, қаржы, есеп, маркетинг, персоналды басқару, операциялық қызмет, ақпараттық технологиялар сияқты 6 бағыт бойынша бизнес-процестердің тиімділігін талдаудың it-архитектурасымен танысады. Оқыту нәтижелеріне жобалау жұмыстарының әдістерін қолдану арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

• Машиналық оқыту

  Курс Машиналық оқыту модельдерін (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow және PyTorch) құруда Python кітапханасын қолдану, Машиналық оқыту үшін математикалық және статистикалық модельдерді қолдану дағдыларын игеруге бағытталған. Игерілген құзыреттер жоғары технологиялық цифрлық өнімдер мен сервистерді әзірлеу үшін негіз жасайды. Магистранттар Машиналық оқыту үшін деректерді жинау, тазалау және дайындау дағдыларын меңгереді (деректерді қалыпқа келтіру, функцияларды әзірлеу және жетіспейтін немесе бүлінген деректермен жұмыс істеу); Машиналық оқыту алгоритмдерінің түрін таңдау (мұғаліммен оқыту, мұғалімсіз оқыту және күшейтілген оқыту); танымал алгоритмдерді (шешім ағаштары, кездейсоқ ормандар, тірек векторлық машиналар және нейрондық желілер) және жасанды нейрондық желілердің бірнеше қабаты бар терең оқыту әдістерін қолдану. Курс сонымен қатар машиналық оқытуды қолданудың заманауи тәжірибесін зерттейді: роботты басқару, деректерді өндіру, офлайн навигация, биоинформатика, сөйлеуді тану, мәтіндік және веб-деректерді өңдеу. Оқыту нәтижелеріне макро және микро деңгейлерде экономика және қаржы саласындағы практикалық міндеттерді шешу үшін машиналық оқыту модельдерінің алгоритмдерін әзірлеу бойынша тапсырмаларды орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

• Компьютерлік көру

  Курс визуалды объектілерді (бейне, фото-суреттер) автоматты түрде тану және талдау арқылы финтех-өнімдерді пайдалану кезінде құпиялылық және деректерді қорғау мақсатында қолданылатын компьютерлік көрудегі Машиналық оқыту алгоритмдерін зерттеуге бағытталған. Магистранттар кескіндерді өңдеу, түрлендіру, жіктеу, сегменттеу бойынша модельдер мен бағдарламалық ресурстарды зерттейді. Оқыту нәтижелеріне курс тақырыптары бойынша практикалық тапсырмаларды орындау және жобалау жұмыстарын орындау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Жобалық басқару әдістемесі

  Курс жобалық басқару принциптері бойынша бизнес-процестерді басқару дағдыларын алуға бағытталған. Курсты меңгергеннен кейін магистранттар жобаларды басқарудың оңтайлы әдіснамасын бағалай және таңдай алады: жобаларды басқару бойынша бизнес-процестерді айқындай алады, жоспарланған жұмыстарды орындау процесін тиімді басқара алады, топ мүшелерінің жұмысын оңтайлы үйлестіруді жүзеге асыра алады, қаржылық, материалдық және еңбек ресурстарын ұтымды басқара алады, жобаларды басқарудың заманауи технологияларын қолдана алады. Оқыту нәтижелеріне жобаларды жоспарлау, орындау, бақылау және аяқтау процестері бойынша есептік-талдамалық тапсырмаларды орындау және тапсырмаларды орындау нәтижелерін топтық талқылау арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Agile менеджменті

  Курс тәуекелдерді азайту және басқарудың Agile-тәсілін қолдану және енгізу ерекшеліктерін ескере отырып, бизнестің тиімділігін арттыру мақсатында адамдарды және бизнес-процестерді икемді басқарудың әдістері мен тәсілдерін зерделеуге бағытталған. Бұл тұрғыда магистранттар жұмыстарды ұйымдастыруға итеративті-инкременталды тәсілді, agile-ұйымдық мәдениетті трансформациялауды, Scrum тұжырымдамасын, Канбан әдісін, Lean-менеджмент принциптерін, agile-мотивация және команда құру әдістерін, agile-басқарудағы ұзақ мерзімді жоспарлауды зерттейді. Оқыту нәтижелеріне жүйелеу, талдау және басқару шешімдерін қабылдау, жобалау жұмыстарының әдістері мен кейстерді зерделеу баскеталық әдісті қолдану арқылы қол жеткізіледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Финтех-өнімді әзірлеу үшін қаржы нарықтары теориялары, монетарлық саясат құралдары, портфельді басқару мен тәуекел-менеджментінің жаһандық стандарттары мен практикалары контексінде активтер мен тәуекелдерді басқару бойынша цифрлық қаржы қызметтері мен сервистері нарығын зерттеу нәтижелерін қолданады
• Үлкен деректерді жинау және өңдеу құралдарын пайдалана отырып, Бизнестің цифрлық экожүйесін дамыту шеңберінде цифрлық өнімдерді тұтынушылардың пайдалану тәжірибесін талдайды
• Компанияның стратегиялық дамуының әртүрлі сценарийлерін ескере отырып, қаржылық, несиелік тәуекелдер мен инвестицияларды басқару бойынша финтех өнімінің прототипін жобалайды
• Бағдарламалау және киберқауіпсіздік саласындағы құзыреттерді пайдалана отырып, жоғары технологиялық цифрлық өнімдер мен сервистерді әзірлейді
• Қаржы нарығында инновацияларды дамыту үшін қолайлы орта құру мақсатында құпиялылықты қамтамасыз ету және деректерді қорғау контекстінде финтех–өнімдерді енгізу және пайдалану тәуекелдерін азайтады
• Big Data және сценарийлік (болжамды) тәсілмен жұмыс істеу құралдары негізінде бизнес-аналитиканың корпоративтік жүйесін әзірлейді
• Бүкіл ұйымның қызметі шеңберінде нақты міндеттерді шешу бойынша бизнес-процестерді оңтайландырады
• Қаржылық және басқарушылық есептілік деректерін талдау әдістері, аналитикалық зерттеулердің нәтижелері мен жобалық басқару технологияларын пайдалану негізінде басқарушылық шешімдер жасайды

Ұқсас БББ