6B05401 Статистика және деректер ғылымы в Нархоз Университеті

Бұл дискретті математиканың бірінші курсы, оның тақырыптары сандар теориясы, жиын теориясы, функциялар мен реттілік, тәртіп қатынастары, қайталанатын қатынастар, логика мен дәлелдеу әдістері, графиктер мен алгоритмдерді қамтиды. Бұл пән студентті математика мен информатиканы әрі қарай оқуға дайындайды

Курс көптеген айнымалылардың функциялары үшін дифференциалды және интегралды есептеулер теориясын қамтиды. Тақырыптар векторларды, квадраттық беттерді, векторлық функцияларды, Цилиндрлік және сфералық координаттарды, жартылай туындыларды, бірнеше интегралдарды, векторлық өрістерді және сызықтық интегралдарды зерттеуді қамтиды. Барлық тақырыптар қолданбалы тапсырмалар мен мысалдарды қамтиды.

Курс интегралдар теориясының теориялық негіздерін (белгісіз және анықталған, жеке емес, еселік), функционалдық тізбектер және қатарлар теориясын қамтиды. Студенттер интегралдар алуды, олардың қасиеттерін талдауды, қатарлар мен интегралдардың ұқсастығын зерттеуді, практикалық жеке есептерді шешуді үйренеді.

Курс ықтималдық теориясының негізгі принциптерін және оны қолдану мәселелерін қамтиды. Тақырыптарға комбинаторика элементтері, Колмогоровтың аксиоматикасы, оқиғалардың шартты ықтималдығы мен тәуелсіздігі; дискретті және үздіксіз кездейсоқ шамалар; бірлескен, шекті және шартты тығыздықтар, сипаттамалық функциялар; Үлкен сандар заңдары; биномдық, пуассондық, гамма, бір өлшемді және екі өлшемді қалыпты үлестіру жатады

Бұл курс студенттерді бағдарламалаумен таныстырады. Оған негізгі ұғымдар мен Алгоритмдеу терминологиясы, бағдарламаларды әзірлеу және жоғары деңгейлі тілде бағдарламалау негіздері кіреді. Тақырыптар формалармен, қасиеттермен, псевдокодтармен, деректер түрлерімен, массивтермен, операторлармен, басқару құрылымдарымен, әдістермен, сыныптармен, нысандармен және негізгі алгоритмдермен шектелмейді.

Пән статистиканың озық деңгейі болып саналатын қолданбалы статистиканың ықтималды-статистикалық базасын қарастырады. Сандық шамаларды статистикалық талдау әдістері, көпөлшемді статистикалық талдау әдістері, уақыт қатарларын талдау, сандық емес және интервалды деректер статистикасы сипатталады. Студенттер кейс технологиясы бойынша статистиканың озық әдістерін қолданып, әлеуметтік және мемлекеттік саладағы тәжірибеге бағдарланған тапсырмаларды орындайды

Курс объектіге бағытталған тәсіл мен қарқынды практикалық тәжірибені қолдана отырып бағдарламалауды үйретеді. Студенттер орта деңгейдегі қосымшаларды тиімді бағдарламалау үшін жоғары деңгейлі бағдарламалау тілін қолдана отырып, объектіге бағытталған бағдарламалаудың негізгі тұжырымдамаларын қалай қолдануға болатындығын біледі. Тақырыптарға инкапсуляция, мұрагерлік, агрегация, полиморфизм, шаблондар және виртуалды функциялар кіреді. Бұл курс сонымен қатар өмірлік цикл және бағдарламалық жасақтаманы модельдеуді, кодтың тиімділігін талдауды, оқиғаларға негізделген бағдарламалауды және ерекше жағдайларды өңдеуді қамтиды.

Курс матрицаларды, олардың қасиеттері мен сипаттамаларын, алгебралық теңдеулер жүйелерін және оларды шешудің классикалық әдістерін, сызықтық көпмүшелерді, векторларды, сонымен қатар сызықтық кеңістік теориясының негіздерін, оның базисін және басқа да қасиеттерін сипаттаудан тұрады. Студенттер матрицалармен жұмыс істеуді, оларды түрлендіруді, меншікті векторлар мен сипаттамалық сандарды табуды, меншікті мәндерді және сызықтық оператордың меншікті векторларын табуды үйренеді. Сонымен қатар курс векторлар, жазықтықтар, беттер теориясының жүйеленген негіздерін және координаттық жүйелердегі олардың сипаттамасын қамтиды. Студенттер векторлармен жұмыс істеуді және оларға операция жасауды, әртүрлі координаттық жүйелермен жұмыс істеуді үйренеді (тікбұрышты, полярлық, цилиндрлік және т.б.), координаталарды түрлендіруді жүргізу, жазықтықтағы және кеңістіктегі сызық теңдеулерінің көмегімен сипаттауды үйренеді.

Пән топтау, орташа шамалар, вариация көрсеткіштері және деректерді талдаудың басқа әдістері сияқты қоғамның экономикалық, әлеуметтік дамуын сипаттайтын статистикалық деректерді өңдеу және зерттеу әдіснамасын қамтиды. Студенттер жеке немесе топтық зерттеулер негізінде нақты статистикалық деректерді жинап, талдап, әрі қарай шешім қабылдау мақсатында нәтижелерді жоба түрінде қалыптастырады.

Курс қазіргі заманғы бәсекеге қабілетті маманның тиімді халықаралық коммуникациясының А2-В2 және одан жоғары деңгейдегі тілдік дағдыларын дамытуға бағытталған. Курстың мақсаты қазіргі әлемдік нарық жағдайында болашақ кәсіби қызметте қолданылатын тұрақты дағдыларды қалыптастыру, сондай-ақ іскерлік тіл деңгейінде қарым-қатынас жасау үшін қажетті тілдік құзыреттіліктерді меңгеру және бизнес бойынша әріптестердің, серіктестердің және қоғамдастық мүшелеріне қатысты күтулерге сәйкес қарым-қатынасты дұрыс құра білу болып табылады. Курс әртүрлі стандартты емес іскерлік жағдайларда сыни ойлауды, талдау және қарым-қатынас дағдыларын дамытуға ықпал етеді. Курстың мазмұны Іскерлік жазбаша хат алмасу бойынша практикалық тапсырмалар бойынша жұмысты, прагма-бизнес саласындағы кәсіби және типтік жағдайларды қамтиды

Курс есептеулерді бір айнымалының векторлық функцияларына, сондай-ақ скаляр және векторлық өрістерге қолданады. Тақырыптар градиент, алшақтық, бұйралау; сызықтық, беттік және көлемдік интегралдар; дивергенция теоремасы, сонымен қатар Грин және Стокс теоремалары.

Курс тізбектер мен функциялардың шектерін есептеуге арналған есептерді шешу және талдау әдістерінің теориялық және практикалық негіздерін, функциялардың үздіксіздігінің қасиеттерін зерделеуді, бір және бірнеше нақты айнымалы функциялардың дифференциалдануын қамтиды. Студенттер экономикадағы нақты қолданбалы есептерді шешу және сипаттау үшін математикалық талдау әдістерін қолдану мүмкіндіктерін түсінеді.

Курс тиімді компьютерлік бағдарламаларды алгоритмдік жобалау құралы ретінде деректер құрылымын талдау мен жобалауды қамтиды. Тақырып мәліметтер құрылымының негізгі тақырыптарына бағытталған, соның ішінде массивке негізделген тізімдер, байланысты тізімдер, олқылықтар, хэш-кестелер, Рекурсия, екілік ағаштар, scapegoat ағаштары (өзін-өзі теңдестіретін екілік іздеу ағаштары), қызыл-қара ағаштар, үйінділер, сұрыптау алгоритмдері және графтар.

Курс әртүрлі теориялық және практикалық инженерлік-экономикалық есептердің математикалық модельдері үшін негізді құрайтын дифференциалдық теңдеулерді шешу және зерттеу әдістерін қамтиды. Студенттер дифференциалдық теңдеулердің негізгі түрлерін шешуді, олардың қасиеттерін зерттеуді үйренеді, экономикадағы қосымшаларға сүйене отырып, күрделі сызықты емес процестерді сипаттау аппаратын меңгереді.

Курста сандық есептеудің заманауи әдістері бар. Студенттер есептеу Есебін дұрыс математикалық тұжырымдауды, оның қасиеттерін талдауды, оңтайлы сандық шешім әдісін дұрыс таңдауды, алгоритмнің қасиеттерін талдауды, есептеу есептерін шешудің сандық алгоритмін жүзеге асыруды, алынған шешімдерді талдауды үйренеді. Қолданбалы есептерде студенттер ақырлы айырмашылықтар, айырмашылық теңдеулері, әртүрлі айырмашылық схемалары, сандық әдістердің тұрақтылығы мен конвергенция жылдамдығы туралы түсініктерді игереді.

Пән R бағдарламалау тілінде деректерді бағдарламалау және визуализациялау туралы өзекті білімді, сонымен қатар көптеген мәліметтерде заңдылықтарды іздеу және статистикалық тұрғыдан дұрыс тұжырым жасау дағдыларын қалыптастырады. Студенттер статистикалық модельдерді құрастырады және диагноз қояды, деректерді сақтайды және түрлендіреді, сонымен қатар сипаттамаларды жасайды және орнатады, графиктер жасайды және негізгі статистикалық модельдерді мәліметтермен салыстырады.

Оқу практикасы кәсіпорындарда, ұйымдарда немесе кафедра базасында жұмыс арқылы оқу үдерісінде алынған теориялық білімді бекіту мен тереңдетуді қамтитын бастапқы кәсіби құзыреттіліктерді алуға бағытталған. Оқу практикасынан өту барысында студенттер болашақ кәсіби қызметінің функциялары мен міндеттерімен, ұйымдастыру-құқықтық формасымен, ұйымның құрылымымен танысады және ұйымдастыру үдерісіне қатысады, іскерлік хат-хабарлар мен есеп беруді жүргізеді, сондай-ақ еңбек ұжымында жұмыс істеу дағдысына ие болады. Практикадан өту барысында студенттер есеп жазу үшін ақпараттық базаны қалыптастырады және талдайды, оны студенттер практикадан өту нәтижелері бойынша тапсырады және қорғайды.

Бұл курс көшбасшылық пен инновацияның негізгі теорияларын қамтиды және жұмыс берушілер іздейтін жаһандық дағдылардың дамуына ықпал етеді. Курс сондай-ақ ұйымдағы инновацияларды ынталандыруға арналған жаңа құралдармен, оның ішінде зерттеулер жүргізу әдістерімен және инновацияларды әзірлеу үшін зерттеулерді қолданумен таныстырады. Іс-шаралар (ми шабуылы, командалық тапсырмалар және т.б.) инновациялық мәселені шешудің жолын және оны жүзеге асыру үшін көшбасшылық дағдыларды қолдану тәсілдерін ұсыну үшін шағын зерттеу жобасын жүзеге асыру және ұсыну үшін контекст береді.

Курс деректерді жинау, талдау және статистикалық сипаттау әдістерін қамтиды. Үлкен деректерді талдау және визуализация үшін әртүрлі технологиялар қарастырылады. Пәнді оқытудың мақсаты - деректерді іздеу, уақыт қатарларын болжау, сондай-ақ үздіксіз және дискретті оңтайландыру мәселелерін шешу үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді қолдану саласындағы теориялық білім мен әдіснамалық негіздер кешенін алу

Курс эконометриялық деректерді талдаудың классикалық әдістерін қамтиды. Пән аясында студенттер автокорреляция ұғымдарын, кең және тар мәндердегі стационарлықты, қысқа және ұзақ жадыны, сызықтық стохастикалық модельдерді (AR авторегрессиялық модельдері, жылжымалы орта MA модельдері), сызықты емес стохастикалық шартты-гаусстық модельдерді (ARCH жиымы және стохастикалық құбылмалылық модельдерді) оқып үйренеді. Жеке /командалық жоба аясында студенттер нақты мысалдарда уақытша деректерді сипаттаудың ең қолайлы моделін құрастырады.

Дипломалды практикасы дипломдық жұмысты (жобаны) дайындауға және жазуға бағытталған. Дипломалды практикасы кезінде білім алушы кәсіпорын қызметімен және зерттеу міндеттері контекстіндегі есептілікпен танысады; зерттеу тақырыбы бойынша қаржылық-экономикалық және практикалық материалдарды жинауды жүзеге асырады, өз тақырыбы шеңберінде компанияның негізгі мәселелерін зерттейді. Практика есепті тапсырумен және қорғаумен аяқталады, ал практика нәтижелері дипломдық жұмысты (жобаны) жазу үшін пайдаланылатын болады.

Өндірістік практика оқыту үдерісінде алынған білімді бекітуге, тәжірибелік дағдыларды меңгеруге және озық тәжірибені меңгеруге бағытталған. Практика білім алушылардың кәсіби қызметтің барлық түрлерін кешенді меңгеруін, жалпы және кәсіби құзыреттерді, сондай-ақ командалық жұмыс дағдыларын қалыптастыруды мақсат етеді. Практика студенттің бастамасы бойынша және білім беру бағдарламасының бейініне сәйкес келетін ЖОО ұсынған немесе таңдалған мекемеде/ұйымда өтеді. Практика аяқталғаннан кейін студенттер жоспарланған оқу нәтижелеріне қол жеткізуді көрсете отырып, есепті тапсырады және қорғайды.

Курстың мақсаты-суреттер, мәтін және деректер сияқты жоғары өлшемді мәліметтер үшін тұрақты көріністерді құрудың математикалық, статистикалық және есептеу есептерін ұсыну. Студенттер бақыланатын және бақыланбайтын оқытудың соңғы модельдерін талқылай отырып, жеке терең оқыту тақырыптарына терең үңіледі. Конволюциялық архитектураға, инвариантты оқытуға, бақыланбайтын оқытуға және жанжалсыз оңтайландыруға ерекше назар аударылады. Тақырыптарға мыналар жатады: нейрондық модельдер (мысалы, конволюциялық нейрондық желілер, қайталанатын нейрондық желілер), ықтималды графикалық модельдер (мысалы, Байес желілері, Марков модельдері).

Курс деректерді жинау және өңдеу, манипуляциялау және деректерді тексеру (Validation), үлкен және жиынтық кестелермен жұмыс істеу, кіріктірілген функцияларды қолдану, аналитикалық құралдарды пайдалану, есептер шаблондарын құру, деректерді визуалды көрсетуді қарастырады. Кеңейтілген функционалдық мүмкіндіктерін пайдалана отырып, студенттер деректерді талдау және визуализациялауды, есептерді жасауды және қаржылық модельдеу, есеп және т. б. автоматтандыру үшін күрделі есептерді жүргізуді жүзеге асырады.

Курстың мазмұны: қарапайым сызықтық регрессия, бірнеше сызықтық регрессия, айнымалыларды таңдау, F-тесттер, ең аз квадраттарды бағалау, коллинеарлық, қалдық талдау, сызықтық емес регрессия.

Курста машиналық оқытудың теориясы, Байес әдістерін, шешімдер тармағын, логистикалық регрессияны және қолдау векторлары әдістерін қолдана отырып бақыланатын машиналық оқыту мәселелері оқытылады. Студент үлкен деректердегі жасырын заңдылықты анықтай алады, алынған нәтижелерді талдай алады және жоғары деңгейлі Python бағдарламалау тілі мен инновациялық компьютерлік технологиялар.

Курс студенттерде экономикалық ойлауды қалыптастыруға бағытталған, экономикалық субъектілердің мінез - құлық заңдылықтары және микро және макро деңгейлерде экономиканың жұмыс істеу механизмі туралы жалпы түсінік береді. Курстың мазмұны экономикалық категорияларды, экономикалық заңдарды және өндірістегі, бөлудегі, алмасудағы және тұтынудағы қатынастарды реттейтін шаруашылық жүргізу механизмін, сондай-ақ экономикалық жүйенің әртүрлі құрылымдық деңгейлерін зерттеуді қамтиды. Курсты оқу барысында студенттер тауарлар мен ресурстардың нақты нарықтарындағы жағдайларды талдаудың практикалық дағдыларын игеріп, проблемалық жағдайларды микро және макроэкономикалық деңгейде анықтауға үйренеді.

Курс классикалық реляциялық ДҚБЖ-да, сондай-ақ, үлкен деректерді өңдеуге арналған жүйелерде деректерді сақтау мен басқарудың заманауи әдістерін зерттейді. Студент деректерді ұйымдастыруды, жаңа буын жүйелерін қолдануды үйренеді: кілттік-мәнді сақтау, құжатты-бағытталған және графикалық ДҚБЖ, MapReduce технологиясы негізіндегі деректерді өңдеу және таратылған сақтау жүйелерін, көп өлшемді деректер модельдері негізіндегі аналитикалық жүйелер.

Пән бизнес процестерін статистикалық талдаудың теориялық негіздері мен практикалық дағдыларын, олардың өзара байланысын , өзгеру үрдістерін бағалауды, әрекеттерді, соның ішінде кәсіпорын деңгейінде, жоспарлау және болжауды қамтиды. Студенттер R ,GRETL сияқты статистикалық бағдарлама пакеттерін пайдалана отырып, кәсіпорныдардың нақты типтері үшін бизнес-процестерді талдау әдіснамасын әзірлейді.

Пән демографиялық үдерістер мен АД талдаудың теориялық негіздері мен практикаға бағытталған әдістерін қамтиды, соның ішінде - халықтың өсіп-өну көрсеткіштерін талдау әдістері, халық құрамы, құрылымы, адам капиталының даму концепциясы, адам дамуының негізгі аспектілері мен индикаторлары.Студенттер курс аясында Адам дамуы мен экономикалық өсу, халықтың білім деңгейі, арасындағы өзара байланысты, адам дамуына мемлекетті тиімді басқарудың әсерін және т. б. анықтайды.

Курс деректерді өндіруде қолданылатын тұжырымдамалар мен әдістермен таныстырады. Тақырыптар прототиптерді әзірлеуді және деректерді талдау модельдерін құруды; деректерді талдаудың ағымдағы мәселелері мен қолдану салаларын; деректерді жинау мен талдауға байланысты құқықтық және этикалық мәселелерді қамтиды. Алгоритмдік және қолданбалы мәселелерге ерекше назар аударылады, сондықтан студенттер деректерді өндіру саласында зерттеулер жүргізуге және деректерді өндіру әдістерін практикалық қолдануға қажетті білім ала алады

Пән инвестиция статистикасының әдістемесін, оның көрсеткіштерін есептеу және талдауды қарастырады: өндірісті инвестициялау статистикасын және олардың тиімділігін, өнім статистикасын, өнімнің өзіндік құнының статистикасын, кәсіпорынның қаржылық нәтижелерінің статистикасын қарастырады.Сабақ барысында жеке/топтық жұмыс арқылы студенттер ары қарай шешім қабылдау үшін инвестиция мен өндіріс тиімділігінің көрсеткіштерін талдаудың практикалық мәселелерін шешуді үйренеді.

Пән халықаралық статистиканың құралдары мен негізгі әдістерін, оларды есептеу және талдау методологиясын: еңбек әлеуетінің және ұлттық байлықтың статистикасын, экономикалық қызметтің тиімділік статистикасын, өмір сүру деңгейінің статистикасын, сыртқы сауда статистикасын, ЖІӨ халықаралық салыстыруын қарастырады.Студенттер статистикалық ұйымдардың нақты деректерін пайдалана отырып, әлемнің әр түрлі елдеріндегі әртүрлі экономикалық процестер мен құбылыстарға салыстырмалы статистикалық талдау жүргізеді.

Пәнде статистиканың халықаралық стандарттарына негізделген макроэкономикалық процестерді талдаудың әдістемесі қарастырылады. Экономикалық циклдің принциптері мен заңдылықтары қарастырылады және оның әр кезеңіне арнайы шот немесе шоттар тобы құрылады. Сабақта студенттер ұлттық шоттарды пайдалану арқылы экономиканың әр секторы немесе экономика салалары бойынша ақпараттарды(www.statgov.kz және т.б.) нақты кейс түріндегі жеке тапсырмаларда талдайды

Курс деректер базасын басқару жүйесін құру және енгізу үшін қажетті тұжырымдамаларға бағытталған. Курс аясында әртүрлі заманауи деректер модельдері, деректердің қауіпсіздігі мен тұтастығы, сонымен қатар параллельді есептеу әдістері зерттеледі

Курс жалпы сақтандыруда қолданылатын математикалық модельдердің сипаттамасынан тұрады: сақтандыру шығындарына арналған модельдер (гамма, Парето, қалыпты үлестірулер және т.б.), сақтандыру жағдайларының санына арналған модельдер (Пуассонды бөлу және т.б.), жиынтық сақтандыру өтеулеріне арналған модельдер (Пуассонның құрамдас бөлуі, жеке тәуекел моделі), бұзылу теориясы, сақтандыруда модельдеу әдістері. Студенттер жеке/топтық жобалар шеңберінде шығындарды нақты деректерде сипаттауды үйренеді.

Бұл курс қолданбалы жүйелерді құру және есептеу тұрғысынан ақыл-ойды есепке алу үшін қолданылатын идеялармен, әдістермен және архитектуралармен таныстырады. Бұл курс сонымен қатар ережелер тізбегін, эвристикалық іздеуді, логиканы, шектеулерді таратуды, шектеулі іздеуді және проблемаларды шешудің басқа парадигмаларын қолдануды зерттейді. Сонымен қатар, ол шешім ағаштарының, нейрондық желілердің, SVM және басқа оқу парадигмаларының қосымшаларын қамтиды.

Пән қаржы - банк саласының статистикалық көрсеткіштерін - мемлекеттік бюджеттің тапшылығын, инфляция деңгейін, номиналды және нақты пайыздық ставкаларды, айырбас бағамдарын бағалау және өлшеу әдіснамасын халықаралық стандарттарға көшуге байланысты қарастырады. Студенттер несие беру туралы шешім қабылдау үшін, несие қабілеттілігін, қаржы құралдарын инвестициялаудың тиімділігін анықтау, т.б. үшін қаржы-банк статистикасының статистикалық әдістерін пайдаланады.

Пән тәуекел-менеджменттегі шешімдер негізінде тәуекелдерді статистикалық талдау әдістемесінен тұрады. Студент тәуекелдер деңгейін бағалай алады, түрлі жағдайларда тәуекелдерді анықтай алады және қабылданған шешімдердің тәуекелдердің төмендеуіне әсерін бағалай алады. Практикалық сабақтарда студенттер жағымсыз оқиғалардың пайда болу ықтималдығын бағалайды, ортаның сыртқы және ішкі факторлары арасындағы байланысты анықтайды, сапалық және сандық әдістер негізінде болашақ тәуекелдерге болжау жасайды.

Курс қазіргі әлемде құрылған және қолданылатын үлкен көлемдегі деректерді барлау және басқару туралы кең көзқарасты қамтиды. Біріншіден, барлау және тау-кен жұмыстарын талдауда қолданылатын практикалық әдістер енгізіледі; деректерді дайындау, визуализация, деректерді түсіну статистикасын және топтау мен болжау әдістеріне қатысты тақырыптарды қамтиды. Екіншіден, нақты деректерді сақтау, алу және басқару үшін қолданылатын тәсілдер ұсынылған; тақырыптар дәстүрлі дерекқор жүйелерін, сұраныс тілдерін және деректердің тұтастығы мен сапасын қамтиды

Курс ақпаратты өңдеудің заманауи құралдарын, стохастикалық модельдеу теориясын, модельдеу параметрлерін бағалауды қолданудың тәжірибелік дағдыларын қалыптастырады. Студенттер сыртқы факторлардың күшті құбылмалылығы жағдайында кәсіпорындардың қаржылық және экономикалық стратегиясын болжауды және құруды үйренеді, кездейсоқ процестерді талдау және модельдеу әдістерін және экономикалық есептерді шешу үшін қазіргі заманғы математикалық құралдарды қолдана алады.

Бұл курста статистикалық жіктеу әдістері, деректерді модельдеу әдістері, кластерлік әдіс, негізгі компоненттер әдісі, дисперсия және корреляциялық талдау әдістері қарастырылады. Студенттер көп өлшемді статистикалық әдістерді қолдана отырып, күрделі нақты бизнес-процестерді зерттейді/модельдейді.

Курс таратылған жүйелерді негізінде жатқан негізгі қағидаларды ұсынады: процесстер, байланыс, синхрондау, реттілік, тұрақтылық ж»не қауіпсіздік. Студенттер үлестірілген жүйелердің кейбір негізгі парадигмаларымен танысады: нысандарға негізделген жүйелер, файлдық жүйелер, веб-жүйелер және үйлестіруге негізделген жүйелер. Курс соңында студенттер үлестірілген есептеудің негіздерін түсінеді және үлестірілген жүйелер мен қосымшаларды жобалап, дамыта алады.

Курс шығындарды басқару саласындағы кәсіпкердің алдында тұрған бірегей міндеттерді, сондай-ақ әлемдік өнімдер мен қызметтер индустриясында жаңа кәсіпорын құру және дамыту үшін технологияға негізделген инновациялардың маңыздылығын қарастырады. Курс төрт негізгі тақырыпты қамтиды: (1)кәсіпкерлік инновация (2) инновация, клиенттер, мүдделі тараптар мен нарық арасындағы құндылықты құру және құндлықты ұстау арасындағы байланыс, (3) өнімдер мен қызметтерге негізделген салалардағы ғаламдық бәсекелестік артықшылықты құрудағы технологияның рөлі және (4) өнімдер мен қызметтерде жаңа құнды ұсыну үшін жедел құрылымды әзірлеу және бақылау.

Пән нарықтың жай-күйі мен дамуын, оның құрамын, негізгі үрдістері мен заңдылықтарын, нарықтың әртүрлі факторларға тәуелділігін, сондай-ақ нарықтың экономика мен әлеуметтік өмірге әсерін сипаттайтын статистикалық көрсеткіштерді бағалау және өлшеу әдіснамасын қамтиды. Студенттер компаниялардың шешім қабылдауын негіздеу мақсатында тауарлар мен қызметтер нарығын талдайды.

Курс математикалық модельдерді тұжырымдау мен талдауды қарастырады. Математикалық құралдарға өлшемді талдау, оңтайландыру, модельдеу, Ықтималдық теориясы және қарапайым дифференциалдық теңдеулер жатады. Қажетті математикалық және ғылыми база қажеттілігіне қарай дамитын болады. Студенттер модельдерді қалыптастыруға, сондай-ақ оларды талдауға қатысады.

Тиісті цифрлық технологияларды, бағдарламалық құралдарды және бағдарламалауды пайдалана отырып, деректерді талдау, статистика және ақпаратты басқару саласында кәсіби функцияны жүзеге асырады.

Талдаудың әртүрлі статистикалық әдістері мен визуализация құралдарын қолдана отырып, ішкі және сыртқы мүдделі тараптар үшін статистикалық және басқарушылық ақпаратты талдайды және ұсынады.

Корпоративтік әлеуметтік жауапкершілік қағидаттары мен этикалық салдарды ескере отырып, әртүрлі аналитикалық әдістерді қолдана отырып, өзекті ақпаратты талдай отырып, шешімдер қабылдайды және олардың салдарын бағалайды.

Жеке әлеуетті ашу және кәсіпкерлік ойлауды қалыптастыру үшін, сондай-ақ қоғамға қызмет ету үшін көшбасшылық қасиеттерді көрсетеді сонымен қатар өз бетінше және пәнаралық оқуды қолданады.

Мемлекеттік және жеке секторлардың дұрыс статистикалық есептілігін әзірлейді және қалыптастырады.

Математикалық құралдарды (есептеу, сызықтық алгебра, дискретті математика, статистика және т.б.) қолдана отырып, мәліметтер негізінде мәселелердің кешенді шешімдерін әзірлеуге модельдеу және есептеу дағдыларын біріктіреді.

Таңдалған саладағы (бизнес, экономика, АТ, психология және т.б.) деректер негізінде шешім қабылдау мақсатында деректерді жинау, сақтау, өңдеу және талдау процесін жобалайды.

Бизнес процестерді оңтайландыру бойынша жүйелер мен шешімдерді әзірлеу және енгізу мақсатында дерекқорлар мен бағдарламалық қамтамасыз етуді жобалайды, сондай-ақ тиісті статистикалық әдістер мен математикалық аппаратты пайдалана отырып, деректерді басқарады.

Шешім қабылдаушылардың, сондай-ақ ұйымның мүдделі тараптарының іс-әрекеттері мен мінез-құлқына әсер етеді, ауызша және жазбаша қарым-қатынас дағдыларын және командада жұмыс істеу қабілетін көрсетеді.

Деректердің үлкен көлемдерімен байланысты практикалық есептерді шешу үшін заманауи есептеуіш технологиялар мен алгоритмдерді (машиналық оқыту, жасанды интеллект, параллель және үлестірілген есептеулер және т.б.) қолданады.