7M06104 Управление IT-проектами в МУИТ (IITU)

Фактическое извлечение и обработка данных, то есть задачи автоматического или полуавтоматического анализа больших объемов данных для извлечения ранее неизвестных интересных моделей, таких как группы записей данных (кластерного анализа), необычных записей (обнаружения аномалии) и зависимостей (ассоциация). Это, как правило, включает в себя использование методов баз данных, таких как пространственные индексы. Эти шаблоны могут быть рассмотрены как формы входных данных, и могут быть использованы в дальнейшем анализе, в машинном обучении и прогнозировании и др.

Обучающиеся ознакомятся с процессами деятельности и последовательности процедур, которые являются центральными для исследования: в частности, как определить область и тему исследования, как провести исследование, как работать с различными базами и источниками данных. В течение курса магистранты будут работать над одним проектом.

Принципы построения нейронных сетей, виды нейронных сетей и применение в различных задачах, даются знания в области современных моделей искусственных нейронных сетей, способы их применения для решения практических задач. Рассматриваются способы выполнения инновационных инженерных проектов по разработке программных средств различного назначения с использованием нейронных сетей и современных методов проектирования и передового опыта. Рассматриваются задачи и разрабатываются алгоритмы их решения для осуществления программных реализаций нейронных сетей с целью решения практических различных задач. В данной дисциплине дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также практических задач, решаемых этими сетями. Для этого осуществляется реализация нейронных сетей, используя среду MATLAB.

Изучаются методологии структурного системного анализа и проектирования; технологии, стандарты и средства проектирования информационных систем различных предметных областей; модели данных ИС; основные этапы проектирования и модели жизненного цикла ИС; оценки качества проектов ИС. Приобретаются навыки владения основными методами системного анализа, моделирования и проектирования ИС с использованием CASE-технологий.

Передовые теоретические концепции в разработке программного обеспечения и предоставляет обширный практический опыт решения различных вопросов разработки программного обеспечения. Групповой проект разработки программного обеспечения продолжительностью в семестр, охватывающий планирование и управление проектами программного обеспечения, анализ требований, построение архитектуры и дизайна программного обеспечения, реализацию и оценку качества.

Теоретическое и практическое изучение областей знаний управления проектами: содержание, сроки, стоимость, качество, человеческие ресурсы, коммуникации, риски и поставщики при управлении проектами в области информационных технологий. Практические занятия посвящены ведению документации управлению проектами, как способу коммуникации между членами проектной группы. Лабораторные занятия курса посвящены работе в программе MS Project для управления изменениями в проекте.

Изучаются методологии моделирования бизнес-процессов, инструментальные системы для моделирования бизнес-процессов, методики анализа и улучшения качества бизнес-процессов, технологии построения моделей бизнес-процессов компании с применением графических нотаций. Определяются ключевые показатели результативности бизнес-процесса, контрольных точки для измерений, проводится мониторинг бизнес-процессов предприятий.

Знакомство с современными трактовками предмета и основных категорий психологической науки; психологическими механизмами управления и закономерностями межличностного взаимодействия в условиях профессиональной деятельности; обоснование актуальности психологического знания в решении практических вопросов в жизнедеятельности человека; развитие системного, творческого мышления будущего специалиста, исследовательской культуры и потребности в непрерывном самообразовании и саморазвитии.

Обучающиеся ознакомятся с процессами деятельности и последовательности процедур, которые являются центральными для исследования: в частности, как определить область и тему исследования, как провести исследование, как работать с различными базами и источниками данных. В течение курса магистранты будут работать над одним проектом.

Исследуются основные исторические периоды возникновения и развития научного знания, а также философский анализ феномена науки. Изучается интеллектуальная деятельность ученых и мыслителей, которые в процессе длительных поисков и накопления знаний об окружающей действительности пытались различить в природе определенные закономерности, некоторую глубокую целесообразность и естественную красоту. Научные поиски ученых описываются в неразрывной связи с особенностями историко-культурной ситуации, в которой они жили и работали.

Научно-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерской диссертации (НИРМ) во 2-ом (2 кредита), 3-ем (4 кредита) и 4 семестре (18 кредитов).

Курс предназначен для изучения фактического извлечения и обработки данных, то есть задач автоматического или полуавтоматического анализа больших объемов данных для извлечения ранее неизвестных интересных моделей, таких как группы записей данных, необычных записей и зависимостей. Изучается использование методов баз данных. Эти шаблоны могут быть рассмотрены как формы входных данных.

Компоненты управления качеством. Планирование качества, требования (функциональные, технические, пользовательские). Параметры качества, критерии приемлемости. План управления качеством, тестирование. Циклы Шухарта и Деминга. Система глубинных знаний Деминга. Предотвращение и проверка, разрешение проблем, диаграмма Парето. Контрольные карты Шухарта и основы «6 сигм».

Понятие плана, задачи процесса планирования. Декомпозиция. Представление плана: сетевые (TAD, PERT…) и Гантт-диаграммы. Контрольные точки, диаграмма контрольных событий. Метод критического пути, поздний и ранний старт. Распределение ресурсов, выравнивание. Методы быстрого прохода и сжатия расписания.

Система управления user story и issue. Системы контроля версий (локальные, централизованные и распределенные). Системы управления документацией. Системы сборки и непрерывной интеграции. (Бранчинг модель.)

Дисциплина посвящена ознакомлению студентов с важными разделами (моделями) в области информатики, такими как распределенные вычислительные системы, GRID-системы и программирование приложений для GRID-систем.

Четырехстадийная модель (формирование, притирка, нормализация, функционирование). Зависимость стиля лидерства и уровня интеграции команды. Реестр навыков. Парадокс власти. Мотивация и вознаграждение. Рабочие стили (профили) D.I.S.С. Предпочтительные модели взаимодействия с D.I.S.С. Альтернативная классификация стилей рабочего поведения. Формирование эффективных обратных связей.

Изучаются методы анализа и обработки статических данных; информационные технологии, применяемые в научных исследованиях, программные продукты, относящиеся к профессиональной сфере; требования к оформлению научно-технической документации.

Линейное и нелинейное программирование: симплекс-метод, модифицированный симплекс-метод, общая транспортная задача, задачи планирования производства и хранения, задачи целочисленного программирования и градиентные методы. Оптимизация линейных дифференциальных систем на основе метода динамического программирования и принципа максимума Понтрягина.

Основные виды, особенности функционирования и области применения эконометрического моделирования процессов, дается детальный обзор и описание важнейших методов статистической обработки различных данных, а также практическая интерпретация получаемых результатов. Детальное исследование данных с учетом элементов неопределенности в приложении к конкретным прикладным задачами применение полученных результатов. В процессе учебной деятельности осуществляется реализация индивидуальных проектов или серии экспериментов с применением эконометрической обработкой сопутствующих данных с целью решения практических различных задач.

Конкуренция за ресурсы. Мультипроектность и проблемы управления проектом в мультипроектной среде. Отличие жизни проекта в мультипроектной среде и в портфеле. Балансировка портфеля по рискам, ROI на стадии инициации проекта. Бета-анализ.

Основные виды, особенности функционирования и области применения систем управления информационной безопасности, дается детальный обзор и описание важнейших методов и моделей безопасности, а также практических задач, решаемых в области ИБ. Для этого осуществляется реализация аудита систем, используя различные системы и среды разработки. Выполняются инновационные инженерные проекты по разработке программных средств различного назначения с использованием современных методов проектирования и осуществляется реализация систем защиты и управления безопасностью. В процессе учебной деятельности осуществляется программная реализация различных алгоритмов ЭЦП, электронно-платежных систем с целью решения практических различных задач.

Понятие риска, типы и характеристики рисков. Управление риском – уменьшение неопределенностей, планирование срывов плана. Типичные риски IT-разработки. Метод идентификации, качественные и количественные оценки рисков. Стратегии управления риском. Формализованные методы принятия решений (GERT, Дерево решений и т.д.). Контроль событий, Триггеры.

Научно-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерской диссертации (НИРМ) во 2-ом (2 кредита), 3-ем (4 кредита) и 4 семестре (18 кредитов).

Магистерская диссертация –это выпускная аттестационная работа, в рамках которой магистрант на основании собственных авторских разработок, научно-исследовательской деятельности или же анализа решает задачи, которые имеют достаточно серьезное значения для некоторой области исследования

Научно-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерской диссертации (НИРМ) во 2-ом (2 кредита), 3-ем (4 кредита) и 4 семестре (18 кредитов).

Различать модели жизненного цикла проекта

Планировать и управлять сроками; выявлять и уменьшать риски

Различать методы контроля качества

Использовать программное обеспечение для управления проектами

Оценивать расходы на ФОТ в разработке проекта

Оценивать сложность поддержки проекта и связанные с этим изменения его стоимости

Управление коммуникациями проекта с целью управление командой

Применять методологии XP, Agile, TDD, Kanban

Понимать основы стандарта PMI

Оценивать затраты на оборудование и ПО, необходимые для разработки и эксплуатации проекта

Управлять ожиданиями заинтересованных лиц

Находить баланс между квалификацией персонала, затратами на его обучение, качеством продукта и соблюдением сроков

Использовать способы формализации и методы принятия решений

Обосновать принятые решения в области управления проектом