7M06103 Бизнес-анализ (1 г.) в МУИТ (IITU)

Изучение основных категорий и методов оптимизации как современного научного направления, возможностей и особенностей использования оптимизационных методов в решении практических задач оптимального управления. Изучение основ теории оптимизации, методов одномерной и многомерной оптимизации, оптимизационных задач с ограничениями и прикладных задач оптимизации.

Курс адаптирует программу английского языка к профессиональным/исследовательским потребностям магистрантов. В рамках курса магистранты будут работать над индивидуальным проектом и исследовательским портфолио. К концу курса магистранты должны организовать и представить портфолио по своим исследованиям.

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.

Этот курс предоставит фундаментальную теорию вероятности и статистики, которая необходима в фундаментальных исследованиях и в задачах анализа данных.

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.

Этот курс познакомит учащихся с прикладным машинным обучением, уделяя больше внимания методам и методам, чем статистике, лежащей в основе этих методов. Курс начнется с обсуждения того, чем машинное обучение отличается от описательной статистики, и познакомит с набором инструментов scikit learn через учебное пособие. Будет обсужден вопрос размерности данных, и будет решена задача кластеризации данных, а также оценки этих кластеров.

Модуль 1. Методологические основы менеджмента: менеджмент как вид деятельности; История управления; Организация как объект управления. Модуль 2. Интеграционные процессы в менеджменте: коммуникация и менеджмент; Управленческие решения в процессе управления. Модуль 3. Функции управления: стратегическое и тактическое планирование в системе управления; Организация как функция управления; Лидерство как функция управления; Контроль в системе менеджмента. Модуль 4. Групповая динамика и лидерство: управление человеческой деятельностью и управление группой; Влияние и власть; Основы лидерства и стиль лидерства; Основы теории конфликта ».

Данный курс знакомит студента с жизненным циклом программного обеспечения, для обработки и подготовки данных; инструменты разработки программного обеспечения; планирование проекта; бюджетирование и составление графиков; качество проекта; управление рисками и управление изменениями по улучшению рабочего процесса Data Science.

Все концепции прикладного машинного обучения и обработки изображений объясняются с использованием реальных сценариев. После изучения этого курса вы сможете применять методы обработки изображений и создавать модели машинного обучения для индивидуальных приложений.

Цель курса-сделать акцент на инструментах и методах визуальной бизнес-аналитики, которые помогут вам лучше использовать ваши ценные информационные ресурсы. Визуализация-это инструмент для изучения тенденций, взаимосвязей, подтверждения гипотез, передачи результатов и получения информации о данных. Этот курс будет сосредоточен на обучении участников принципам и методам создания интерактивных визуальных представлений из необработанных данных, в частности для количественного анализа.

Проводить системный анализ предметной области исследования, выбирать рациональные методы для проведения бизнес анализа, проводить анализ, оценку и прогнозирование состояния ситуации в организации с применением аналитических платформ и инструментов.

Применять технологии анализа данных и машинного обучения для решения конкретных практических задач.

Моделировать процессы и объекты на базе стандартных пакетов автоматизированного проектирования и исследований.

Использовать математический и алгоритмический аппараты, применяемые при принятия решений.

Обрабатывать экспериментальные и статистические данные, вырабатывать навыки установления адекватности математических моделей процессов.

Анализировать, интерпретировать и синтезировать информацию при оформлении, представлении и обсуждении результатов профессиональной деятельности.

Проводить предпроектное обследования объекта проектирования, системного анализа предметной области, применяя современные инструментальные программные средства для решения задач моделирования бизнес-процессов и бизнес-систем.

Организовывать и планировать аналитическую работу, использовать результаты анализа в управлении бизнесом, руководить подготовкой и реализацией инновационных проектов, разрабатывать варианты управленческих решений и аналитически обосновывать их выбор.

Использовать различные методы оптимизации при решении задач бизнес-анализа