7M06103 Бизнес-анализ в МУИТ (IITU)

В ходе изучения данной дисциплины изучаются методы машинного обучения, принципы построения нейронных сетей, типы нейронных сетей и приложений в различных задачах. В результате освоения дисциплины магистрант получит знания в области современных моделей искусственных нейронных сетей, научится методам их использования для решения практических задач. Магистрант должен будет выполнять инновационные инженерные проекты с использованием современных методов проектирования, передового опыта в разработке конкурентоспособной продукции. Магистрант сможет ставить задачи и разрабатывать алгоритмы их решения для реализации нейронных сетей для решения различных практических задач. В этой дисциплине дается подробный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также практических задач, решаемых этими сетями.

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.

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.

Курс «Английский язык» является обязательным компонентом программы, предлагаемой студентам 1-го курса магистратуры МУИТ. Это практический курс продолжительностью один семестр, который 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.

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.

Цель курса - фундаментальное изучение современных трактовок предмета и основных категорий психологической науки; работа с 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.

Курс предназначен для изучения численных методов для решения всех основных проблем в научных вычислениях, в том числе линейных и нелинейных уравнений, наименьших квадратов, собственных значений, оптимизации, интерполяции, интегрирования и дифференцирования, обыкновенных дифференциальных уравнений. Изучаются вычислительные методы и их использование для решения проблем, возникающих в науке и технике.

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.

В рамках курса рассматриваются основные методы научно-исследовательской деятельности; основные направления, проблемы, теории и методы философии, а также содержание современных философских дискуссий по проблемам общественного развития.

Целями освоения дисциплины «Педагогика высшей школы» являются – предоставить знания об управлении учебным процессом для преподавания в высшей школе, дать представление об основных категориях педагогики, о месте, роли и значении педагогики высшей школы в системе наук о человеке и в практической деятельности педагога, сформировать понимание о базовых принципах современной педагогики и методических подходах к решению педагогических задач высшей школы.

Педагогическая практика проводится с целью приобретения студентами навыков профессиональной работы, углубления и закрепления знаний и компетенций по управлению проектов.

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.

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.

Изучаются методы и технологии интеллектуального анализа данных, способы построения систем поддержки принятия решения, принципы работы OLAP-систем, методологии многомерного анализа, инструментальные средства интеллектуального анализа данных, технологии лингвистического анализа бизнес-информации. Рассматриваются аналитика на основе Multi agent – технологий, информационно-аналитические системы, искусственный интеллект и интеллектуальные системы, системы бизнес-интеллекта и управления знаниями.

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.

Рассматриваются методы MapReduce для параллельной обработки и Hadoop, среда с открытым исходным кодом, которая позволяет дешево и эффективно внедрять MapReduce в интернет-задачах. Изучается масштабируемая платформа анализа данных Spark, связанные инструменты, обеспечивающие SQL-подобный доступ к неструктурированным данным. Разрабатываются системы с высокой масштабируемостью.

Изучаются методы и технологии системы поддержки принятия решений путем распознавания образов в различных системах, способов их применения для обработки информации и распознавания систем. Исследуются концепции моделирования и симуляции в процессе принятия решений с использованием современных ИТ-технологий.

Изучаются основные принципы, особенности, методы и модели, платформы и инструменты бизнес анализа, методики обнаружения нового знания в хранилищах данных, основные понятия интеллектуального анализа данных, оценка эффективности систем бизнес-аналитики. Предусмотрено выполнение задач анализа, визуализации и интерпретации с применением программ статистического анализа данных, аналитических платформ и инструментов.

Формулировать и решать проблемы, возникающие в ходе исследований, разрабатывать и осваивать методы научного исследования, овладеть навыками ведения самостоятельной научно-исследовательской деятельности.

Использовать возможности универсальных программных инструментов и аналитических платформ для поиска закономерностей, отношений, правил, знаний в электронном наборе данных.

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

Использовать математический и алгоритмический аппараты, применяемые при решении задач распознавания образов и принятия решений.

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

Применять совокупность методов и средств, а также инструментов автоматизированного процесса проектирования и разработки программного обеспечения.

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

Использовать различные методы оптимизации при решении задач бизнес-анализа

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.

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.

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

Критически оценивать и адаптировать к современным условиям научные результаты, полученные отечественными и зарубежными исследователями в области бизнес – анализа.

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

Анализировать профессиональную информацию, структурировать и представлять в виде аналитических отчетов с обоснованными выводами и рекомендациями.

Применять современные методы и методики преподавания аналитических дисциплин в высших учебных заведениях, применять психологические знания в практической работе для оптимального создания и развития системы взаимодействия с обучающимися.