7M06103 Управление IT проектами в КГУ им. Ш. Уалиханова

Цель - формирование у магистрантов знаний по психологии управления и практических навыков принятия управленческих решений на основе овладения основными психологическими механизмами при стратегическом, проектном и других видах управления. Содержание: Психологические факторы эффективности управленческой деятельности. Психология конфликта, медиации, профессиональной деятельности, делового общения и формирования команды. Методы психодиагностики и оценки персонала. Методика разработки и проведения психологического тренинга. Методы обучения: ризома-метод, метод проектов, кейс-стади.

Цель курса – формирование основ педагогической культуры преподавателя высшей школы, его научно-педагогических и практико-ориентированных компетенций для осуществления инновационной, профессионально-педагогической деятельности в системе образования. Задачи - на основе теоретических знаний подготовить будущего преподавателя к творческому решению профессиональных задач; сформировать навыки педагогического анализа, выбора методов планирования и организации учебно-воспитательного процесса; сформировать культуру педагогического общения. Методы: активные методы обучения, проектная работа, кейс-стади.

Цель курса: Развитие навыков устной и письменной речи, необходимых для профессиональной сферы деятельности, навыков применения языкового материала во всех видах коммуникативно-речевой деятельности. При прохождении курса магистранты расширяют профессиональный словарный запас, учатся работать с различными электронными словарями и справочниками. В процессе обучения применяются коммуникативный, интерактивный методы и информационные технологии, индивидуальные и групповые формы работы, включая исследовательскую проектную деятельность в области изучаемого иностранного языка. Материалы и источники подбираются с учетом специфики образовательной программы.

Цель курса: углубление и систематизация знаний по методологии научного познания в социальном преломлении, развитие навыков практического применения методологического знания в научно-исследовательской работе. Содержание: изучение основных проблем современной философии науки, основных стадий ее эволюции, развития научных знаний, справедливости и мировоззрения; основные концепции философии: логико-эпистемологический, позитивизм, постпозитивизм; введение науки в культуру современной цивилизации; роль в образовании, выявлении личности и общественного сознания. Технологии и методы обучения: групповая работа, проектная работа.

Цель изучения дисциплины – ознакомление магистрантов с подходами к планированию в разных методологиях управления проектами, методами создания планов проектов, выработать у магистрантов практические навыки по их применению. Понятие плана, задачи процесса планирования. Декомпозиция. Представление плана: сетевые (TAD, PERT…) и Гант-диаграммы. Контрольные точки, диаграмма контрольных событий. Метод критического пути, поздний и ранний старт. Распределение ресурсов, выравнивание. Методы быстрого прохода и сжатия расписания.

Цель изучения дисциплины – ознакомление магистрантов с основными методологическими вопросами управления рисками. Понятие риска, типы и характеристики рисков. Управление риском – уменьшение неопределенностей, планирование срывов плана. Современные подходы к оценке рисков. 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.

Цель освоения дисциплины: формирование системы знаний в области управления человеческими ресурсами; современного управленческого мышления, способствующего управлению проектом на всех стадиях жизненного цикла. 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.

Целями освоения дисциплины является формирование у магистрантов комплекса теоретических знаний и методологических основ в области систем поддержки принятия решений (СППР), а также практических навыков, необходимых для использования таких систем. Основные понятия процесса принятия решений. Моделирование процесса принятия решений. Моделирование проблемных ситуаций. Экспертные оценки в процессе принятия решений. Аналитический обзор и сравнительная характеристика существующих СППР. Экспертная система поддержки принятия решений.

Целью освоения дисциплины «Методы принятия оптимальных решений» является формирование у обучающихся теоретических знаний, практических навыков по вопросам, касающимся принятия оптимальных решений; обучение методам оптимальных решений, применению математических методов в процессе подготовки и принятия оптимальных решений в организационно-экономических и производственных системах, т.е. тех инструментов, с помощью которых в современных условиях формируются и анализируются варианты оптимальных решений во всех областях целенаправленной деятельности.

Цель и задачи курса – обеспечить подготовку обучающихся в области управления проектами, реализуемых в сфере создания и сопровождения информационных технологий. Знакомство обучающихся с сущностью и инструментарием проектного управления, позволяющего квалифицированно принимать решения на разных фазах проектного цикла, грамотно выполнять функции управления IT проектами, создавать проектную команду и выстраивать проектную структуру, а также проводить экспертизу проектных решений.

Цель: Формирование базовых знаний и умений поиска необходимой научной литературы по теме исследования, их практического использования в научно-педагогической деятельности. Содержание: Понятия методологии и методики научного исследования. Принципы этики научного исследования. Научная добросовестность исследователя и проблема плагиата. Принципы и культура научного цитирования. Нормы и механизм этики исследования. Международно-признанные стандарты этического регулирования исследовательской деятельности. Активные методы обучения: ризома-метод, метод проектов, кейс-стади.

Цель изучения дисциплины: формирование у магистрантов теоретической и практической основы для овладения современными инженерными принципами создания надежного, качественного программного обеспечения, удовлетворяющего требованиям международных стандартов, их практическое применение. Программная инженерия. Основные понятия. Жизненный цикл программного продукта. Управление программным проектом. Разработка требований к программным системам. Проектирование программных систем. Конструирование ПО. Тестирование, сопровождение и качество ПО. Групповой проект разработки ПО продолжительностью в семестр.

Цель курса: изучение моделей и методов организации данных, алгоритмов анализа данных большого объема, получаемых с различных практических сфер человеческой деятельности. Первичная подготовка и обработка данных. Подготовка данных в стандартной форме. Организация и хранение данных. Преобразование данных. Уменьшение объема данных. Методы и средства графического анализа данных. OLAP. Вычислительные методы разведочного анализа данных. Методы машинного обучения. Эвристические методы интеллектуального анализа данных.

Цель и задачи дисциплины: изучение принципов и методов моделирования случайных параметров и процессов сложных систем и анализа их функционирования. Методы генерирования случайных событий, одномерных и векторных случайных величин, используемых при идентификации и анализе информационных процессов. Методы и алгоритмы моделирования стационарных и нестационарных случайных процессов при проектировании информационных систем. Методы моделирования и анализа ординарных и неординарных потоков информации в информационных системах

Целью освоения дисциплины являются изучение основ процессного управления, моделирования и анализа бизнес-­процессов. Задачами дисциплины являются изучение теории бизнес-­процессов, принципов структурирования организации, методологии структурного анализа и современных методологий моделирования бизнес­-процессов, инструментальных средств, используемых для описания бизнес-­процессов, основных принципов анализа бизнес-­процессов, а также вариантов использования процессного подхода в управлении организацией и мировых тенденций в области развития рынка средств моделирования и анализа бизнес-­процессов.

Цель изучения дисциплины - формирование у магистрантов теоретических знаний в области интеллектуальных информационных систем, использующих аппарат машинного обучения, которые позволяют решать практические задачи анализа данных в исследованиях и бизнес приложениях. 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.

Цель изучения дисциплины: ознакомление магистрантов с теоретическими основами и основными принципами машинного обучения — а именно, с классами, метриками качествами и подходами к подготовке данных; формирование у студентов практических навыков работы с данными и решения прикладных задач анализа данных. В курсе изучаются методы проверки статистических гипотез, линейные модели регрессии, классификации и кластеризации, ансамбли и деревья решений, нейросетевые технологии машинного обучения.

Цель курса: ознакомить магистрантов с теоретическими и методологическими основами в области систем анализа неструктурированной информации. Рассматриваются методы MapReduce для параллельной обработки и Hadoop, среда с открытым исходным кодом, которая позволяет 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.

Цель курса – предоставить магистрантам знания и навыки, необходимые для проектирования и внедрения инфраструктуры бизнес-аналитики и обработки больших данных. 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.

Цель курса: освоение магистрантами основных принципов проектирования распределенных вычислительных систем, изучение архитектур GRID-систем и организации распределенных вычислений. Задачи изучения дисциплины направлены на изучение вопросов, связанных с проектированием архитектур GRID-систем и их функционирования, принципов реализации GRID-проектов и распределенных вычислений. GRID-технологии решения информационных задач. Основы проектирования центра GRID технологий. Реализация GRID-систем. Система OURGRID. Программный пакет GlobusToolKit. Реализация программ в среде OurGRID.

Целью изучения дисциплины «Мультипроектное управление и управление портфелем» является получение теоретических знаний и навыков управления программами и портфелем проектов организации. 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.

Целью изучения курса яляется освоение магистрантами основных подходов и моделей для интеграции IT-решений. Система управления user story и issue. Системы контроля версий (локальные, централизованные и распределенные). Виды VCS (Version Control System), принципы их работы, программные продукты: CVS (Concurrent Versions System, Система одновременных версий), Subversion (SVN), DVCS (Distributed Version Control System). Системы управления документацией. Системы сборки и непрерывной интеграции (Бранчинг модель).

Цель изучения дисциплины: формирование компетенций, направленных на освоение профессиональной деятельности, на целостное системное представление об управлении качеством как современной концепции управления. 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».

Цель курса – освоение магистрантами современных методов и алгоритмов ИАД, формирование навыков решения практических задач с использованием современного ПО. Изучаются методы и технологии ИАД, способы построения систем поддержки принятия решения, принципы работы OLAP-систем, методологии многомерного анализа, инструментальные средства ИАД, технологии лингвистического анализа бизнес-информации. Рассматриваются аналитика на основе Multi agent–технологий, информационно-аналитические системы, искусственный интеллект, интеллектуальные системы, системы бизнес-интеллекта и управления знаниями.

Целью дисциплины «Методы распознавания образов» является ознакомление магистрантов с современным состоянием проблемы распознавания и основными методами решения задач распознавания образов, формирование знаний, соответствующих как системному, так и информационно-технологическому подходу к проблеме распознавания. Общая характеристика проблемы распознавания объектов и явлений. Классификаторы. Алгоритмы распознавания образов. Методы распознавания, основанные на сравнении с эталоном. Статистические методы. Нейронные сети. Структурные и синтаксические методы.

Цель изучения курса - формирование у магистрантов глубоких теоретических знаний методологии и методики кластерного анализа в социально-экономических исследованиях, совершенствование навыков решения прикладных задач с использованием инструментария многомерного статистического анализа. Многомерная классификация и кластеризация. Основные понятия и задачи кластерного анализа. Классификация методов кластерного анализа. Иерархический кластерный анализ. Неиерархический кластерный анализ. Сравнительный анализ методов иерархического и неиерархического кластерного анализа.

Цель курса: освоение магистрантами совокупности математических методов, используемых для количественной оценки экономических явлений и процессов; обучение эконометрическому моделированию, т.е. построению экономико- математических моделей, параметры которых оцениваются средствами математической статистики. Изучаются 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.

Цель курса: изучение магистрантами теории экстремальных задач, формирование навыков решения оптимизационных задач с помощью прикладного ПО, навыков построения математических моделей объектов профессиональной деятельности. Введение в методы оптимизации. Лагранжева теория двойственности. Линейное программирование. Симплекс-метод. Двойственность в линейном программировании. Необходимые условия оптимальности Куна-Таккера. Методы решения конечномерных задач оптимизации. Методы решения задач условной оптимизации. Методы решения задач безусловной оптимизации.

Цель изучения курса - освоение магистрантами методов и средств управления информационной безопасностью, обеспечение эффективного управления информационной безопасностью всех услуг и деятельностей в рамках Управления услуг. В данной дисциплине изучаются основные типы, особенности функционирования и области применения систем управления информационной безопасностью, дается подробный обзор и описание наиболее важных методов и моделей безопасности, а также практические задачи, решаемые в области информационной безопасности.

разрабатывает и обосновывает варианты решения профессиональных задач с учётом заданных критериев и ограничений с использованием теоретических методов, и современного программного инструментария; использует математические методы и программный инструментарий для информационно-аналитической поддержки принятия решений

знает роль историко-философских и духовных процессов в современном обществе, использует наиболее употребляемые в современной научной практике методологические подходы к решению задач, возникающих в ходе научно-исследовательской деятельности

владеет стандартами, методиками и принципами, методами оценки эффективности современного управления IT проектами, необходимых для решения задач управления проектами создания и развития IT-инфраструктуры предприятия

использует программные продукты для выполнения задач управления проектами с применением современных подходов в использовании систем информационных технологий, интегрированных в проектное управление

владеет иностранным языком в объеме необходимом для получения профессиональной информации; обладает навыком ведения научной переписки, подготовки научных статей и докладов, достаточными коммуникативными навыками для межличностного общения с использованием общей и профессиональной лексики для проведения деловых бесед и переговоров, ведения проектов на национальном и международном уровне

применяет основные положения, методику и дидактику, проектирует и организует учебно-воспитательный процесс в вузе с использованием современных образовательных и коммуникационных технологий, основанных на междисциплинарном и проблемно-ориентированном обучении

применяет системные положения социально-психологических закономерностей управленческой деятельности, специфики использования социально-психологических знаний, анализа социально-психологических принципов, лежащих в основе эффективного управления

владеет навыками управления и развития проектной командой