Главная Институты и школы Школа экономики и менеджмента Структура Кафедры Кафедра бизнес-информатики и экономико-математических методов Дисциплины

Дисциплины

*ANALYSIS OF TIME SERIES* *Анализ временных рядов*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика. Содержание дисциплины состоит из 8 разделов и охватывает следующий круг вопросов: 1. Слабо стационарные случайные процессы. 2.Процессы авторегрессии-скользящего среднего. 3. Прогнозирование в моделях временных рядов. 4. Оценивание параметров в моделях авторегрессии-скользящего среднего. 5. Приведение к стационарности, методология бокса-дженкинса и диагностика модели. 6. Циклические компоненты и спектральный анализ. 7. Модели пространства состояний. 8. Модели с условной гетероскедастичностью.
*ARCHITECTURE OF THE ENTERPRISES* *Архитектура предприятий*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика. Содержание дисциплины состоит четырех разделов и охватывает следующий круг вопросов: 1.Концепция «Enterprise Architecture» («Архитектуры предприятия»). 2.Фреймовые модели архитектур. 3.Составляющие системной архитектуры. 4.Инструментальные средства моделирования архитектуры предприятий.
*BIG DATA* *Большие данные*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.04.02 Менеджмент, магистерская программа «Стратегический маркетинг». Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: характеристика понятий «данные», «информация», «знания»; проблема «больших данных»; обзор источников информации; основные определения, термины и задачи анализа больших данных; характеристика больших данных – 5V; предпосылки формирования тренда; драйверы рынка больших данных; обзор технологий хранения и обработки больших данных; современные программные средства анализа больших данных; процесс аналитики (стандарт CRISP-DM); понятие машинного обучения и его компоненты; основные определения и термины машинного обучения; виды задач в машинном обучении и процесс их решения; обучение без учителя: кластерный анализ; обучение с учителем: логистическая регрессия, деревья решений, регрессионный анализ.
*Smart* *Data* *Умные данные*	Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: характеристика понятий «данные», «информация», «знания»; проблема «больших данных»; обзор источников информации; основные определения, термины и задачи анализа больших данных; характеристика больших данных – 5V; предпосылки формирования тренда; драйверы рынка больших данных; обзор технологий хранения и обработки больших данных; современные программные средства анализа больших данных; процесс аналитики (стандарт CRISP-DM); понятие машинного обучения и его компоненты; основные определения и термины машинного обучения; виды задач в машинном обучении и процесс их решения; обучение без учителя: кластерный анализ; обучение с учителем: логистическая регрессия, деревья решений, регрессионный анализ.
*Анализ, совершенствование и управление бизнес-процессами*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.03.01 Экономика, образовательная программа «Бизнес-информатика», 38.03.05 Бизнес-информатика. Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: подходы к управлению предприятием; понятие процесса; управление бизнес-процессом; методологии описания деятельности предприятия; система управления и анализ бизнес-процессов.
*Аналитика больших данных*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.04.01 Экономика, магистерская программа «Государственное регулирование экономики». Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: 1. Введение в большие данные. 2. Жизненный цикл аналитики данных: Понятие жизненного цикла аналитики данных. Роли, необходимые для успешного создания проекта по аналитике данных. 3. Высокопроизводительные вычисления. 4. Масштабирование и многоуровневое хранение данных. 5. Визуализация данных и результатов анализа: Техники визуализации данных, введение в язык R. Визуализация данных в R. 6. Сложные методы аналитики. 7. Анализ текста.
*Базы данных и знаний в экономике*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.03.01 Экономика, образовательная программа «Бизнес-информатика», 38.03.05 Бизнес-информатика. Содержание дисциплины состоит из четырех разделов и охватывает круг следующих вопросов: 1. Модели баз данных. 2. Выборка и корректировка данных средствами запросов. 3. Проектирование и реализация приложения пользователя. 4. Программирование баз данных.
*Бизнес-аналитика*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.04.02 Менеджмент, магистерская программа «Управление бизнесом». Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: методология бизнес-статистики, основные категории бизнес-аналитики, методы наблюдений, сводки и группировки статистической информации, статистические группировки, ряды распределения, графическое изображение статистических данных, статистические таблицы; абсолютные показатели, относительные показатели статистические средние, анализ вариационных рядов, выборочный метод, методы изучения динамики социально-экономических явлений, методы анализа основной тенденции в рядах динамики, методы выявления сезонной компоненты
*Большие данные*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.04.08 Финансы и кредит, магистерская программа «Финансовые стратегии и технологии банковского института», заочная форма обучения. Содержание дисциплины охватывает широкий круг вопросов: характеристика понятий «данные», «информация», «знания»; проблема «больших данных»; обзор источников информации; основные определения, термины и задачи анализа больших данных; характеристика больших данных – 5V; предпосылки формирования тренда; драйверы рынка больших данных; обзор технологий хранения и обработки больших данных; современные программные средства анализа больших данных; процесс аналитики (стандарт CRISP-DM); понятие машинного обучения и его компоненты; основные определения и термины машинного обучения; виды задач в машинном обучении и процесс их решения; обучение без учителя: кластерный анализ; обучение с учителем: логистическая регрессия, деревья решений, регрессионный анализ
*Дискретная математика*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.03.01 Экономика, образовательная программа «Бизнес-информатика». Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: Множества. Операции над множествами. Отношения на множестве. Комбинаторика и комбинаторные методы. Алгебра высказываний. Функции алгебры логики. Нормальные формы. Замкнутые классы и полнота. Минимизация булевых функций. Основные понятия теории графов. Виды графов и операции над графами. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Раскраска графов.
*Дискретные структуры*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.03.01 Экономика, образовательная программа «Бизнес-информатика». Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: Множества, отображения, суммы и произведения с параметром, целые части, принцип Дирихле, индукция, основные дискретные объекты комбинаторики, биномиальные коэффициенты, формула включений-исключений, рекуррентные соотношения и метод выделенного элемента, основные понятия теории графов: графы, подграфы, степени вершин, специальные графы, путешествия по графу, изоморфизм, раскраски графов, эйлеровы и гамильтоновы циклы, асимптотики дискретных величин, теорема Рамсея, числа Рамсея, потоки в сетях и паросочетания в двудольных графах, задача Турана и открытая проблема Заранкевича, теоремы о раскрасках (Брукса и Кёнига).
*Имитационное моделирование в профессиональной деятельности*	Учебный курс предназначен для студентов направления подготовки 38.03.01 Экономика, образовательная программа «Бизнес-информатика», 38.03.05 Бизнес-информатика. Содержание дисциплины состоит из двух разделов и охватывает следующий круг вопросов: 1. Общие понятия имитационного моделирования: понятие имитационной модели и имитационного моделирования и т.д. 2. Понятие систем массового обслуживания: системы массового обслуживания (СМО) и т.д.

Дисциплины

Запрос на изменение