7M07113 Бизнес аналитика и Big Data
Цель: Целью образовательной программы «Бизнес аналитика и Big Data» является подготовка высококвалифицированных специалистов в области извлечения, преобразования и загрузки данных, прогнозной аналитики и принятия решений на основе данных, обладающих техническими, аналитическими и коммуникативными навыками для управления большими наборами данных с целью удовлетворения потребностей бизнеса.
Предметы на ЕНТ: Теоретические основы электротехники и Линейные системы автоматического регулирования
Образовательная программа
Целью образовательной программы «Бизнес аналитика и Big Data» является подготовка высококвалифицированных специалистов в области извлечения, преобразования и загрузки данных, прогнозной аналитики и принятия решений на основе данных, обладающих техническими, аналитическими и коммуникативными навыками для управления большими наборами данных с целью удовлетворения потребностей бизнеса.ON 1 Использовать понятийный аппарат, методы, методики и технологии разработки и оптимизации средств сбора информации (data mining) на основе анализа и синтеза информационных потоков данных, характерных для банковской сферы, интернет торговли, IoT, социальных сетей, данных измерительных устройств сложных технических объектов(ТО), серверов ДЦ;
ON 2 Проводить сравнительно–регрессионный, сравнительно-вероятностный, системный и структурный анализ для моделирования и формализации больших информационных потоков данных интернет пространства;
ON 3 Решать сетевые технические, экономико-маркетинговые, банковские, информационные и прогнозно - экстрополяционные задачи, основанные на анализе информации с большим объемом данных для структурирования этих сведений в единую, понятную и формализованную математическую модель;
ON 4 Обрабатывать данные серверов, ТО, интернет источников с помощью методов математической статистики и новых информационных технологий, компьютерной техники с применением современного аппаратного и программного обеспечения Hadoop & MapReduce;NoSQL базы данных
Инструменты класса Data Discovery;
ON 5 Соотносить методологические основы математики, теории управления и принятия решений, информатики, систем информационной безопасности, различать дискуссионные концепции и парадигмы, широко обсуждаемые в современной зарубежной и отечественной научно-технической среде;
ON 6 Эффективно формировать аналитические обзоры и генерировать точные прогнозы для принятия управленческих решений на базе динамических, структурированных и обработанных источников разнообразной информации ДЦ, интернет-ресурсов, показаний многочисленных датчиков сложных ТО;
ON 7 Создавать новые базы знаний и сегменты в ДЦ. Проектировать пилотную Big Data аналитику для ТО и бизнес процессов с формированием математических моделей по обработке больших потоков данных ДЦ КазНУ имени аль Фараби;
ON 8 Создавать проекты на GeoJinni (новая версия SpatialHadoop) позволяющей добавлять геопространственные функции в различные слои и компоненты Hadoop для хранения, обработки и индексации больших геоданных;
ON 9 Формировать пилотные курсы для обучения сотрудников бизнес компаний, проводить тренинги по большим данным, машинному обучению и разработке интерфейсов. Уметь прозрачно и наглядно презентовать понятийный аппарат ML/AI/Big Data и области их применения;
ON 10 Владеть навыками пользования программами пакета Oracle для обработки данных конкретных источников Big Data в контекстном поиске и хранении данных на серверах;
ON 11 Применять методы Big Data аналитик для изучения реливантных потребностей групп клиентов бизнес процессов для определения непродающихся и самых маржинальных групп услуг и товаров;
ON 12 Использовать навыки работы с информацией из различных литературных источников, представлять ее в различных формах сообщений, презентаций и докладов с учетом специфики аудитории, обосновывая и грамотно излагая свою точку зрения на проблемные вопросы. Эффективно работать в команде при поиске и решении научно-исследовательских проблем ОП.
Образовательные программы магистратуры
Лица, поступающие в магистратуру или резидентуру:при обращении в организации вузовского и послевузовского образования:
1) заявление на имя руководителя организации вузовского и послевузовского образования в произвольной форме;
2) документ о высшем образовании (подлинник);
3) свидетельство об окончании интернатуры (для поступления в резидентуру);
4) документ, удостоверяющий личность (требуется для идентификации личности);
5) шесть фотографий размером 3x4 сантиметра;
6) медицинскую справк
Учебный план
СЕМЕСТР 1
- Научный семинар-1 ECTS
- Выполнение магистерской диссертации-1 ECTS
- История и философия науки-3 ECTS
- Педагогика высшей школы-5 ECTS
- Математика для бизнес анализа и планирования-5 ECTS
- SQL и анализ данных-5 ECTS
- Прикладная теория массового обслуживания-5 ECTS
- Математические модели в управлении предприятием-5 ECTS
- Компьютерные модели вычислений-5 ECTS
- Правовые нормы в ИТ предприятии-5 ECTS
СЕМЕСТР 2
- Организация и планирование научных исследований (англ.)-5 ECTS
- Педагогическая-4 ECTS
- Аналитика больших данных-5 ECTS
- Системы поддержки принятия управленческих решений в бизнесе-5 ECTS
- Построение и анализ алгоритмов-5 ECTS
- Психология управления-3 ECTS
- Иностранный язык (профессиональный)-5 ECTS
- Выполнение магистерской диссертации-2 ECTS
- Научный семинар-1 ECTS
СЕМЕСТР 3
- Исследовательская-4 ECTS
- Выполнение магистерской диссертации-1 ECTS
- Инструменты и приложения для бизнес аналитики больших данных-5 ECTS
- Управление ИТ проектами и стартап предпринимательство-5 ECTS
- Методы анализа и инженерии бизнес-процессов-5 ECTS
- Интеллектуальный анализ и визуализация данных-5 ECTS
- Облачные технологии для аналитики больших данных-5 ECTS
- Модели Business intelligence-5 ECTS
- Блокчейн технологии-5 ECTS
- Динамическое моделирование устойчивости бизнес-процессов-5 ECTS
СЕМЕСТР 4
- Выполнение магистерской диссертации-10 ECTS
- Научная стажировка-3 ECTS
- Публикация в научном журнале/ материалах научно-практической конференции-4 ECTS
- Итоговая аттестация-8 ECTS
- Исследовательская-4 ECTS
- Научный семинар-1 ECTS
Трудоустройство
Выпускники магистерской программы по бизнес-аналитике и Big Data могут работать в различных отраслях и организациях, где требуется анализ больших объемов данных для принятия решений и повышения эффективности бизнеса. Некоторые из ключевых отраслей и организаций включают: Технологические компании: Такие компании, как Google, Amazon и Microsoft, собирают и анализируют огромные объемы данных для обоснования своих бизнес-решений. Выпускники могут работать аналитиками данных, учеными по данным или специалистами по бизнес-аналитике, используя данные и аналитические инструменты, чтобы помочь этим компаниям понять своих клиентов, рынки и операции. Финансовые услуги: Сфера финансовых услуг собирает и анализирует огромные объемы данных для поддержки управления рисками, сегментации клиентов и принятия инвестиционных решений. Выпускники могут работать в качестве аналитиков данных, риск-менеджеров или финансовых аналитиков, используя данные и аналитические инструменты для поддержки принятия решений в сфере финансовых услуг. Розничная торговля и потребительские товары: Компании розничной торговли и производства потребительских товаров используют данные и аналитику для понимания поведения потребителей, улучшения управления цепочками поставок и стимулирования продаж. Выпускники могут работать аналитиками данных, менеджерами по маркетингу или аналитиками цепочки поставок, используя данные и аналитику для поддержки принятия решений в сфере розничной торговли и потребительских товаров. Здравоохранение: Отрасль здравоохранения собирает и анализирует большие объемы данных для поддержки ухода за пациентами, управления здоровьем населения и медицинских исследований. Выпускники могут работать аналитиками данных, администраторами здравоохранения или учеными-исследователями, используя данные и аналитику для поддержки принятия решений в сфере здравоохранения. Правительственные организации: Государственные организации собирают и анализируют большие объемы данных для обоснования политических решений, улучшения качества государственных услуг и обеспечения соответствия требованиям. Выпускники могут работать в качестве аналитиков данных, консультантов по вопросам политики или специалистов по соблюдению нормативных требований, используя данные и аналитику для поддержки принятия решений в государственных организациях. Управленческий консалтинг: Фирмы управленческого консалтинга используют данные и аналитику для поддержки принятия решений и повышения эффективности бизнеса своих клиентов. Выпускники могут работать консультантами по управлению, используя данные и аналитику для поддержки принятия решений своих клиентов.
Контакты
Мансурова Мадина Есимхановна Должность: заведующая кафедрой искусственного интеллекта и Big Data, доцент Казахский национальный университет им. аль-Фараби Республика Казахстан, 050040, г. Алматы, проспект Аль-Фараби, 71 телефон: +77014151960