Аннотация рабочей программы
дисциплины «Дифференциальные и разностные уравнения»
Цели освоения дисциплины
|
Целью преподавания дисциплины является накопление необходимого запаса сведений по дифференциальным и разностным уравнениям (основные определения, теоремы, правила), освоение математического аппарата, помогающего моделировать, анализировать и решать экономические задачи, помощь в усвоении математических методов, дающих возможность изучать и прогнозировать процессы и явления из области будущей деятельности студентов; развитие логического и алгоритмического мышления, способствование формированию умений и навыков самостоятельного анализа исследования экономических проблем, развитие стремления к научному поиску путей совершенствования своей работы/
|
Место дисциплины в структуре ООП
|
Дисциплина «Дифференциальные и разностные уравнения» входит в базовую часть «Математического и естественнонаучного цикла» (Б.2).
Изучение курса «Дифференциальные и разностные уравнения» базируется на знании дисциплины «Математика».
Основные положения дисциплины используются при изучении дисциплин «Теория вероятностей и математическая статистика», «Исследование операций», «Эконометрика».
|
Требования к результатам освоения
|
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
- использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования (ПК-19);
- использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-20).
В результате изучения дисциплины студент должен
знать:
- дифференциальные уравнения (ПК-19, ПК-20);
уметь:
- применять математические методы и инструментальные средства для исследования объектов профессиональной деятельности (ПК-19, ПК-20);
- использовать математические инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-19, ПК-20);
владеть:
- навыками решения дифференциальных и разностных уравнений (ПК-19, ПК-20).
|
Содержание дисциплины
|
Комплексные числа. Обыкновенные дифференциальные уравнения. Линейные обыкновенные дифференциальные уравнения. Разностные уравнения. Матричные дифференциальные и разностные уравнения.
|
Общая трудоемкость дисциплины
|
3 зачетные единицы
|
Форма промежуточной аттестации
|
Зачет
|
Аннотация рабочей программы
дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика»
Цели освоения дисциплины
|
Целью преподавания дисциплины является ознакомление студентов с элементами математического аппарата теории вероятностей и математической статистики, необходимого для решения теоретических и практических задач; изучение общих принципов описания стохастических явлений; ознакомление студентов с вероятностными методами исследования прикладных вопросов; формирование навыков самостоятельного изучения специальной литературы, понятия о разработке математических моделей для решения практических задач; развитие логического мышления, навыков математического исследования явлений и процессов, связанных с профессиональной деятельностью.
|
Место дисциплины в структуре ООП
|
Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» входит в базовую часть «Математического и естественнонаучного цикла» (Б.2).
Изучение курса «Теория вероятностей и математическая статистика» базируется на знании дисциплины «Математика».
Основные положения дисциплины используются при изучении дисциплин «Исследование операций», «Эконометрика».
|
Требования к результатам освоения
|
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
- использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования (ПК-19);
- использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-20).
В результате изучения дисциплины студент должен
знать:
- теорию вероятностей и математическую статистику (ПК-19, ПК-20);
уметь:
- применять математические методы и инструментальные средства для исследования объектов профессиональной деятельности (ПК-19, ПК-20);
- использовать математические инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-19, ПК-20);
владеть:
- теоретико-множественным подходом при постановке и решении вероятностных задач (ПК-19, ПК-20);
- методами статистического анализа и прогнозирования случайных процессов (ПК-19, ПК-20).
|
Содержание дисциплины
|
Основные понятия теории вероятностей. События. Вероятность события. Непосредственное определение вероятностей. Алгебра событий. Аксиомы теории вероятностей. Основные теоремы теории вероятностей. Последовательность независимых испытаний. Дискретные случайные величины. Распределение дискретной случайной величины. Непрерывные случайные величины. Плотность случайной величины. Функция распределения. Числовые характеристики случайных величин. Одномерное нормальное распределение. Системы случайных величин (случайные векторы). Числовые характеристики системы двух случайных величин. Предельные теоремы теории вероятностей. Закон больших чисел. Марковские процессы. Случайные процессы. Основные задачи математической статистики. Оценки для математического ожидания и дисперсии. Доверительные интервалы и доверительные вероятности. Проверка гипотез.
|
Общая трудоемкость дисциплины
|
3 зачетные единицы
|
Форма промежуточной аттестации
|
зачет
|
Аннотация рабочей программы
дисциплины «Исследование операций»
Цели освоения дисциплины
|
Целью преподавания дисциплины является формирование у студентов фундаментальных знаний в области исследования операций и принятия решений и выработка практических навыков по применению методов исследования операций в математическом моделировании экономических задач.
|
Место дисциплины в структуре ООП
|
Дисциплина «Исследование операций» входит в базовую часть «Математического и естественнонаучного цикла» (Б.2).
Изучение курса «Исследование операций» базируется на знании дисциплины «Математика», «Теория вероятностей и математическая статистика.
Основные положения дисциплины используются при изучении дисциплин «Эконометрика».
|
Требования к результатам освоения
|
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
- использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования (ПК-19);
- использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-20).
В результате изучения дисциплины студент должен
знать:
- исследование операций (ПК-19, ПК-20);
уметь:
- применять математические методы и инструментальные средства для исследования объектов профессиональной деятельности (ПК-19, ПК-20);
- использовать математические инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-19, ПК-20);
- строить математические модели объектов профессиональной деятельности (ПК-19, ПК-20);
владеть:
- навыками решения оптимизационных задач с ограничениями (ПК-19, ПК-20);
- основами математического моделирования прикладных задач, решаемых аналитическими методами (ПК-19, ПК-20).
|
Содержание дисциплины
|
Методы нелинейной оптимизации. Линейное программирование, симплекс-метод решения задачи линейного программирования. Транспортные задачи. Модели целочисленного линейного программирования. Модели динамического программирования. Элементы теории игр. Игры с нулевой суммой.
|
Общая трудоемкость дисциплины
|
2 зачетные единицы
|
Форма промежуточной аттестации
|
зачет
|
Аннотация рабочей программы
дисциплины «Общая теория систем»
Цели освоения дисциплины
|
Целью преподавания дисциплины является формирование у студентов навыков использования системных закономерностей, информационного подхода к анализу систем. Дать теоретические знания по основным направлениям, используемым для моделирования экономической деятельности и принятия управленческих решений. Предоставить практические навыки использования программных и компьютерных средств управленцам всех видов предприятий и организаций.
|
Место дисциплины в структуре ООП
|
Дисциплина «Общая теория систем» входит в базовую часть «Математического и естественнонаучного цикла» (Б.2).
Изучение курса «Общая теория систем» базируется на знании дисциплины «Математика», «Философия».
Основные положения дисциплины используются при изучении дисциплин «Эконометрика», «Архитектура предприятия», «Моделирование бизнес-процессов».
|
Требования к результатам освоения
|
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
- использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования (ПК-19);
- использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-20);
- владение технологией и методами системного анализа управленческих проблем, способность к анализу и синтезу на основе системного подхода (ОНК-1).
В результате изучения дисциплины студент должен
знать:
- общую теорию систем (ПК-19, ПК-20, ОНК-1);
уметь:
- применять математические методы и инструментальные средства для исследования объектов профессиональной деятельности (ПК-19, ПК-20);
- использовать математические инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-19, ПК-20);
- применять системный подход к анализу и синтезу сложных систем (ПК-19, ПК-20, ОНК-1);
владеть:
- Методами системного анализа (ПК-19, ПК-20, ОНК-1).
|
Содержание дисциплины
|
Системы и закономерности их функционирования и развития. Переходный процесс. Принцип обратной связи. Методы и модели теории систем. Управляемость, достижимость, устойчивость. Элементы теории адаптивных систем. Информационный подход к анализу систем. Основы системного анализа. Дескриптивные и конструктивные определения в системном анализе. Принципы системности и комплектности. Принцип моделирования. Типы шкал. Понятие цели и закономерности целеобразования. Определение цели. Закономерности целеобразования. Виды и формы представления структур целей (сетевая структура или сеть, иерархические структуры, страты и эшелоны). Функционирование систем в условиях неопределенности, управление в условиях риска. Конструктивное определение экономического анализа. Системное описание экономического анализа. Модель как средство экономического анализа. Методы моделирования архитектуры предприятия и экономических процессов.
|
Общая трудоемкость дисциплины
|
2 зачетные единицы
|
Форма промежуточной аттестации
|
зачет
|
Аннотация рабочей программы
дисциплины «Анализ данных»
Цели освоения дисциплины
|
Целью преподавания дисциплины является изучение концепции и методологии анализа данных, а также методов и принципов проектирования хранилищ данных.
|
Место дисциплины в структуре ООП
|
Дисциплина «Анализ данных» входит в базовую часть «Математического и естественнонаучного цикла» (Б.2).
Изучение курса «Анализ данных» базируется на знании дисциплины «Социально-экономическая статистика», «Эконометрика», «Информационное обеспечение бизнес-процессов предприятия».
Основные положения дисциплины используются при изучении дисциплин «Управление ИТ сервисами и контентом», «Архитектура предприятия», «Моделирование бизнес-процессов»
|
Требования к результатам освоения
|
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
- осознавать сущность и значение информации в развитии современного общества; владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации (ОК-12);
- использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования (ПК-19);
- использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-20).
В результате изучения дисциплины студент должен
знать:
- методы и технологии аналитической обработки данных (ОК-12, ПК-20).
уметь:
- использовать математические инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-20);
владеть:
- навыками проведения факторного и кластерного анализа (ПК-19);
- методами поиска, хранения и обработки информации (ОК-12).
|
Содержание дисциплины
|
1. Системы поддержки принятия решений. 2. Хранилища данных. 3. OLAP-системы. 4. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining).
|
Общая трудоемкость дисциплины
|
2 зачетные единицы
|
Форма промежуточной аттестации
|
зачет
| |
