Бизнес-информатика (стр. 4 )

·  доказательно продемонстрировать неразрывную связь и включенность теории дифференциальных уравнений в общий курс классического математического анализа, проанализировать межпредметные связи с курсом линейной алгебры;

·  сформировать умения и навыки решения разностных и линейных дифференциальных уравнений старших порядков с постоянными коэффициентами;

·  рассмотреть методы решения линейных дифференциальных уравнений старших порядков с переменными коэффициентами.

Место дисциплины в структуре ООП:

Дисциплина «Дифференциальные и разностные уравнения» входит в «Математический и естественнонаучный цикл. Базовую часть» Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению «Бизнес – информатика».

Требования к результатам освоения дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: ОК-1; ОК-6; OК -13; ПК-19; ПК-20.

В результате освоения дисциплины студент должен:

ЗНАТЬ:

·  основные понятия общей теории разностных и дифференциальных уравнений первого порядка (решение и множество решений ДУ, начальные условия ДУ, поле направлений, интегральные кривые, изоклины, задача Коши);

·  базовые типы дифференциальных уравнений первого порядка (с разделяющимися переменными, однородные, линейные, в полных дифференциалах) и методы их решения;

·  основные понятия теории линейных дифференциальных уравнений старших порядков с постоянными коэффициентами (фундаментальная система решений, линейная независимость решений, общее и частное решение, характеристический многочлен, метод вариации постоянных) и методы их решения;

·  формулировки теорем, гарантирующих существование и единственность решения задачи Коши.

УМЕТЬ:

·  решать разностные и дифференциальные уравнения (с разделяющимися переменными, однородные, линейные, в полных дифференциалах, уравнений старших порядков с постоянными коэффициентами);

·  составлять характеристическое уравнение и находить фундаментальную систему решений однородного ЛДУ с постоянными коэффициентами;

·  находить вид частного решения по виду правой части ЛДУ с постоянными коэффициентами.

ВЛАДЕТЬ:

·  составления простейших разностных и дифференциальных уравнений по текстовому описанию (поведение касательной к графику функции, ограничения на скорость, ускорение или силу);

·  решения основных типов разностных и дифференциальных уравнений;

·  исследования на устойчивость системы дифференциальных уравнений;

·  решения начальных задач методами типа Рунге-Кутты.

·  приближенного решения дифференциальных уравнений с помощью разложения функций в степенные ряды и тригонометрические ряды.

Основное содержание дисциплины

Задачи, приводящие к дифференциальным уравнениям. Основные понятия теории дифференциальных уравнений. Дифференциальные уравнения с разделяющимися переменными. Линейные дифференциальные уравнения. Уравнение Бернулли. Уравнения Рикатти. Дифференциальное уравнение в полных дифференциалах. Метод множителей.

Основные понятия. Линейное дифференциальное уравнение второго порядка. Линейные однородные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами. Линейные неоднородные второго порядка с постоянными коэффициентами. Линейные дифференциальные уравнения высших порядков. Уравнения Эйлера. Дифференциальные уравнения допускающие понижения порядка

Основные понятия. Система линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами

Основные понятия. Решение разностных уравнений

Естественный рост и задача Бернулли о кредитовании. Рост населения Земли и истощение ресурсов. Рост денежного вклада в сбербанке. Инфляция и правило величины 70. Рост выпуска дефицитной продукции. Рост в экономике с учетом насыщения. Выбытие фондов. Рост производства с учетом инвестиций. Модель экономического цикла Самуэльсона-Хикса. Паутинообразная модель рынка. Модель социального взаимодействия Саймона. Динамическая модель Леонтьева.

Аннотация программы дисциплины

«Линейная алгебра»

Цель дисциплины: получение базовых знаний по линейной алгебре и аналитической геометрии, необходимых для решения задач, возникающих в практической экономической деятельности; формирования необходимого уровня математической подготовки для понимания других математических дисциплин, изучаемых в рамках профиля экономического направления.

Задачи дисциплины:

·  овладение основными математическими понятиями линейной алгебры и аналитической геометрии;

·  умение решать типовые задачи;

·  приобретение навыков работы со специальной математической литературой;

·  умение использовать математический аппарат алгебры и геометрии для решения теоретических и прикладных задач экономики.

Место дисциплины в структуре ООП.

Дисциплина «Линейная алгебра» входит в «Математический и естественнонаучный цикл. Базовую часть» Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению «Бизнес-информатика».

Требования к результатам освоения дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: ОК-1, ПК-1, ПК-2, ПК-3, ПК-4, ПК-5.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

ЗНАТЬ основные определения и понятия изучаемых разделов линейной алгебры.

УМЕТЬ: формулировать и докладывать основные результаты этих разделов.

ВЛАДЕТЬ навыками решения типовых задач с применением изучаемого теоретического материала.

Основное содержание дисциплины

Матрицы.

Определитель и элементарные преобразования.

Простейшие следствия аксиом линейного пространства. Подпространство ли­нейного пространства. Простейшие свойства линейно зависимых векторов. Базис и ко­ординаты векторов. Существование базиса конечномерного пространства. Размерность линейного пространства.

Сумма матриц.

Ранг матрицы.

Векторная запись системы уравнений. Теорема Кронекера-Капелли о совместности системы линейных уравнений. Размерность пространства решений однородной системы линейных уравнений. Структура множества решений системы линейных уравнений. Теорема о выборе главных и свободных неизвестных.

Матрица линейного оператора.

Формула линейного функционала.

Прямоугольная система координат на плоскости. Расстояние между точками. Деление отрезка в данном отношении. Векторы. Равенство векторов. Координаты вектора. Сложение векторов. Умножение вектора на число. Разложение вектора плоскости по двум неколлинеарным векторам. Скалярное произведение векторов. Общее уравнение прямой на плоскости. Условие параллельности и перпендикулярности прямых. Параметрическое и каноническое уравнения прямой. Расстояние от точки до прямой. Преобразование координат точки при замене системы координат. Разложение вектора по трем некомпланарным векторам. Векторное произведение векторов. Смешанное произведение векторов. Общее уравнение плоскости. Условие параллель­ности и пер­пендикулярности плоскостей. Уравнение прямой в пространстве. Взаимное расположение прямой и плоскости, двух прямых.

Скалярное произведение.

Аннотация программы дисциплины

«Теория вероятностей и математическая статистика»

Цели освоения дисциплины: получение теоретических знаний, формирующие у студентов специальную профессиональную культуру и вероятностно-статистическое мышление, необходимое для успешной исследовательской и аналитической работы в экономической науке.

Задачи дисциплины:

·  введение студентов в методологию, подходы, математические методы анализа явлений и процессов в условиях неопределенности;

·  изучение закономерностей, характеризующих случайные явления;

·  овладение вероятностно-статистическими методами количественной оценки случайных событий, величин, признаков;

·  овладение критериями проверки статистических гипотез;

·  формирование навыков содержательной интерпретации формальных результатов;

·  привитие способностей применения вероятностных методов в экономических исследованиях и расчетах.

Место дисциплины в структуре ООП. Данная учебная дисциплина входит в раздел «Б.2. Математический и естественно-научный цикл. Базовая часть» ФГОС ВПО по направлению подготовки 080500 Бизнес-информатика.

Требования к результатам освоение дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: ОК-1, ОК-4, ОК-6, ОК-8, ОК-16, ПК-19, ПК-20, ПК-21.

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

ЗНАТЬ:

·  аксиоматику, основные понятия и формулы расчета вероятностей случайных событий,

·  основные распределения случайных величин, основные понятия и задачи математической статистики,

·  выборочные методы анализа результатов наблюдений, критерии проверки статистических гипотез.

УМЕТЬ:

·  применять стандартные методы и модели теории вероятностей и математической статистики для решения теоретико-вероятностных, статистических и экономических задач,

·  расчетные формулы, таблицы критических значений распределений при решении статистических задач, экономически содержательно интерпретировать результаты расчетов.

ВЛАДЕТЬ:

·  навыками оценки вероятности событий в случае конечного числа исходов;

·  определения законов распределения и числовых характеристик случайных величин и их свойств;

·  точечной и интервальной оценки параметров распределения с заданной надежностью;

·  проверки статистических гипотез; применения вероятностных расчетов в экономических исследованиях.

Основное содержание дисциплины

Случайное явление и его основные свойства.

Случайные события.

Схема независимых испытаний. Формула Бернулли. Формула Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа.

Случайные величины (СВ). Дискретные и непрерывные СВ.

Система случайных величин.

Неравенство Маркова, Чебышева. Теорема Чебышева. Теорема Бернулли. Центральная предельная теорема.

Вариационный ряд и его числовые характеристики. Графическое изображение вариационного ряда. Эмпирическая функция распределения.

Генеральная и выборочная совокупности. Виды выборок.

Точечные оценки и их свойства.

Интервальные оценки параметров: вероятности (генеральной доли), математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения.

Статистическая гипотеза.

Проверка гипотез о равенстве средних двух и более совокупностей. Проверка гипотез о равенстве долей признака в двух и более совокупностях. Проверка гипотез о равенстве дисперсий двух и более совокупностей. Проверка гипотез о числовых значениях параметров по данным одной выборки. Проверка гипотез о соответствии эмпирического распределения теоретическому. Проверка гипотез об однородности выборок.

Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.

Основные положения регрессионного анализа.

Аннотация программы дисциплины

«АНАЛИЗ ДАННЫХ»

Цель дисциплины: обучение студентов теории и практике работы с базовыми концепциями интеллектуальных компонент современных информационных систем, связанных с комплексным, детальным анализом информации разного типа. Рассматриваются современные методы анализа данных, Data Mining-системы, OLAP-структуры, статистические методы, эвристические методы, интеллектуальные методы, методы поиска и извлечения закономерностей из больших хранилищ данных. Формируется представление об их использовании в бизнесе.

Задачи дисциплины:

·  теоретическая классификация методов анализа данных, практическая работа с универсальными и специализированными программными средствами анализа данных;

·  формирование навыков и умений использования систем комплексного анализа данных в практике экономической работы (аналитическая работа, фондовый рынок, FOREX, прогнозирование, стратегическое планирование и др.).

Место дисциплины в структуре ООП: Данная учебная дисциплина входит в раздел «Б.2. Математический и естественнонаучный цикл. Базовая часть» ФГОС по направлению подготовки «Бизнес-информатика».

Требования к результатам освоения дисциплины: Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: ОК-1,4,12,13,16; ПК - 3,14, 19, 20.

В результате изучения дисциплины студенты должны

ЗНАТЬ:

·  методику комплексного компьютерного анализа данных, типы данных;

·  классические стандартные, (статистические) методы анализа данных;

·  неклассические (нестандартные, мягкие) методы анализа данных;

·  принципы анализа нечисловых данных;

·  нейросетевые методы анализа данных; нечеткие методы анализа данных;

·  методику использования методов анализа данных в среде профессиональных пакетов прикладных программ;

·  принципы использования результатов анализа данных для принятия обоснованных управленческих решений;

·  принципы построения автоматизированных экспертных систем;

УМЕТЬ:

·  использовать методы анализа данных на практике для аналитических целей;

·  использовать результаты численного анализа для принятия обоснованных управленческих решений;

·  конструировать простейшие автоматизированные экспертные системы;

ВЛАДЕТЬ:

·  программным обеспечением для работы с офисными системами анализа данных (Excel), Data Mining-системами (Deductor), пакетами статистического анализа данных (Statistica), нейросетевыми системами (SNN), математическими пакетами (MATLAB) пакетами нечеткой логики (Fuzzy Logic);

·  набором знаний и инструментарием полезным для формирования высокоинтеллектуальных компонент информационных систем предприятий, способных помочь принять обоснованные управленческие решения и экспертные заключения.

Основное содержание дисциплины

Основы анализа данных.

Data Mining – основной этап KDD. Сферы применения Data Mining. Вводятся понятия Web Mining, Text Mining, Call Mining.

Некоторые бизнес-приложения Data Mining (Розничная торговля, Банковское дело, Телекоммуникации, Страхование). Специальные приложения (Медицина, Техника, Экономика).

KDD и OLAP.

Методы и стадии

Классы систем анализа данных. Предметно-ориентированные аналитические системы. Статистические пакеты. Нейронные сети. Системы рассуждений на основе аналогичных случаев. Деревья решений (decision trees). Эволюционное программирование. Генетические алгоритмы. Алгоритмы ограниченного перебора. Резюме.

Алгоритмы анализа данных и задачи Data mining.

Процесс Data Mining.

Интеллектуальные методы анализа данных.

Классификация и прогнозирование.

Кластерный анализ. Иерархические методы. Основы кластерного анализа, математические характеристики кластера. Пример иерархического кластерного анализа.

Итеративные методы.

Методы поиска ассоциативных правил.

Способы визуального представления данных.

Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining. Процесс Data Mining с точки зрения организационных факторов, а также в соответствии с известными методологиями CRISP и SEMMA.

Data Mining консалтинг. Преимущества. Процедура работы консалтинговой компании SnowCactus с клиентом.

Инструментальные средства KDD. Рынок инструментов Data Miningю Разаитие рынка инструментов, поставщики инструментов, классификация инструментов. Описаны критерии, по которым можно сравнивать и выбирать инструмент Data Mining.

Пакет анализа данных EXCEL. Корреляция. Регрессия. Описательная статистика.

Пакет SAS Enterprise Miner.

Система PolyAnalyst. Архитектура, аналитический инструментарий, краткая характеристика математических алгоритмов. Кратко охарактеризована система WebAnalyst.

Программный продукт Cognos. Особенности методологии моделирования в системе Cognos.

Система STATISTICA Data Miner. Средства анализа и схема работы.

Инструмент Oracle Data Miningr. Характеристика, реализованные алгоритмы и функциональные возможности.

Аналитическая платформа Deductor, архитектура и аналитические алгоритмы.

Инструмент KXEN. Программное обеспечение KXEN. Отличия подхода KXEN от традиционного подхода Data Mining. Предпосылки создания системы KXEN и ее технические характеристики. Ключевые компоненты системы KXEN. Технология IOLAP.

Новые технологии анализа данных Deep Data Mining.

Аннотация рабочей программы дисциплины

«Теоретические основы информатики»

Цель дисциплины состоит теоретическая и практическая подготовка студентов экономических специальностей к эффективному использованию современной вычислительной техники для решения экономических, управленческих и других задач, требующих использования персональных электронно-вычислительных машин и различных программных средств.

Также целями учебной дисциплины является подготовка студентов к эффективному использованию современных компьютерных и телекоммуникационных средств и технологий для решения прикладных финансово-экономических задач в процессе обучения в вузе и в ходе будущей профессиональной деятельности.

Задачи дисциплины:

·  изучение студентами комплекса базовых теоретических знаний в области информатики, аппаратных и программных средств ЭВМ, ознакомление с общими методами и способами сбора, накопления, обработки, хранения, передачи и анализа информации, особенностями разграничения доступа к информации и общими подходами к обеспечению ее защиты и безопасности;

·  получение знаний по устройству и принципу работы компьютера, его техническому оснащению;

·  приобретение навыков использования существующих программных продуктов;

·  применение адаптивности к непрерывному изучению и совершенствованию как основных видов представления информации, так и средств ее обработки.

·  формирование понимания значимости информации в профессиональном образовании бакалавра;

·  формирование представления о роли и месте информации в экономических информационных системах;

·  ознакомление с системой понятий, используемых для описания информации, и их взаимосвязью;

·  ознакомление с примерами применения информации в бизнесе;

·  формирование навыков и умений использования информации в бизнесе.

Место дисциплины в структуре ООП 

Дисциплина является обязательной. Данная учебная дисциплина входит в раздел «Б.2. Цикл математический и естественнонаучный. Базовая часть ФГОС по направлению подготовки ВПО «Бизнес-информатика» и изучается в первом семестре.

Требования к результатам освоения дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: ОК-1; ОК-11; ОК-12;ОК-13;ОК-16;ПК-12.

В результате освоения дисциплины студент должен:

ЗНАТЬ:

·  основные понятия и современные принципы работы с деловой информацией;

·  о роли и значение информации и информационных технологий в развитии современного общества и экономики знаний;

·  способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях и корпоративных информационных системах;

УМЕТЬ:

·  применять средства программного обеспечения анализа и количественного моделирования систем управления;

·  применять методы и программные средства обработки деловой информации, способен взаимодействовать со службами информационных технологий и эффективно использовать корпоративные информационные системы ;

·  моделировать бизнес-процессы и знаком с методами реинжиниринга;

·  использовать в практической деятельности организаций информацию, полученную в результате маркетинговых исследований и бенчмаркетинга;

ВЛАДЕТЬ:

·  владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией;

·  программами Microsoft Office для работы с деловой информацией и ocновами web-технологий;

·  культурой мышления, быть способным к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения;

·  современными технологиями управления персоналом;

·  методами управления проектами и готов к их реализации с использованием современного программного обеспечения;

·  методами принятия стратегических, тактических и оперативных решений в управлении деятельностью организаций;

·  средствами ПО анализа и количественного моделирования систем управления.

Основное содержание дисциплины

Роль и место теоретической информатики. Предмет и задачи информатики.

Компьютерно-ориентированные технологии управления экономическими объектами. Экономический документ, виды и формы представления.

Технические средства реализации информационных процессов: ЭВМ и средства связи.

Классификация ЭВМ по способам использования, производительности, особенностям архитектуры. Персональные ЭВМ: отличительные признаки и классификация. Структура и основные блоки ПК.

Классификация ПО. Системное и прикладное ПО.

Назначение операционных систем (ОС). Типовая структура операционных систем. Функции ОС.

Приемы управления объектами Microsoft Word. Работа с различными шрифтами.

Система презентационной графики Microsoft PowerPoint.

Табличный процессор: виды, назначение, интерфейс и основные возможности.

Диаграммы: типы, построение, объекты и их свойства, изменение свойств.

Встроенные математические функции. Методы решения математических задач в сфере управления.

Анализ данных (подбор параметра, таблицы подстановки, поиск решений, диспетчер сценариев).

Создание списков (баз) экономических данных.

Ввод, редактирование и форматирование данных. Типы данных: текст, число, формула. Форматы представления данных. Форматирование таблицы. Способы выделения ячеек, диапазона ячеек, столбца, строки. Создание формул. Использование абсолютных и относительных адресов при создании формул. Мастер функций. Мастер диаграмм. Сортировка данных.

Базы данных и их функциональное назначение.

Системы управления базами данных (СУБД): назначение и виды. Функциональные возможности СУБД и их характеристики. Обобщенная технология работы с СУБД.

Технология проектирования баз данных в Access.

Понятие компьютерной сети. Классификация сетей: локальные и глобальные сети ЭВМ. Локальные и распределенные ресурсы. Элементы локальных вычислительных сетей (ЛВС).

Глобальная сеть Интернет. Развитие сети Интернет.

Клиентское и серверное ПО Интернет. Поисковые системы Интернет. Языки запросов поисковых систем.

Роль системы Интернет на современном этапе. Электронная торговля, электронные системы платежей и электронные деньги.

Понятие операционной системы. Функции операционной системы Windows. Интерфейс. Стандартные программы в Windows.

Организация файловой системы в Windows. Навигация по файловой системе с помощью программ «Проводник» или «Мой компьютер». Создание папок, файлов, ярлыков.

Аннотация программы дисциплины

«Общая теория систем»

Цель дисциплины: ознакомление обучающихся с основами системного анализа и системного подхода, осмысление их методологической значимости в процессе познания, что способствует освоению таких видов профессиональной деятельности как аналитическая и научно-исследовательская.

Задачи дисциплины:

·  овладение методикой перехода от исследуемого объекта или явления к адекватной модели их заменяющей;

·  выработка навыков модельных анализа слабо структурированных проблем и осмысление степени применимости модельных решений;

·  освоение методологии системного анализа исследуемых процессов, явлений и объектов, относящихся к области профессиональной деятельности, анализ и интерпретация полученных результатов;

·  тренинг в реализации системного подхода при решении конкретных проблем;

·  обработка массивов экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализ, оценка, интерпретация полученных результатов и обоснование выводов;

Место дисциплины в структуре ООП: Данная учебная дисциплина входит в раздел Б.2 «Математический и естественнонаучный цикл. Базовая часть» ФГОС ВПО по направлению подготовки Бизнес-информатика.

Требования к результатам освоение дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: ОК-1, ОК-4, ОК-6, ПК-19, ПК-20, ПК-21.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

ЗНАТЬ:

·  основное содержание системного анализа и системного подхода;

·  необходимые составные элементы систем;

·  сущность и значение обратных связей.

УМЕТЬ:

·  выявлять основные подсистемы, обуславливающие целостность системы;

·  формировать процедуру системного анализа и системного подхода;

·  интерпретировать полученное системное решение в рамках сделанных допущений и предположений.

ВЛАДЕТЬ:

·  навыками анализа и синтеза в реализации системного решения исследуемых проблем;

·  методами выделения основных составных элементов конкретных систем;

·  особенностями как в исследовании существующих систем, так и в формировании систем создаваемых.

Основное содержание дисциплины

Системный подход как неизбежное следствие процесса познания. История развития системного подхода.

Основных понятий системного анализа на примере систем линейных алгебраических уравнений: элементы, связи и их типы, структура, подсистемы. Представление структуры с помощью граф – схем. Использование граф – схем в моделях сетевого планирования. Вероятностные модели сетевого планирования.

Древовидная структура представления составных элементов системы. Взаимосвязь количества составных элементов системы и числом уровней её расчленения. Вероятностные оценки в системе: количества уровней, составных элементов на каждом уровне, общего количества составных элементов, общего количества информации, числа зон локальных взаимодействий. Ограниченность человеческого сознания в исследовании существующих и создаваемых систем. Принципиальное отличие технических систем от технических устройств.

История развития понятия «система». Синергетика. Различные существующие на сегодняшний день определения системы. Обобщённое представление о элементах, связях и структуре системы. Отсутствие общепринятого описания понятия целостности системы. Целостность как единство системы основных составных элементов, системы жизнеобеспечения и системы управления.

Программно – целевой метод (ПМЦ) как составная часть системного подхода. Содержание ПМЦ: программа, цели, состав идеальной программы, рабочий план, этапы рабочего плана. Содержание системного подхода при изучении существующих систем не нами созданных, а также систем, которые мы планируем создать. Обобщённое представление о системном анализе. Логические основы системного анализа. Методология познания: виды методологий, методы и принципы системного анализа.

Аннотация программы дисциплины

«Исследование операций»

Цель дисциплины: ознакомление обучающихся с прикладными математическими моделями исследования операций, позволяющими количественно обосновать принимаемые решения, что способствует освоению таких видов профессиональной деятельности как аналитическая и научно-исследовательская.

Задачи дисциплины:

·  овладение методикой перехода от исследуемого объекта или явления к адекватной модели их заменяющей;

·  выработка навыков модельных анализа и осмысление степени применимости модельных решений;

·  построение стандартных теоретических моделей исследуемых процессов, явлений и объектов, относящихся к области профессиональной деятельности, анализ и интерпретация полученных результатов;

·  тренинг в использовании современных компьютерных средств анализа;

·  обработка массивов экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализ, оценка, интерпретация полученных результатов и обоснование выводов;

Место дисциплины в структуре ООП: Данная учебная дисциплина входит в раздел Б.2 «Математический и естественнонаучный цикл. Базовая часть» ФГОС ВПО по направлению подготовки 080500 – БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА (четвертый семестр).

Требования к результатам освоение дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: ОК-1, ОК-4, ОК-6, ОК-13, ПК-19, ПК-20, ПК-21.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

ЗНАТЬ:

·  методологию построения моделей исследования операций;

·  необходимые составные элементы данных моделей;

·  компьютерные средства модельного анализа.

УМЕТЬ:

·  формализовать задачу, т. е. перейти от исследуемого объекта или явления к его абстрактной, но адекватной копии;

·  интерпретировать полученное модельное решение в рамках сделанных допущений и предположений;

·  использовать пакеты прикладных программ для поиска модельных решений различных классов задач.

ВЛАДЕТЬ:

·  навыками построения моделей типовых социально-экономических объектов или процессов;

·  методами сбора исходной информации;

·  компьютерными средствами модельной обработки информации.

Основное содержание дисциплины

Этапы принятия решений и решение проблемы. Их особенности. Роль и место модельного анализа. Их типы. Общее представления о моделях и их классификация.

Моделирование и прогнозирование покупательского спроса.

Модель определения точки безубыточности.

Детерминированная модель (спрос постоянный) управления запасами: Модель экономичного объема заказа; модель экономического объема производства.

Постановка задачи линейного планирования (ЗЛП).

Теория двойственности.

Симметричные взаимно двойственные задачи и их свойства. Экономическая интерпретация двойственной задачи. Решение двойственных задач и его сенсетивный анализ. Объективно обусловленные оценки и их смысл.

Транспортная задача.

Постановка транспортной задачи. Закрытая модель. Открытая модель. Методы северо-западного угла и минимальных тарифов для определения первоначального распределения поставок. Метод потенциалов для нахождения оптимального решения.

Целочисленное программирование.

Постановка задачи целочисленного линейного программирования. Графический метод решения. Методы отсечения. Метод Гомори. Метод ветвей и границ.

Модель анализа иерархий. Принятие решений в условии отсутствия четких взаимосвязей между элементами множеств: информация, варианты, критерии. Экспертная оценка по парных сравнений элементов множеств как основа входной информации. Вероятностные основы метода обоснования принимаемых решений.

Модель целевого планирования. Многокритериальный выбор. Построение обобщающего критерия оценки вариант. Особенности построения данной модели анализа.

Основные понятия. Классификация систем массового обслуживания (СМО). Понятие Марковского случайного процесса. Потоки событий. Уравнения Колмогорова. Предельные вероятности состояний. СМО с отказами. СМО с ожиданием. Модели динамики средних.

Вариативная часть, в т. ч. дисциплины по выбору студентов

Аннотация программы дисциплины

«Имитационное моделирование»

Целями освоения являются получение студентами теоретических знаний и практических навыков анализа в области имитационного моделирования экономических процессов, включающих в аналитической деятельности: анализ архитектуры предприятия и оценка применения ИС и ИКТ для управления бизнес-процессами, в организационно-управленческой деятельности: планирование деятельности организации и подразделений, разработка и реализация проектов, направленных на развитие организации; в проектной деятельности: разработка проектов совершенствования бизнес-процессов; в научно-исследовательской деятельности: подготовка научно-обоснованных отчетов и публикаций; в консалтинговой деятельности: анализ бизнес-процессов и их совершенствование, оценка эффективности проектов на основе моделирования; в инновационно-предпринимательской деятельности: обоснование бизнес планов при помощи построения моделей бизнес-процессов.

Задачи дисциплины:

·  формирование представления об имитационном моделировании экономических процессов;

·  изучение методов и приемов построения моделей организаций и планирование на их основе;

·  изучение способов компьютерной реализации построенных моделей организаций;

·  овладение приемами и методами экономического обоснования и оценки эффективности проектов, направленных на развитие организации;

·  привитие способностей и навыков моделирования для выбора лучшего варианта на основе применения информационных технологий.

Место дисциплины в структуре ООП: Данная учебная дисциплина входит в раздел «Б.2. Математический и естественнонаучный цикл. Вариативную часть» ФГОС по направлению подготовки «БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА».

Требования к результатам освоение дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: ОК-4, ОК-8, ОК-13, ПК-1, ПК-5, ПК-13, ПК-14, ПК-20, ПК-22, ПК-27.

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

ЗНАТЬ:

·  понятийный аппарат дисциплины;

·  принципы, методы и критерии оценки эффективности управленческих решений;

·  методы построения моделей экономических объектов;

·  пути повышения эффективности организации предприятия; методы анализа бизнес-процессов.

УМЕТЬ:

·  использовать современные методы оценки эффективности управленческих решений, бизнес-процессов;

·  разрабатывать технико-экономическое обоснование новых проектов, схем, инвестиционных программ, бизнес-процессов;

·  строить модели различных организаций и реализовать на ЭВМ;

ВЛАДЕТЬ:

·  профессиональной аргументацией при выборе лучших вариантов управленческих решений;

·  методикой технико-экономического обоснования новых проектов, схем, инвестиционных программ, бизнес-процессов;

·  методикой разработки и оценки бизнес-планов инвестиционных проектов;

·  компьютерными технологиями при оценке вариантов управленческих решений и построения моделей организаций.

Основное содержание дисциплины

Понятие имитационной модели.

Предмет теории массового обслуживания. Показатели эффективности СМО.

Законы распределения случайных величин при имитации процессов. Равномерное, дискретное, нормальное, экспоненциальное, треугольное распределения. Распределение Эрланга.

Построение модели управления документооборотом фирмы на примере модели «Эффективность рабочей станции бухгалтерии».

Структурная схема бизнес-процесса. Взаимосвязь потоков заказов и потоков финансовых ресурсов. Ее отображение на схеме имитационной модели. Моделирование платежей. Моделирование проводок с одного и того же счета-источника на различные счета-приемники. Моделирование банковского кредита. Прогноз показателей деятельности фирмы. Моделирование параллельных и порожденных процессов.