Учебно-методический комплекс дисциплины математические методы принятия решений (стр. 2 )

владеть cтандартными методами и моделями математического анализа и применением их в практике; применения библиотеками стандартных прикладных программ для  ЭВМ в целях ускорения решения задач. 

  Линейная алгебра:

  Знания:

основные понятия линейной алгебры: матрицы, векторы, многочлены, определители; аксиоматику и примеры линейных и евклидовых пространств; понятие линейного оператора; основные методы решения задач линейной алгебры.

  Умения:

находить, анализировать и контекстно обрабатывать информацию, связанную  с  линейной алгеброй; извлекать полезную научно-техническую информацию из электронных библиотек, реферативных журналов; демонстрировать способность к анализу и синтезу; публично представить собственные и известные научные результаты.

  Навыки:

проблемно-задачной формой представления математических знаний; опыта самостоятельного различения типов знаний; решения задач методами линейной алгебры с помощью новых информационных технологий.

2.3. Перечень последующих учебных дисциплин, для которых необходимы знания, умения и навыки, формируемые учебной дисциплиной ”Математические методы принятия решений”.

Дисциплина «Математические методы в принятии решений» является предшествующей для следующих дисциплин: «Исследование операций», «Математические методы в менеджменте и маркетинге»,  «Методы и модели анализа и оценки инвестиционных проектов», «Методы и модели бизнес-прогнозирования».

Исследование операций:

  Знания:

теоретических основ исследования операций; основных методов, методик  и  приемов исследования операций.

  Умения:

выбирать необходимые методы  исследования операций; применять необходимые методы  исследования операций при изучении конкретных бизнес-процессов; правильно понимать и интерпретировать полученные результаты.

Навыки:

сбора первичной организации и хранения данных для исследования операций; самостоятельного исследования операций с использованием современных профессиональных  компьютерных программ; самостоятельного получения знаний и повышения квалификации в сфере исследования операций.

Математические методы в менеджменте и маркетинге:

Знания:

- теоретических основ построения математических моделей в маркетинге и менеджменте;

- основных математических методов решения задач в рамках моделей в области маркетинга и менеджмента.

Умения:

- применять математические методы при изучении процессов в области маркетинга и менеджмента;

- выбирать средства статистического анализа, наиболее эффективные для построения конкретных моделей маркетинга и менеджмента;

- правильно понимать и интерпретировать полученные результаты математического моделирования в маркетинге и менеджменте.

Навыки:

- сбора первичной организации и хранения данных для математического моделирования в маркетинге и менеджменте;

- самостоятельного построения математических моделей маркетинга и менеджмента с использованием современных профессиональных  компьютерных программ;

- самостоятельного получения знаний и повышения квалификации в математическом моделировании процессов маркетинга и менеджмента. 

Методы и модели анализа и оценки инвестиционных проектов:

Знания:

основных принципов и подходов  к оценке эффективности инвестиционных проектов; методов оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях определенности; методы и модели оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности.

Умения:

проводить оценку инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности; проводить отбор наиболее эффективных инвестиционных проектов;

Навыки:

оценки и отбора наиболее эффективного инвестиционного проекта; проведения сравнительной оценки альтернативных инвестиционных проектов;

Методы и модели бизнес-прогнозирования:

Знания:

теоретических основ прогнозирования; основных методов, методик  и  приемов прогнозирования.

Умения:

применять методы прогнозирования в бизнесе; выбирать средства статистического анализа, наиболее эффективные для построения конкретных бизнес-прогнозов; правильно понимать и интерпретировать полученные результаты бизнес - прогнозирования.

Навыки:

сбора первичной организации и хранения данных для бизнес-прогнозирования; самостоятельного построения прогнозов с использованием математических методов и современных профессиональных  компьютерных статистических программ.

III. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ “МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ”

Процесс изучения дисциплины ”Математические методы принятия решений” направлен на формирование следующих компетенций по направлению подготовки бакалавров направления ”Бизнес-информатика”:

       Процесс изучения дисциплины “Математические методы принятия решений” направлен на формирование следующих компетенций в соответствии  с ФГОС ВПО (ОС ЮФУ) и ООП ВПО у выпускника  по  направлению  подготовки  0805001 – Бизнес-информатика (профиль «Бизнес-аналитика) с квалификацией (степенью) «бакалавр»:

а) общенаучные:

владение основами экономических и управленческих знаний, способность их использовать в контексте своей профессиональной и социальной деятельности  (УК-5);

б) инструментальные:

понимание сущности и значения информации в современном обществе; владение основными навыками, методами, способами получения, хранения, обработки и воспроизведения информации; навыками использования программных средств и работы в компьютерных сетях (УК-9);

Кроме того, студент, изучающий дисциплину ”Математические методы принятия решений”,  будет подготовлен обладать следующими профессиональными компетенциями (ПК):

в) аналитические: 

проводить анализ процессов принятия решений для управления предприятием (ПК-1); использовать статистические и эконометрические методы для анализа бизнес-процессов (ПК-5).

г) научно-исследовательские:

использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-22);

Помимо этого, процесс изучения дисциплины “Математические методы принятия решений”  направлен на формирование следующих специальных компетенций у выпускника  по  направлению  подготовки  0805001 – Бизнес-информатика (профиль «Бизнес-аналитика) с квалификацией (степенью) «бакалавр»:

разрабатывать и применять экономико-математические модели для управления бизнес-процессами в сфере ИКТ (СК-2); использовать математический инструментарий и разрабатывать модели для оценки бизнеса (СК-3); использовать математические методы и разрабатывать модели бизнес-прогнозирования (СК-4).

В результате освоения дисциплины “Математические методы принятия решений” обучающийся должен:

Знать:

основные математические методы принятия решений.

Уметь:

выбирать необходимые математические методы  принятия решений; применять необходимые математические методы  принятия решений  при изучении конкретных бизнес-процессов; решать типовые математические задачи, используемые при принятии управленческих решений; использовать математический язык и математическую символику при построении организационно-управленческих моделей; правильно понимать и интерпретировать полученные результаты.

  Владеть:

навыками сбора первичной организации и хранения данных для решения математических задач в принятии решений; навыками самостоятельного принятия решений с использованием современных профессиональных  компьютерных программ; навыками самостоятельного получения знаний и повышения квалификации в сфере принятия решений с использованием математического аппарата; математическими, статистическими и количественными методами решения типовых организационно-управленческих задач.

IV. СОДЕРЖАНИЕ И СТРУКТУРА ДИСЦИПЛИНЫ “МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ”

4.1. Содержание модулей дисциплины

№ модуля	Наименование модуля	Содержание модуля	Форма текущего контроля
1	Введение.  Предмет и метод курса.	Тема 1. Исторический обзор применения математических методов в принятии решений. Тема 2. Этапы принятия решений. Роль прогнозирования и планирования в принятии решений. Тема 3. Классификация математических методов принятия решений.	Выполнение домашнего задания, коллоквиум, рубежный контроль в виде тестов и контрольной работы
2	Математические методы принятия решений в условиях определенности	Тема 4. Принятие решений с помощью методов линейного программирования. Тема 5. Примеры задач линейного программирования в принятии решений Тема 6. Место и роль транспортной задачи в принятии решений.	Выполнение домашнего задания, коллоквиум, рубежный контроль в виде тестов и контрольной работы
3	Математические методы принятия решений в условиях неопределенности и риска	Тема 7. Принятие решений с помощью теории игр Тема 8. Эконометрические методы принятия решений Тема 9. Принятие решений в условиях недостатка информации.	Выполнение домашнего задания, коллоквиум, рубежный контроль в виде тестов и контрольной работы.

4.2. Структура дисциплины. Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных единиц (216 часов)

Вид работы
№ семестра	Всего
Общая трудоемкость
Аудиторная работа:
Лекции (Л)	3	36
Практические занятия (ПЗ)	3	36
Лабораторные работы (ЛР)	3	-
Самостоятельная работа:
Курсовой проект (КП), курсовая работа (КР)	3	-
Расчетно-графическое задание (РГЗ)	3	-
Реферат (Р)	3	-
Эссе (Э)	3	-
Самостоятельное изучение модулей	3	36
Контрольная работа (К)	3	36
Самоподготовка (проработка и повторение лекционного материала и материала учебников и учебных пособий, подготовка к лабораторным  и  практическим занятиям, коллоквиумам, рубежному контролю и т. д.),	3	36
Подготовка и сдача экзамена	3	36
Вид итогового контроля (экзамен)

Модули дисциплины, изучаемые в _3__ семестре