Цели учебной практики (стр. 1 )

1. Цели учебной практики

Углубление теоретических знаний, обучение студентов основным экономико-математическим методам, используемым в процессах управления организацией и приобретение ими навыков анализа результатов наблюдений за организационно-управленческими и информационно-аналитическими процессами с помощью современных информационных средств обработки и интерпретации полученных данных, используя преимущественно математический инструментарий.

2. Задачи учебной практики

Учебными задачами практики являются:

привить студентам понимание сущности экономико-математических методов, применяемых при решении экономических и финансовых задач; научить студентов применять накопленные теоретические знания и имеющиеся программные продукты при проведении инструментальных математических исследований; привить студентам устойчивые навыки построения простейших математических моделей для решения предложенных задач и работы с большими массивами данных; сформировать у студентов способность к принятию аргументированных управленческих решений на основе результатов исследований; способствовать овладению студентами современными средствами информационных технологий. Сформировать комплекс математических методов и моделей в управлении различными объектами на различных организационных уровнях.

3. Место учебной практики в структуре ООП бакалавриата (Б5.У)

Учебная практика позволяет использовать теоретические знания, полученные в курсе высшей математики для решения конкретных задач экономического и управленческого характера с использованием информационных технологий и базируется на таких дисциплинах как «Математика», «Информационные технологии в менеджменте», «Эконометрика», «Методы моделирования управленческих, экономических и бизнес-процессов», «Учебно-тренировочный комплекс «Учебная корпорация -1»: Основы моделирования деятельности организации», «Учебно-тренировочный комплекс «Учебная корпорация – 2»: Моделирование бизнес-процессов» и др.

Для успешного прохождения практики студенты должны овладеть знаниями, предусмотренными в учебных программах названных дисциплин. Успешное прохождение практики, в свою очередь, способствует лучшему освоению материала дисциплин, которые изучаются позже: «Методы и инструменты менеджмента», «Процессное управление в системе стратегического менеджмента», «Учебно-тренировочный комплекс «Учебная корпорация - 3»: ССП в управлении организацией», «Учебно-тренировочный комплекс «Учебная корпорация – 4»: Информационные системы в управлении организацией», а так же других дисциплин ООП бакалавриата..

4. Форма проведения учебной практики: лабораторная.

5. Место и время проведения учебной практики

Учебная практика проводится в лабораториях Университета, оборудованных ИКТ и современным системным и прикладным программным обеспечением (в компьютерных учебных классах) с выходом в корпоративную сеть и в Интернет, а так же может проводиться на конкретных рабочих местах специалистов в структурных подразделениях Университета (в деканатах, на кафедрах, в научных подразделениях, инновационных центрах, в бухгалтерии, в управлении делами и других функциональных подразделениях).

Учебная практика проводится в течение двух недель в шестом семестре, в июле-месяце.

6. Компетенции, формируемые в результате прохождения учебной практики

В результате прохождения учебной практики обучающийся должен приобретать следующие знания и практические навыки, умения, которые позволят сформировать следующие общекультурные и профессиональные компетенции:

Общекультурные компетенции (ОК)

ОК-8 – способен находить организационно - управленческие решения и готов нести за них  ответственность.

ОК-13 – способен анализировать  социально-значимые проблемы и процессы.

ОК-19 – способен осуществлять деловое общение: публичные выступления, переговоры, проведение совещаний, деловая переписка, электронные коммуникации и т. д..

Профессиональные компетенции (ПК)

ПК-8 – способен оценивать условия и последствия принимаемых организационно-управленческих решений.

ПК-47 – способен проводить анализ операционной деятельности организации и использовать его результаты для подготовки управленческих решений.

ПК-49 – способен разрабатывать бизнес-планы создания и развития новых организаций (направлений деятельности, продуктов и т. п.)

В результате сформированных компетенций студент должен:

Знать:

современное программное обеспечение ПК для работы в офисе (ОК-8); возможности информационных технологий для решения задач (ПК-47); сущность и содержание методов и процедур решения экономических и финансовых проблем с использованием информационных технологий (ПК-49); принципы и область применения математических моделей в решении экономических и финансовых задач (ПК-8).

Уметь:

Выполнять задания по практике в микрогруппах (коллективы студентов 3-4 чел.) (ОК-19) создавать и модифицировать простейшие базы данных на основе статистических наблюдений (ОК-13); строить математические модели управления (ПК-49); использовать на практике различные методы решения задач по исследованию операций и пр (ПК-47).

Владеть:

методами и процедурами решения задач мониторинга, контроля и прогнозирования динамики деятельности организации с использованием информационных технологий (ПК-8, ОК-13);

методами группировки и обработки количественных массивов на основе статистических наблюдений и методов вероятностной математики и эконометрики (ПК-49);

7. Структура и содержание учебной практики

Продолжительность учебной практики 2 недели, общая трудоемкость составляет 3 зачетных единиц или 108 часов.

Таблица 1 - Структура и содержание практики

№ п/п	Наименование раздела практики	Содержание раздела
1	Основы теории вероятностей. Законы распределения случайных величин	Классификация случайных событий и случайных величин. Математическое ожидание, дисперсия и стандартное отклонение. Функция распределения случайной величины. Плотность распределения случайной величины. Законы распределения вероятностей дискретных и случайных непрерывных величин.  Нормальное распределение. Правило «трех сигм». Законы распределения, используемые при статистической обработке данных:  Хи-квадрат, Стьюдента,  Фишера-Снедекора. Функции MS Excel, используемые при вычислении вероятностей случайных величин, интервалов по правилу «трех сигм».
2	Основы математической статистики. Моделирование случай­ных выборок и опи­сательная стати­стика. Интервальное оценивание	Генеральная и выборочная совокупности. Разновидности вариационных рядов. Средняя арифметическая и дисперсия ряда. Репрезентативная выборка. Моделирование случайных выборок и описательная статистика. Вычисление параметров описательной статистики. Характеристики положения, рассеяния, формы распределения. Построение интервального вариационного ряда. Эмпирическая функция распределения. Полигон распределения и гистограмма частот. Свойства оценок параметров генеральной совокупности: несмещенность, состоятельность, эффективность. Несмещенность и состоятельность выборочной средней. Смещенность и состоятельность выборочной дисперсии. Исправленная (несмещенная) выборочная дисперсия. Отыскание дисперсии исследуемого параметра по выборке и по генеральной совокупности. Интервальные оценки. Понятие доверительного интервала. Надежность оценки. Доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии и при неизвестной дисперсии. Доверительный интервал для дисперсии нормального распределения при известном и при неизвестном математическом ожидании.
3	Проверка статисти­ческих гипотез. Кри­терии согласия	Понятие статистического критерия. Нулевая и альтернативная (конкурирующая) гипотеза. Уровень значимости. Критическое значение критерия. Критическая область и ее виды. Область принятия гипотезы. Ошибки первого и второго рода. Мощность критерия. Алгоритм проверки статистических гипотез. Проверка гипотез о числовых значениях параметров. Гипотеза о равенстве математического ожидания случайной величины гипотетическому значению при известной и неизвестной дисперсии. Проверка гипотез о равенстве числовых характеристик двух случайных величин.  Проверка гипотез о равенстве дисперсий двух случайных величин при известных и при неизвестных математических ожиданиях. Проверка гипотез о равенстве математических ожиданий двух случайных величин при неизвестных, при известных равных и неравных  дисперсиях. Критерии согласия для проверки гипотезы о теоретическом законе распределения: хи-квадрат Пирсона, Колмогорова.
4	Дисперсионный анализ. Корреляционный и регрессионный анализ	Факторный анализ. Уровни фактора и отклика. Однофакторный, двухфакторный  и многофакторный дисперсионный анализ с повторениями и без повторений. Проверка гипотезы о влиянии фактора на результативный признак. Отыскание ковариации между различными параметрами производственных процессов.
Линейный корреляционный и регрессионный анализ парной зависимости.. Корреляционный момент (ковариация). Коэффициенты  корреляции и детерминации. Выборочный коэффициент корреляции и проверка его значимости. Построение доверительного интервала для коэффициента корреляции. Выборочное уравнение парной линейной регрессии и прогнозирование с его помощью. Проверка значимости коэффициентов уравнения линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов уравнения линейной регрессии. Множественный линейный корреляционный и регрессионный анализ. Множественная линейная регрессия. Ранговая корреляция. Коэффициент Спирмена. Построение и анализ линейного тренда для корреляционного поля.
5	Анализ временных рядов	Характеристика компонентов временного ряда. Выявление неслучайной составляющей. Критерий серий, основанный на медиане. Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий. Построение линии тренда. Виды тренда (линейный, полиномиальный, экспоненциальный, логистический). Методы сглаживания временного ряда. Метод скользящего среднего и экспоненциальное сглаживание. Стационарные временные ряды. Автокорреляционная функция и коррелограмма. Временные ряды и прогнозирование. Автокорреляция возмущений. Критерий Дарбина-Уотсона. Авторегрессионные модели. Временные ряды в анализе динамики качества и производственных параметров.

Таблица 2-Тематический план практики